因果模型源自二十世纪八十年代人工智能的一些工作 ， 由于它可以做更高层级的计算且常常还能消解统计悖论 ， 目前已经在健康科学和社会科学中广泛应用 。 随着机器学习研究者寻求更具解释性和回应性的系统 ， 因果模型又开始被关注 。 比如谷歌和脸书的科学家们诉诸于因果模型来分析网上的广告 ， 以判定广告是否会影响人们购买产品的决策—— 一个反事实问题 。
这只是一个开始 。 当研究者把数据和因果推理结合起来 ， 我们期望在人工智能领域能看到一场迷你革命 ， 这个新的系统能够规划行动 ， 哪怕不存在关于这个行动及其结果的任何数据；这个新的系统还能够把它们之所学应用于新的情形 ， 并用人类语言天生就含有的“因果”概念来解释它们的行为 。
作者简介
Judea Pearl 是加州大学洛杉矶分校计算机系的教授 ， 因为他在概率推理和因果推理的工作而获得了2011年的图灵奖 。
Dana Mackenzie 是数学科普类作家 ， 他们两人合写了一本书《为什么：关于因果关系的新科学》 ， 该书不久前由 Basic Books 出版 。
原文链接：https://www.wsj.com/articles/ai-cant-reason-why-1526657442， 原题为“AI Can’t Reason Why”
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