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作者 | 刘礼
编辑 | 维克多
因果学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究进展与成果也引发了众多关注。4月9日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，重庆大学大数据与软件学院教授刘礼做了《因果学习与应用》的报告。
在报告中，他从辛普森悖论入手，分析了当前机器学习面临的困难，然后介绍了几个主流因果框架解决“非独立同分布”、“结合知识”的思路，以及框架的优缺点，例如他提到：
“目前有两套主要的因果模型：Pearl的结构因果模型，以及Rubin的潜在结果模型。两者都可以预测、干预以及回答反事实问题，但对于“发现定理知识”不确定是否可行。潜在结果模型的不同之处在于，可以从数据中学习，但结合现有知识较为困难，结构因果模型则相反，可以结合现有知识，但从数据中学习的能力还亟待进一步检验。”
此外，他还结合自己的工作成果，提到了因果框架如何应用于图像合成、疾病诊断、行为识别等例子，以下是演讲原文，AI科技评论做了不改变原意的整理。
今天报告的内容是因果学习及其应用。该领域最著名的一个例子是辛普森悖论：在700例肾病患者中，观察他们服药情况，发现服药男性的治愈率是93%，女性治愈率73%，不服药的男性治愈率为87%，女性为69%。分男女组别考察，能够得出”服药有助于恢复”的结论，但从整体样本考察，会发现不服药的治愈率83%高于服药的治愈率78%。
另外一个辛普森悖论的例子关于房价。10年前，某城市市中心的房价是8000元/平米，共销售了1000万平；高新区是4000元/平米，共销售了100万平；整体来看，该市7636元/平米；现在，市中心10000元/平米，销售了200万平；高新区是6000元/平米，销售了2000万平，整体来看，该市6363元/平米。因此，分区来看分别都涨了，但从整体上看，会有疑惑：为什么现在的房价反而跌了？
辛普森悖论虽然不是新提出的，但却是各领域不可忽视“顽疾”。2019年，新冠爆发时，有学者分国家对病死率进行了统计，如上图，在各个年龄段，中国的病死率都比意大利高；但整体统计下来，意大利却反而更高。
这种分组和整体结论不同的情况，也是机器学习模型的困境。例如训练数据和测试数据不满足独立同分布的假设，那么机器学习在分布偏移情况下很难鲁棒地学习，在新的场景中很难使用现有的模型。
实际上，目前基于数据驱动的机器学习方法，训练出的模型都得出的结论大多是变量和变量之间的相关关系，而不是因果关系。例如之前有项研究发现，在某大国暴力犯罪与腌黄瓜消耗密切相关，但这种相关性并不代表因果性。
从因果的角度，辨析腌黄瓜和暴力犯罪之间的关系需要考虑混淆变量。如上图，混淆变量会同时影响独立变量和因果变量，从而造成两者之间的伪相关。如果将传统统计和因果推断进行对比，有以下几个特点：
在90年代，知识驱动的机器学习方法占据主流，基于人类知识，编码成规则，让计算机自动在规则之上进行推理。深入思考，其实西方科学的发展史就是因果问题，这套真理体系+推理体系我们从小就在学习：已知1+1=2， 1+2=3，可以推导得出1+1+1=3。
这套体系也有可能出错，例如牛顿定律在地球上适用，但在宇宙中就失效，从而爱因斯坦提出了相对论。
东方科学发展也有几千年，也大量地研究过因果关系。
主流数据驱动的机器学习已经非常成功，无论是阿法狗，还是GPT都带来了惊艳的效果。但有两个缺点：没有可解释性、可控性差。
为了解决上述问题，图灵奖获得者朱迪亚·珀尔提出因果关系之梯。如上图，第一层次是关联，通过概率表达描述出观察到的一堆数据。第二层次是干预，不仅是观察，而且是进行实验改变，例如如果吃了阿司匹林，我的头痛会得到治愈吗？如果我们禁止吸烟将会发生什么？其中，吃药和禁止吸烟都是干预手段。第三层次是反事实，在既定结果已经发生的情况，假设当初采取另一方案，则会发生什么。反事实不会得到观察数据，毕竟不存在两个平行世界，但确实经常遇到的情况，经典的就是人们常说的“如若当初........就不会......”。
在概率空间层面，如何解释？如上图，观察到的数据，形成一个联合分布概率表达；加入干预之后，每一个操作对应一个概率分布，因此可能解决“独立同分布”假设带来的缺陷。
反事实问题目前非常难解决，也有很多例子。黑人被警察控制事件，反事实下，就对应：如若白人被警察控制了，会发生什么？在影视剧中，也常发出如若是另外某个明星参演，票房会有什么变化。这些反事实问题没办法验证，但需要回答。
针对此问题，目前有两套主要的因果模型：Pearl的结构因果模型；Rubin的潜在结果模型。两者都可以预测、干预以及回答反事实问题，对于“发现定理知识”目前还不确定是否可行。但潜在结果模型的不同之处在于，可以从数据中学习，但与现有知识相结合比较困难，而结构因果模型则相反，可以结合现有知识，但从数据中学习的能力还亟待进一步检验。
目前，因果范式有几个问题正在解决：因果发现、因果推理。
因果发现需要基于已有的数据找出变量和变量之间的因果关系。目前有两套主流的方法：基于约束以及基于评分的。这两套方法不去详细讲述。但存在的问题是：随着变量的增多，需要检验因果图就会达到天文数字。因此，如何利用机器学习方法反过来提升因果发现，是目前流行的问题。
在机器学习领域中，Pearl的方法本质是基于结构方程，主流方向是用它进行因果解耦。同时，也有一些非因果的方法，例如在SVM空间中进行超平面切分。
在因果推理层面，Pearl提出了do算子，在因果图上给出了一系列定理和假设，用传统的概率表达形式进行操作，这就让“因果”变得可计算。Pearl同样给出了反事实计算框架，其最重要的是“孪生网络”，包含一个真实世界，以及一个反事实世界。Pearl这套理论其实也存在缺点，即假设因果图是存在的，并需要包含一些先验知识，例如方程的结构是线性还是非线性的。
因果效应评估，就是在有一堆观察变量以及未观察变量的情况下，如何评估出变量X对变量Y的因果效应有多大。目前主流方法包括倾向得分、工具变量等等。
目前的图像自动生成很多都是以条件为主的，例如给定标签的控制、图像的控制、文字的控制，考虑如何基于已有的观察数据进行训练模型、进行生成。
与基于条件的生成方法不同，基于潜在变量数据的方法目的在于解决“某些变量无法直接被观察”的困境。
因果干预图像合成方法，是对相应的变量进行解耦，即观察变量变化如何导致结果变化，该方法能够精准控制图像的某一部分合成。
此外，因果方法在医疗领域有很多应用。基于结构函数的因果模型，设计因果发现框架，试图超越分子与分子之间的关联性，找出其因果性。具体操作分成两步：第一步发现变量和变量之间，包括潜变量之间的因果图；第二步基于因果图，确定明确的结构函数关系。
目前，我们开发出基于贝叶斯图学习因果模型，超越了传统学习函数步骤，使用因果图进行描述关系，也是分为两步：第一步边定向，需要满足马尔科夫等价条件，使得因果效应最大化；第二步是因果效应评估。目前，该方法已经应用在最具代表性肿瘤特征选择这一课题上。
最后一个应用是人体行为识别。人体识别多是采用传感器和视频流的方式进行，会有前后的因果关系。因此，可以用格兰杰因果方法解决时序因果中的问题。
最后推荐几本书，《WHY》、《Causal Inference in Statistics》、《Causality》、《Elements of Causal Inference》、《What If》 都非常棒。其中，《Causality》目前，我们历经3年时间已经翻译成了中文，即将出版，请大家期待。
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