基于类比的学习

6.2.6　基于类比的学习

所谓类比学习就是在几个对象之间检测相似性，根据一方对象所具有的事实和知识推论出相识对象所具有的事实和知识。类比是一种很有用的和有效的推理方法，借助这种相似性推理，人们可以领会或表达出某些概念的内涵。

图6-3　解释学习的模拟模型

类比推理是在两个领域中进行的，一个是已认识的领域，可称为基或源域;一个是当前尚未完全认识的领域，可称为靶或目标域。一般来说，类比学习就是用类比来比较源域和目标域，以发现目标域中的新属性、新结构、新关系。

1.类比学习的用途^［6］

类比学习是人类认识事物的一个重要手段，它主要有两方面的用途:

(1)通过类比学习，获得新的概念或新的技巧

利用类比学习方法学习新概念或新技巧时，它要把类似这些新概念或新技巧的已知知识转换为适于新情况的形式。其学习的步骤是:首先从记忆中(知识库中)找到类似的概念或技巧，然后把它们转换为新形式以便用于新情况。例如，有人说张三是个活雷锋，人们立刻就可以知道张三是个乐于助人的人。

(2)通过类比来学习解决问题的方法

日常生活中这样的例子很多，例如，通过与鸟类飞行类比，人们发明了飞机;通过与鱼类潜水类比，人们发明了潜艇。这种类比就是要机器像人一样，从分析已有的解题方法中找到解决新的、类似问题的方法。

2.类比学习的类型^［7］

从不同的角度，根据不同的论域以及不同的相似“型”，可将类比学习归结为如下4种类型:属性类比、射类比、结构类比、扩展类比。

(1)属性类比

对象是由一组属性限定的。如果对象t的一组属性P(t)和对象b的一组属性P'(b)相似，则称对象t与对象b类似。由此可见，属性类比学习推论出来的结果并不是保真的。但是，属性类比学习增加了新的知识。

(2)射类比

射是借用范畴论的术语，它表示对象与对象之间的对应关系。设基对象是一个二元组(B_i，B_F)，其中B_i为初态，B_F为终态，从B_i到B_F有一个射α。靶对象也是一个二元组(T_i，T_F)。若已知(T_i，T_F)和(B_i，B_F)相似，要求从T_i到T_F的射β，则称为射类比。射类比可用于定理证明、问题求解及故障诊断等方面。

(3)结构类比

一个对象A可由若干子对象a₁，a₂，…，a_n及这些子对象间的一些关系R组成，可用二元组刻画其结构:A=({a₁，a₂，…，a_n}，R)。若已知基对象B的结构为({b₁，b₂，…，b_n}，R_b)和靶对象T的部分结构({t₁，t₂，…，t_m}，R_t^－)，要求对象T中的另一些关系，则称为结构类比，即找出对象集{b₁，b₂，…，b_n}和{t₁，t₂，…，t_m}上的对应，并将R_b中的某些关系映射到T中，成为R_t'。

(4)扩展类比

扩展类比是由一些元素之间的相似扩展为系统间的相似。

3.类比学习的过程^［8］

假若关于对象的知识表达为框架集，那么，属性类比学习过程可描述为将一个框架(源框架)的槽值传送到另一个框架(目标框架)的槽，其过程可分为两个步骤:

(1)利用源框架产生若干候选槽作为推荐槽，并将这些槽的值传送到目标框架中。

(2)利用目标框架中已有的信息来筛选由第一步推荐的相似性。

可以看出，类比学习的过程也依靠知识表示和推理技术，如用框架来表示要比较的对象;使用ISA分层结构，以便找出被比较对象的密切关系。在类比学习中合理使用知识表示和推理技术，能够形成一种合理的、有效的学习方法。