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结构因果模型径路评述
文献摘要：
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.
文献关键词：
贝叶斯网络;结构因果模型;因果推断引擎;do-演算
中图分类号：
作者姓名：
吴小安;张瑜
作者机构：
西北工业大学马克思主义学院,陕西西安,710072;西北工业大学陕西省舆情信息研究中心,陕西西安,710199;北京大学哲学系,北京,100871
文献出处：
引用格式：
[1]吴小安;张瑜-.结构因果模型径路评述)[J].自然辩证法通讯,2022(05):112-123
A类：
潜在结果模型,因果推断引擎
B类：
结构因果模型,径路,三十年,被誉为,珀尔,神经科学,行为科学,科学研究范式,裨益,小数据,大任务,数学化,贝叶斯网络,do,演算
AB值：
0.272003
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