攀登因果关系之梯

运用想象能力发掘和利用因果关系是人类智能的重要特征，而传统统计学语言难以表述因果关系，局限了人工智能的发展和人类对自身智能生成方式的理解。Judea Pearl 从人类的观察，行动和想象能力出发，构建了因果关系科学表达的语言体系和系统架构，为人工智能攀登”相关-干预-反事实”的因果关系之梯奠定了基础。

本次领读 Judea Pearl 的科普新书《为什么：因果关系的新科学》，跟随 Pearl 的脚步攀登因果关系之梯，帮助我们更好的反思和认识自己，也勾勒人工智能未来发展的蓝图。

本次导读旨在用浓缩的一小时展现 Judea Pearl 绘制的因果科学蓝图。作为一个起点，让我们共同拥抱因果革命。

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提前准备工作：

关于分享会，希望有兴趣的各位作如下准备，很简单：

1. 一张纸、一支笔

2. 考虑已经过去了的，但是想重新来过或者重新选择的一件事：

比如后悔的、能做得更好的、可以避免的……Whatever；

回忆下当时主人公（可以是自己）为什么做出的选择，以及其它（可能更好）的选择是什么

主讲人：白楚

主讲人推荐：

2011年图灵奖授予 Judea Pearl 先生，颁奖理由是将概率统计模型引入 AI，代表之一是“贝叶斯网络”Pearl 在 1990 年以前都一度认为“概率第一，因果第二” Pearl 的反思，是让我觉得最伟大的地方，一个人如何能在自己事业的巅峰之处做到慎思和自我否定。

一定有着更深邃更本质的追求，以及无比挚爱。人是最难被说服的，而自己意识到这一点就很难。再进一步，说服自己，承认自己的错误更难，更不要说在别人还在唱诵他的赞歌时，勇敢地承认从外界看来自己最高的成就是不正确的。能做到这一点的人，不管他的社会或者科学成就有多么引人注目？我都认为可以称得上——伟大。

集智俱乐部相关阅读：

因果之箭指向何方？| 图灵奖得主珀尔的《为什么》

集智俱乐部作者郭瑞东曾对因果推断做了相关的路径解读：

https://pattern.swarma.org/path?id=9

编辑：张爽

资料回看

已解读过的具体的内容和视频可以看下面的视频资料：

https://campus.swarma.org/course/1399

论文题目：

Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods

论文详情：

https://pattern.swarma.org/paper?id=3c75ecc8-55e3-11ea-bf1e-0242ac1a0005

简评：在大多数情况下，确定两个相关变量之间的因果关系方向、以及是否正在发生互反馈是很困难的。2003 贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive Granger）认为，因果关系反馈与计量经济学模型与谱分析中出现的函数之间的关系，特别是交叉谱（cross spectra）和部分交叉谱有关。在这篇论文中，他从简单的二变量模型入手，提出并说明了因果关系和反馈的可测性定义。该文认为，对于标准的时间序列，在进行随机过程中的谱表示（spectral representation）之后，进行的反馈机制可以分解为两个因果关系，其交叉谱可以看作是两个交叉谱之和，且其中每部分都与反馈过程的一个单向因果相关。此外，论文还讨论了瞬时因果关系表示的重要问题，构造了因果滞后和因果强度的度量，并认为该问题通常是由于记录信息的速度较慢或可能未使用足够广泛的因果变量而引起的。论文在通过谱方法研究和建立因果关系模型之后，最后还概括了三变量之间的结果，并认为通过部分交叉谱方法对能对因果关系研究进行进一步推广。

https://campus.swarma.org/course/1383

论文题目：

Detecting Causality in Complex Ecosystems

论文地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=fa40bc0c-0b3c-11ea-b5df-0242ac1a0005

简评：识别因果网络对于在气候、流行病学、金融监管等方面提出有效的政策和管理建议非常重要。提出了一种基于非线性状态空间重构的区分因果关系和相关关系的方法。它扩展到不可分离的弱连通动态系统（当前的格兰杰因果关系范式没有涵盖的情况）。这种方法通过简单的模型（与现实世界相比，我们知道基本方程 / 关系，因此可以检验我们方法的有效性）和应用于实际生态系统，包括有争议的沙丁鱼-鳀鱼-温度问题来说明。