论文题目：机器学习的因果关系理论研究
摘要：好奇是人类的天性,从人类有意识地进行历史活动开始,人类对世界万物的探索就一刻也没有停留。古希腊大哲学家亚里士多德也曾说“哲学起源于惊异”,而哲学则是研究自然万物时所产生的智慧。我们每个人从幼年起就对身边的事物充满了好奇,对所经历过的任何事情我们总要问“为什么”,这种提问“为什么”的能力恰好体现了人类具有独特的因果关系的思考能力。近代经验主义哲学家大卫·休谟第一次对因果关系的科学含义进行了深入分析。然而也正是由于休谟的论证使得因果关系被归结于一种心理上的习惯联想。在此之后,学术界对因果关系的定义始终缺乏统一的认识,有关因果关系的推理所进行的各种逻辑上的尝试说明也都遭遇一定的困难,甚至于因果关系被一些哲学家视为理应清除的形而上学概念。然而近些年来在机器学习领域中,因果关系逐渐重新成为了一个热门话题。有鉴于此,笔者在本篇论文中追溯并且考察了当代因果关系理论在机器学习中的新进发展。本文第一章首先介绍并讨论了机器学习的有关概念、理论的发展,以及机器学习发展与因果关系研究的内在联系。第二章重点阐述机器学习中的因果关系理论思想,分析了因果关系推理中的“观察”、“干预”、“反事实”三个基本模型。第三章对机器学习中的因果关系理论思想进行总结和评价,并且就机器学习的因果关系推理未来发展的可能性进行构想。通过对当前机器学习领域中的因果关系思想进行总结,希望能够有助于加深我们对当代因果关系理论发展的认识。
关键词：机器学习;因果关系;因果关系推理;观察;干预;反事实
学科专业：科学技术哲学
摘要
Abstract
导言
一、论文选题理由
二、国内外研究情况
三、研究方法和创新之处
第一章 机器学习发展概述
第一节 机器学习概述
一、机器学习的定义
二、机器学习的发展
三、机器学习的研究现状
第二节 机器学习的主流范式
一、联结主义范式
二、贝叶斯主义范式
第三节 机器学习与因果关系相联系
一、因果关系的哲学溯源
二、当代因果关系的讨论
三、机器学习走向因果关系推理范式
第二章 机器学习的因果关系推理分析
第一节 因果关系的三个层级
一、观察
二、行动
三、想象
第二节 因果图模型分析
一、因果图
二、三种基本因果模型
三、d-分离规则
第三节 do算子与因果关系推理
一、do算子概念
二、干预的因果关系推理
三、反事实的因果关系推理
第三章 机器学习因果关系理论的评析及未来展望
第一节 机器学习因果关系理论的创新
一、因果关系的表示精确化
二、因果关系推理的体系化
第二节 机器学习因果关系理论的不足
一、因果关系的主观化解释倾向
二、反事实推理的不足
三、忽视大数据背景下相关性与因果性的统一
第三节 关于机器学习的未来展望
一、具备因果性思维的机器学习
二、具备伦理反思能力的机器学习
结语
参考文献
致谢