结构因果模型径路评述

摘要：

近三十年因果研究取得了长足的进步,除了被誉为"统计学因果推断革命"的潜在结果模型,还有朱迪亚·珀尔所主导的结构因果模型.这个理论在深刻改变社会科学、神经科学和行为科学研究范式的同时,也走出了一条不同于(同时也裨益于)机器学习(深度学习)智能研究的新思路,为人工智能进入"小数据、大任务"的范式发展提供了可能性与光照.本文将对结构因果模型的根本设想、数学化进程及其人工智能愿景做细致地评述.

关键词：贝叶斯网络、结构因果模型、因果推断引擎、do-演算

所属期刊栏目：44

分类号：N03:O29(科学的方法论)

资助基金：国家社会科学基金;教育部人文社会科学研究项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2022-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：112-123