因果推断会是下一个AI热潮吗？

因果推断会是下一个AI热潮吗？

一、走进人工智能

01、 什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。作为是计算机科学的一个支，人工智能致力于探索智能的实质，以生产出具有人类智能的机器。人工智能的飞速发展给社会生产方式带来了巨大的变革，其与基因工程、纳米科学一起被认为是二十一世纪三大尖端技术。

02、 人工智能的发展历程

人工智能的发展主要经历了以下几个阶段：

第一、形成阶段。人工智能这一概念最初是在1956年达特茅斯会议上提出。此后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如LISP语言、机器定理证明等经典技术，这标志着人工智能的形成。虽然科学家们取得了很大的进展，但由于上述人工智能技术、产品均存在不同程度的缺陷问题，因此，人工智能的发展走入低谷。

第二、快速发展阶段。20世纪70年代专家系统的出现与迅速发展掀起了人工智能发展的又一个高潮。专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。作为人工智能的一个分支，它成功实现了人工智能从理论研究走向具体应用的重大突破。

第三、发展中期阶段。经过几十年的发展，人工智能领域已积累了较为丰富的经验及技术。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那样，于1982年提出了第五代计算机研制计划。这一计划的出现将人工智能研究带入了新的热潮。

第四、高速发展阶段。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，宣告这一新兴科学的诞生。神经网络技术的出现，标志着人工智能又一发展高潮的到来。

第五，普及应用阶段。近年来，网络技术飞速发展，计算机性能指标不断提升。互联网的出现、发展为人工智能提供了新的方向，进一步扩大了人工智能的应用场景。同时，其在生活、教学、医疗等多个领域也快速普及。

03、 人工智能的应用场景

人工智能自诞生以来，历经数次起落。经过几十年的发展，其理论和技术日趋成熟，在新的时代背景下，人工智能也有着越发广泛的应用场景。比如：智能物联网、工业4.0、机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智慧医疗、智能教育和智能农业等等。岛主接下来主要介绍人工智能在无人驾驶和智能家居上的应用。

（1） 无人驾驶技术

现在伴随着互联网、人工智能、大数据等技术在汽车上的应用，无人驾驶技术的发展突飞猛进。无人驾驶汽车是一种通过计算机实现系统自动驾驶的智能汽车，它不需要驾驶员对车辆进行任何控制，自身能对道路情况进行判断并做出反应。无人驾驶的关键技术包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制系统等等。

（2）智能家居

随着社会的发展，人们生活水平、消费水平不断提高，对家居的实用性、美观性、功能性的需求越来越高。不仅仅满足于传统的功能，而是希望其具有“智能”。智能家居是以住房为主体，利用互联网、云计算、人工智能等技术，实现对家居设备的集中管理、远程控制。智能家居能在很大程度上便利人们的生活。

二、揭秘因果推断

01、 什么是因果推断？

因果推断（Causal Inference）是基于某一事件发生的条件得出关于因果联系结论的过程。其主要研究如何科学地识别变量间的因果关系，通过推论得出“某事（可能）是其他事情的原因”这一结论。客观事物普遍存在着内在的因果联系，人们只有弄清事物发展变化的前因后果，才能全面地、本质地认识事物。

02、 目前的发展情况

因果关系，是人们一直以来热衷讨论的话题。溯本求源，是人类永恒的精神活动之一。人们在追问事物发展的原因、结果的同时，也苦于无法精准地描述因果关系。因此，这些话题在早期仅限于哲学和文学的讨论范畴。而因果推断真正迎来发展的春天，得益于现代统计学的发展。在最近几十年的发展中，因果推断得到了广泛的关注和认可，成为当今主流的研究方向之一。岛主接下来介绍因果推断在经济学以及流行病学领域的发展情况。

（1）在经济学领域

因果推断在经济学领域的研究引发了一场认知上的革命。过去被学者认为是可能无法回答的一些问题的因果关系，在近几十年的研究中表明还是有一些方法可以去推动问题的求解。从这个意义上讲，这是认知层面的一个进步。研究人员在各种各样的数据中使用因果推断的计量工具，探索出了一个又一个事件背后的真相。目前，因果推断方法已经基本上进入经济学研究的主流。

（2）在流行病学领域

流行病学研究特定生物群体的健康和疾病模式，以推断原因和结果。暴露于危险因素和感染疾病之间可能存在关联，但不等于确定性因果关系，因为相关不意味着因果。流行病学运用不同的方法来收集危险因素和结果的证据，以及判定两者之间的联系。

03、 未来发展前景

因果推理是一个跨统计学、计算机科学、经济学等多个领域的重要研究课题。随着人工智能的发展，越来越多研究员开始认识到因果推断的重要性，其在克服现有人工智能算法在推理、可解释性等方面的不足具有重要意义。

目前以深度学习为代表的机器学习受到国内外专家学者的关注。但是其可解释性、泛化性以及数据依赖性仍然是如今人工智能领域的重大挑战。为了解决上述问题，学者们把目光放到了因果推断上。有关研究表明，因果推断能发现隐藏在数据背后的有用信息，为机器学习领域的相关研究提供了新的解题思路和研究方向，能够指导专家学者研究、设计新型机器学习算法。同时，在如今大数据时代，如何从海量数据中挖掘因果关系也是一个非常具有挑战性的问题。

三、总结

人类对事物本质永不停歇的探求和追问促使着各界学者对因果推断的深入研究。而因果推断在人工智能领域的重要应用，能让机器学会推理因果关系，让机器真正具有“智能”。图灵奖获得者、著名计算机科学家和哲学家 Judea Pearl认为当下正在进行一场改变数据科学的革命——“因果革命”[1]，要建立真正的人工智能，少不了因果推断。因此，相关的研究也将成为AI浪潮不可或缺的一部分！

参考文献：

[1] Pearl, Judea . "The new science of cause and effect, with reflections on data science and artificial intelligence." 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) IEEE, 2019.