从统计学习到因果学习
机器学习在预测方面已经取得了很大进展,但缺乏通用人工智能,研究表明因果推断是实现机器推理和机器智能的一种重要方法,本文通过统计数据学习框架、分布分类任务和卷积神经网络特征等方面的研究,提出了一种可扩展、具有强大理论保证且在多个实际基准测试中取得最新成果的新因果推断算法。
Jul, 2016
为了实现强人工智能,机器学习系统需要现有因果推断任务所使用的现实模型等形式来进行指导,以克服当前系统以统计或无模型方式运行时的理论性局限和性能障碍。该论文总结了现有系统无法完成的七个任务,并说明了现实模型对机器学习系统的必要性。
Jan, 2018
基于深度学习的方法已经颠覆了人工智能领域。本文综述了在典型的计算机视觉和视觉语言任务中,深度学习的基础、稳定性以及存在的问题,并总结了因果理论对解决这些问题的优势以及构建因果模型的方法。未来的规划包括促进因果理论的发展并在其他复杂场景和系统中应用。
Jul, 2023
因果分析对于可解释的深度学习和泛化提供了有前景的途径,通过将因果性纳入人工智能算法,并利用气象可预测性初次构建严格的因果分析形式体系,在过去的 18 年中,成功解决了以往因果性分析中模糊、非数量化、计算效率低等挑战,并通过广泛应用在大气海洋科学以及其他学科领域,如量子力学、神经科学、金融经济学等,带来了科学发现。本文简要回顾了这十年来的探索工作,包括重要的理论结果列表、因果深度学习框架的概述以及与地球科学相关的一些实际应用,例如关于全球变暖人为原因、El Niño Modoki 的年代预测、中国极端干旱的预测等。
Feb, 2024
本文综合评述了深度学习在因果学习中的贡献,解决了传统因果学习方法中的许多问题,并指出深度因果学习在因果科学的理论拓展和应用扩展中的重要性,并成为通用人工智能中不可或缺的一部分。
Nov, 2022
本文综述了因果方法对于提高可信 AI 解决方案的应用和发展,因为现有的 AI 模型大多缺乏对人类真实世界理解的因果关系的认识,从而导致了模型泛化性能差、不公平以及难以解释等问题。
Feb, 2023