Analogy
미국의 SAT 테스트 에서는 전형적인 "유추 (analogy)" 문제가 "A is to B as C is to what?" 와 같은 형태를 가진다. 예를들면 다음과 같다.
유추에 의한 추론 (Analogical Reasoning) 은 과거의 문제해결 (Problem Solving) 경험을 토대로 그와 유사한 문제를 해결하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있다. 이것은 선생이 학생들에게 예제문제를 풀어주고 그와 유사한 문제를 학생들 스스로 풀 게 하는 경우를 생각해 보면 쉽게 이해할 수 있다. 학생들은 방금 선생이 사용하였던 해결과정을 유추하여 주어진 문제를 해결할 것이다 (추론 (Reasoning)).
새로운 문제에 봉착했을 때 현 문제와 가장 유사한 과거의 상황을 돌이켜 그 과거문제를 풀었던 방법과 해를 회상하여 현재의 문제에 맞게 변형한 후 현재의 문제를 해결하는 과정이다. 이러한 과정을 통해 새로운 문제가 성공적으로 해결되었을 경우 이 새로운 문제해결법이 하나의 지식으로 생성되며 이러한 지식축적과정이 바로 유추에 의한 학습 (Learning by Analogy) 이 된다.
사례로부터의 귀납적 (Induction) 개념획득은 주로 비절차적 개념의 획득이었고 문제해결의 영역에는 잘 적용되지 않아왔다. 그러나 문제해결의 기술습득 또한 학습 (Learning) 의 중요한 영역이라 볼 때 유추에 의한 학습은 이러한 영역을 위한 기계학습 (Machine Learning) 방법이 될 수 있다. 현재 이 영역은 방법론상 명확히 정립된 연구가 그렇게 많지 않은 편이다.
Analogy based reasoning 은 전형적인 사례기반 접근 방식인 사례기반 추론 (Case Based Reasoning) 과 동의어로서 사용되곤 한다. 그러나 그것만의 특징이라고 한다면 어떤 새로운 문제를 풀기위하여 다른 영역 (different domain) 의 과거의 사례를 사용하는 방법 이라는 것이다. 반면에 전형적인 사례기반 방법들은 단일 영역 (single-domain) 의 사례들에서의 색인과 매칭 (indexing and matching) 에 초점을 맞춘다...... (AI Topics : Analogical Reasoning)
유추는 문제 해결 (Problem Solving) 을 위한 또 한 가지의 어림법이다. 유추 (analogy) 란 당면 문제를 해결하는 데 해결자가 이미 알고 있는 비슷한 문제의 해결책을 이용하는 것을 말한다. 유추 이용의 성공은 두 문제간의 유사성을 인식하고 유사한 문제의 해결책을 재생해내는 데 달려 있다. ......... (Stephen K. Reed 2000)
term :
추론 (Reasoning) 사례기반 추론 (Case Based Reasoning) 학습 (Learning) 문제 해결 (Problem Solving) 귀납법 (Induction) 유추 (Analogy)
paper :
유사함에 의한 학습 (Learning by Analogy) : Elaine Rich
유추와 과학문제의 해결 : Philip N. Johnson-Laird
site :
AI Topics : Analogical Reasoning