Fallbasiertes Schließen

Fallbasiertes Schließen ist ein Paradigma zur Problemlösung, das in den späten 70iger Jahren aufkam. CBR ging aus den Kognitionswissenschaften hervor und wird im Allgemeinen Roger C. Schank und Janet Kolodner zugeschrieben. In einem einfachen Satz erklärt, beruht fallbasiertes Schließen auf folgender Annahme:

Ähnliche Probleme besitzen ähnliche Lösungen!

Die Grundidee dieser Annahme ist, ein aktuelles Problem zu lösen, indem man Lösungen bevorzugt, die bei ähnlichen Problemen in der Vergangenheit erfolgreich angewandt wurden. Dafür muss das aktuelle Problem mit den Problemen der Fallbasis verglichen werden. Die dort enthaltenen Lösungen ähnlicher Probleme werden dann für die Lösung des aktuellen Problems in Betracht gezogen.

Wir Menschen nutzen diese Technik der Problemlösung in vielen Situationen des täglichen Lebens: Immer dann, wenn es einfacher bzw. bequemer ist, auf Erfahrungen zurückzugreifen, anstatt uns mühsam neue Lösungen zu erarbeiten. Der Arzt erklärt uns, dass er die Symptome bereits einmal gesehen hat und eine Spritze alles ist, was nötig ist, uns zu kurieren. Der Rechtsanwalt erinnert sich an einen passenden Fall der Verteidigung. Und wir erinnern uns an - hoffentlich gelungene - Rezepte, wenn wir etwas Neues kochen.

Fallbasiertes Schließen simuliert diese Art menschlichen Problemlösungverhaltens. CBR ist immer dann nützlich, wenn es schwierig ist, Domänenwissen zu formalisieren und/oder wenn Fälle bereits verfügbar sind oder auch, wenn man Fälle hat, die mehr Informationen benötigen als typischerweise vorhanden sind, z. B. weil das Problem nicht vollständig spezifiziert ist oder das Wissen zur Zeit der Problemlösung ganz einfach nicht zur Verfügung steht. Schließlich ist CBR auch sinnvoll, wenn allgemeines Wissen (general knowledge) nicht ausreicht, weil es zu viele Ausnahmen gibt, oder wenn neue Lösungen schneller aus alten gebildet werden können als von Anfang an. Viele erfolgreiche kommerzielle Anwendungen in diesen Bereichen haben den Nutzen dieses Paradigmas zur Problemlösung bewiesen.

Um über die Ähnlichkeit zwischen zwei Problemen zu entscheiden, verwenden fallbasierte Systeme sogenannte Ähnlichkeitsmaße. Diese formalisieren die sehr allgemeinen Ausdrücke "Ähnlichkeit" und "Nützlichkeit". Ähnlichkeitsmaße beschreiben gewöhnlich die Abhängigkeiten zwischen Problemen und entsprechender Lösungen nicht im Detail, sondern heuristisch. Dadurch kann die Auswahl wirklich nützlicher Fälle im Allgemeinen natürlich nicht garantiert werden. Trotzdem ist man in der Lage, leistungsfähige wissensbasierte Systeme mit geringerem Aufwand und zu geringeren Kosten zu entwickeln, als das mit herkömmlichen KI-Techniken, die auf einer kompletten und korrekten Domänentheorie basieren, möglich wäre.

Fallbasiertes Schließen ist aber nicht nur für die Wiederverwendung von Erfahrungen geeignet, wie beispielsweise in Anwendungen für Hotlines und Call-Center. Auch in e-commerce Anwendungen und in Anwendungen für die Produktsuche ist CBR sehr erfolgreich. Hier werden Ähnlichkeitsmaße verwendet, um Kundenbedürfnisse mit Produktbeschreibungen zu vergleichen, also die Lücke zwischen den Anforderungen des Kunden und den Produktmerkmalen zu überbrücken.

Ansprechpartner

Prof. Dr. Klaus-Dieter Althoff