案例式推理

案例式推理( case-based reasoning, CBR )是近年來人工智慧( artificial intelligence, AI ) 領 域 中 被 重 視 的 技 術 之 一 。 案 例 式 推 理 最 早 是 以 Schank( 1982 )所提出的動態記憶( dynamic Memory )為其發展基礎。案例 式推理主要概念為擷取( retrieve )資料庫中最相似的案例，再利用( reuse ) 過去儲存於資料庫中過去曾經解決之案例，將此舊案例做為推理之基礎，

然而，隨著案例的修正( revise )與解決並套用於新問題上，藉此將案例保 留( retain )並形成新的案例( Watson, 1999 )。此外，隨著資料庫案例的增 加，並藉由參考過去的案例經驗，將有助於解決各種不同的問題，透過 案例的不斷累積將可使得此資料庫成為日趨茁壯的知識庫。

案例式推理有兩個主要的核心宗旨：一為相同的問題會不斷發生，

若能將解決方法有條理的歸納並加以整理，將有助於迅速解決問題；二 為相似的問題，其解決之道也極為類似，只要略加修改，將能迎刃而解。

案例式推理不但能提出解決問題的方法，最重要的貢獻為將解決問題的 方式儲存下來。企業經常面臨人才的流動或離職，導致員工的知識無法

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有效保留或是傳承，如此一來將造成企業成本提高以及許多連串的問題，

相同的情況也出現在政府機關上，為了有效解決此問題，Boury-Brisset and Tourigny( 2000 )在研究中提到，地方政府常面臨人員的調動或退休，將 使得原本推行的政策有所延宕，如能夠運用人工智慧的案例式推理法，

將過往執行政策及方式擷取並儲存，將能使得接續承辦人員更加得心應 手，亦能達到無縫接軌的目標。因此，運用案例式推理整合，有助於提 高組織管理的績效。

2.2.1 案例式推理定義

目前專家學者們對於案例式推理的定義大略相同，如 Castro, Navarro, Sánchez, and Zurita ( 2011 )認為案例式推理是藉由相似經驗去推理未來 可能的發展情況，它是一種能夠解決問題且獲得學習的推理方式。Liu, Chen, and Hsu ( 2008 )也同樣認為案例式推理是一種解決問題的典型技術，

它使用先前的案例作為索引，提供解決新的、看不見以及各式各樣不同 問題的方法。而 Chang, Liu, and Lai ( 2008 )指出案例式推理為人工智慧領 域中，最具改善執行效率的技術之一。Ahn and Kim ( 2009 )則認為案例式 推理之所以容易使用，是因為無需複雜的規則，只需要提供過去類似的 經驗，就能找出最佳的解決方法。Ting et al. ( 2010 )指出案例式推理是由 案例來輔助規則，並可結合跨領域的系統，如搭配 GPS 系統，藉此達到 更多元化的解決方法。Xiong( 2011 )認為案例式推理基本的假設為相似的

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問題會有相似的解決方法，因此透過案例式推理的推導可用來解決相似 卻不同議題上。Li and Ho ( 2009 )認為利用案例式推理的特色並結合電腦 計算能力，可以用來評估複雜的金融交易議題，藉此降低風險，進而達 到靈活及務實的操作。

統整上述學者對於案例式推理的定義及觀點，可以得知案例式推理 主要是根據以往的知識經驗，從中尋找相似案例以進行推理的程序，推 理之結果可用來預測或解決未來所發生的問題。簡言之，案例式推理是 一種鑑古知今的方法，運用前人的智慧，對照比對現況，提出各種不同 的因應解決之道。

2.2.2 案例式推理的運作流程

過去的人工智慧領域，大多使用專家系統( rule-based expert system ) 輔助使用者解決問題。但礙於專家系統有諸多限制，如難以萃取專家知 識、只能應用在單獨或特定的領域中、專家知識有所落差等。為了避免 上述問題重複發生，Watson ( 1999 )提出利用案例( case )取代規則( rule ) 的案例式推理法，藉由案例擷取、案例再利用、案例修正、案例保留(簡 稱4R)的循環，使得案例式推理系統更加擴大且準確。以下為4R個別介 紹。

1. 案例擷取( retrieve )：從案例庫中經過比對的程序，搜尋相似之案例，

取回與目前狀況最相似的案例，以供使用者新案例的解決方案。

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2. 案例再利用( reuse ) ：過去曾解決問題所使用的資料會回存於案例庫 中，案例的再使用即是嘗試從案例庫中，尋找過去相似問題的解決方 式，用以提供使用者作為新案例的解決之道，隨著案例數目的增加，

可以讓解決問題的方法更加多元。

3. 案例修正( revise ) ：由於新舊案例之間並非完全相同，對於新案例問 題的解答方式並不一定合適，因此為了符合使用者的需求，必須根據 新案例之問題重新檢視並定義，修正過去案例的解決方法，以提供符 合使用者實際之解決方法。

4. 案例保留( retain ) ：案例保留即是將新問題、修正後的解決方式以及 結果儲存進案例庫中，將它成為案例庫中的案例，用來提供往後推理 使用，隨著案例庫中案例的增加，進一步能增加解決問題的能力及更 佳的決策基礎。

2.2.3 案例式推理的優缺點

整理各學者對於案例式推理優缺點如下。( Barletta , 1991 ; Fritz , 1993 ; Copeland, Koller, and Murrin, 1994 ; Mehdi and Owrang , 1998 ; 楊 振興，2002 )

1. 優點：

(1) 增加處理事情效率：經由過去成功的案例，有效解決所面臨的新 問題，透過經驗的累積及學習，不但可以有效提升解決問題的品

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質，更可以增進處理事情的能力，克服人類記憶思考的限制。

(2) 突破過往的窠臼：案例式推理不需複雜的規則定義，建構以人類 思考邏輯為基礎，推理過程富有彈性，客觀且準確。

(3) 減少知識萃取的困難度：案例式推理僅需儲存舊有的案例及解決 的方法，不必從專家知識萃取規則。案例相較於規則容易取得，

能有效降低知識擷取的門檻。

(4) 案例庫容易被接受與理解：推理結果為案例形式，使用者容易接 受與了解，推理結果為多個建議案例，提供多元的選擇。系統會 根據新問題與案例的相似度，輸出適用且正確的案例以供使用者 參考。

(5) 案例庫累積知識的能力：隨著案例陸續加入案例庫，不斷的累積 知識，將使得案例庫的覆蓋庫逐漸提高，間接提高系統的學習能 力。新增之案例不需增加規則，也不必複雜的判讀，無形中更可 增加案例庫的擴充能力。

(6) 有效整合新舊知識：無論是新舊案例，每一個案例都是獨立儲存 於案例庫中，案例的讀取或寫入，都不會影響現有的案例庫資料，

此一特性將使得案例庫容易維護。

(7) 多元的案例存取機制：案例式推理有別於專家系統只記憶成功經 驗，案例庫能夠記錄所有成功與失敗的案例經驗，促進知識的累

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積。

2. 缺點

(1) 有鑑於案例庫資料的不斷增加，需要擴充記憶體的容量及增強計 算能力。

(2) 如案例庫資料過於龐大時，案例進行比對需耗費冗長的時間，使 得執行效率降低。

(3) 有別於專家系統的規則化，案例的判讀過程依賴過去的經驗或舊 案例，因此經驗與案例的品質將攸關推理的品質。

(4) 案例比對時，需要具有代表性與分配均勻的案例，以提升輸出結 果的準確度。

(5) 案例的改編需透過人工方式來進行修正，因此耗費許多人力與時 間。

(6) 由於輸出結果的解決方式較為制式，因此不易說明其推理結果。

2.2.4 案例式推理的實務應用

許多學者將案例式推理應用於實務上，如Chang et al. ( 2008 )將案例 式推理應用於印刷電路板的產業，用來預測未來的銷售趨勢，藉此可以 針對行銷策略進行調整。Tseng, Chang, and Chang ( 2005 )則利用案例式推 理來推測關鍵多數的客制化產品型態，用來協助研發部門研發新產品，

以利企業提供差異化之產品。

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應用於天然災害的防治上，如龔旭陽等人( 2004 )將降雨量與土石流 災害因子結合案例式推理系統，用來加強災情的分析及預測，建立準確 又客觀的土石流預警機制。許家成與蔡博文( 2007 )有鑑於颱風路徑多樣 的變化以及複雜的程序，希望經由案例式推理結合地理資訊系統，將其 應用颱風路徑的預測上，透過颱風路徑知識庫快速推導出颱風可能行進 的路徑，協助相關人員預先警示颱風可能帶來的災害。林峰田與李佳昀 ( 2000 )蒐集歷年來的地震防救災相關研究報告，將每一個研究報告做為 一個案例，建置一套地震防救災文獻案例式查詢系統，希望透過此套系 統評估未來都市救災的可行性。

應用在產品開發的層面，如楊逸仁等人( 2010 )建構案例式推理系統，

應用模具設計概念並推行至射出模具產業上，如此一來將可有效減少產 品開發的週期，達成真正有效且快速開發符合顧客需求的產品。何正得 與朱科銘( 2007 )將案例式推理應用於新產品的開發上，透過案例式推理 系統取得最接近目標產品的歷史設計，進而縮短新產品開發時間，達到 產品快速開發的目的。

應用於醫療照護相關領域，如張偉斌等人( 2006 )以乳癌病患資料為 基礎，根據病理症狀之嚴重程度給予不同分數，再藉由案例式推理機制 計算由使用者輸入案例與存放案例庫中既有案例的相似性，由既有之案 例推衍現今病患之狀況，將有利醫療人員及早做出正確的醫療診斷。苑

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守慈等人( 2008 )將案例式推理應用於老人居家照護上，利用案例式推理 推導出老人的生活習慣，針對老人的情緒狀態找出起伏的因素，將可以 進一步解決老人生活上所遭遇的難題，藉此達成提升老人生活品質。

其他方面的應用，如Tsai and Chiu ( 2007 ) 運用案例式推理於印刷電 路板的製程上，透過案例推導出正確的製程參數，降低冗長的生產流程 時間，提高生產效率。Li and Sun( 2008 )以案例式推理搭配財務報表的方 式，用來預測風險的高低並將其排序，提供使用者判斷的根據。Yang and Wang ( 2008 )將案例式推理結合遺傳演算法應用於資料探勘上，兩種方法

其他方面的應用，如Tsai and Chiu ( 2007 ) 運用案例式推理於印刷電 路板的製程上，透過案例推導出正確的製程參數，降低冗長的生產流程 時間，提高生產效率。Li and Sun( 2008 )以案例式推理搭配財務報表的方 式，用來預測風險的高低並將其排序，提供使用者判斷的根據。Yang and Wang ( 2008 )將案例式推理結合遺傳演算法應用於資料探勘上，兩種方法