直播预告

Judea Pearl 在2020 智源大会上指出当前正在进行一场因果科学革命，相对于以数据为中心的轰轰烈烈的大数据革命，以科学为中心的因果科学革命或许没有那么广为人知，但是同样重要。尤其是因果之梯的提出和系统化研究，开始改变各个领域科学家处理因果问题的方式，使得因果研究成为了一门新科学。更令人期待的事情是，因果科学为我们构建下一代 AI 的发展指明了方向 —- 构建具备因果推理能力和 Causal AI 系统，也就是说 To Build Truly Intelligent Machines, Teach Them Cause and Effect。

Judae Pearl分享的PPT：两次数据科学革命

今晚8点，“因果科学与Casual AI”读书会将进行第一次线上论文分享，将为大家串讲因果推理相关论文，首先着眼于因果研究的源头，简单介绍哲学中的因果思考；其次重点是用因果之梯(它的信息视角—回答因果问题需要相应的信息)和一个例子，来理解现代因果建模框架；最后梳理因果推理和 AI 领域的融合，以及 Causal AI 的强人工智能之路。

今晚主讲人龚鹤扬是中国科技大学博士生，是本次读书会发起人之一，研究方向是因果推理及数据科学在人工智能和机器学习中的应用，尤其对信息视角下教会机器因果感兴趣，希望创造具备自由意志的AI，探索生命和智能的终极奥秘。

主要参考文献：

Bareinboim, E., et al. “On Pearl’s hierarchy and the foundations of causal inference.” ACM Special Volume in Honor of Judea Pearl (provisional title) (2020).

简介：本文是 Judea Pearl 学生 Elias Bareinboim 的ACM 关于因果之梯的当前科学理解的邀请文章。

J. Pearl, “The Seven Tools of Causal Inference with Reflections on Machine Learning,” Communications of ACM, 62(3): 54-60, March 2019

简介：本文是 Judea Pearl 关于因果科学高屋建瓴的介绍文章，综述了当前AI 遇到的三大困难，指出现代因果建模能够解决这些困难。然后介绍了因果建模的核心“因果之梯”和因果推理引擎，最后介绍了因果推理领域的七个主要任务。

Schölkopf, Bernhard. “Causality for machine learning.” arXiv preprint arXiv:1911.10500 (2019).

简介：这是一篇刚刚挂在arxiv 就被 Pearl 亲自 twitter 点赞的论文，是马普智能所所长 Bernhard Schölkopf 最引以为傲的论文之一，他把被 Pearl 点赞这事情第一时间写在个人主页自我介绍的第一段中。Schölkopf 及其团队在因果结合机器学习方面做了最多的工作，此文总结并升华了信息革命时代下因果结合机器学习的一般理论和深刻思考。

直播信息与报名方式

直播时间：周日（9月20日） 20:00-22:00

参与方式 1：腾讯会议（需报名参加系列读书会）

参与方式 2：集智俱乐部B站直播

扫描下方二维码，点击「我要听」报名，内附B站直播地址。