为啥要做

在平安实习时候，部门领导想听，获取idea

相关的一些描述

人类现存的知识大部分以因果形式存在，当下的人工智能展现基于统计相关的智能，那么世界本身究竟以因果存在还是概率存在就很重要了，显然，人工智能掌握因果推理才能打破目前的天花板 （不知道是谁说的）

此为何物

可解释？对深度学习的助力？

一些Keywords

 causal reasoning, causal AI, explainability

一个大佬

Mingming Gong  墨尔本大学的，个人主页在这里https://mingming-gong.github.io/，研究兴趣很有意思：

• Causal Reasoning: Causal Discovery, Causal Effect Estimation

• Causality-Inspired Machine Learning: Transfer Learning, Deep Learning, Robust Learning, Fair Learning

• Computer Vision, Bioinformatics, Financial Analysis

一个巨佬

Judea Peral 认识世界分三个层次：

• 最低的是关联，只需要观察就好，例如那些症状告诉医生这个人患病了，那些行为告诉我这个人容易被促销打动；
• 再上一层是干预，也就是去通过行为去改变世界之后，看会发生什么，这个层次要回答的问题是吃药能不能治病；
• 而最高的层次是反事实的推理，要达到这一层，需要想象力，需要反思，要回答的问题是如果我之前多一些锻炼，现在是不是就不会生病。

 

它能做什么 它当下不能做什么 若干方向   相关关联

比如和知识图谱的关联就是

最新问题

 

若干资料

文本和因果推断的文献综述 Text and Causal Inference: A Review of Using Text to Remove Confounding from Causal Estimates https://arxiv.org/pdf/2005.00649.pdf

因果推断在自然语言处理上的挑战 Challenges of Using Text Classifiers for Causal Inference https://arxiv.org/pdf/1810.00956.pdf

因果推理和监督学习的统一概念框架：两者并不是对立的 https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-30-6

专知上的因果推断的专题 NeurIPS 2020必读的六篇因果推理（Causal Inference）相关论文——Covid-19传播因果分析、反事实概率方法、因果图发现、因果模仿学习、弱监督语义分割、不确定性因果效应 https://www.zhuanzhi.ai/document/4f33ced4cc83ec7e40a74138458d65da

ICLR 2021的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文 https://zhuanzhi.ai/document/f71cf30b8219d41b18973557df5113bd