在7月于上海舉行的世界人工智能大會上，由卡耐基梅隆大學(xué)哲院系的彼得·斯皮特斯、克拉克·格列莫爾、理查德·謝恩斯和喬·拉姆齊開發(fā)的Tetrad從800多名提名者中脫穎而出，成為獲得SAIL獎的四個項(xiàng)目之一。下面隨著托普仕老師詳細(xì)了解一下。
在7月于上海舉行的世界人工智能大會上，四分體自動因果發(fā)現(xiàn)平臺獲得了超級人工智能領(lǐng)袖獎(SAIL)。該獎項(xiàng)表彰人工智能(AI)在基本理論、方法、模型和平臺方面取得的重大進(jìn)展。由卡耐基梅隆大學(xué)哲院系的彼得·斯皮特斯、克拉克·格列莫爾、理查德·謝恩斯和喬·拉姆齊開發(fā)的Tetrad從800多名提名者中脫穎而出，成為獲得SAIL獎的四個項(xiàng)目之一，提名者包括亞馬遜、IBM、微軟和谷歌。
“Tetrad項(xiàng)目，包括開源的Tetrad軟件包和now標(biāo)準(zhǔn)參考書《因果關(guān)系、預(yù)測和搜索》(1993年)是《因果關(guān)系、預(yù)測和搜索》的基礎(chǔ)微軟研究院的首席研究員克里斯·米克說?！斑@個項(xiàng)目產(chǎn)生的想法和軟件已經(jīng)從根本上改變了研究人員探索和解釋觀測數(shù)據(jù)的方式?！边@本書有近8000條引文。
四個項(xiàng)目是針對近40年前開始的,然后歷史和科學(xué)哲學(xué)教授匹茲堡大學(xué)的校友,現(xiàn)在大學(xué)哲學(xué)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)名譽(yù)教授,和他的博士生,理查德?史肯現(xiàn)在貝絲家庭迪特里希人文和社會科學(xué)學(xué)院院長和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授哲學(xué),和凱文·凱利,現(xiàn)在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授哲學(xué)。
20世紀(jì)初，英國心理學(xué)家查爾斯·斯皮爾曼(Charles Spearman)提出了一個單一的“一般智力”理論，后來社會學(xué)家休伯特·布拉洛克(Hubert Blalock)的研究也令格萊莫爾著迷。兩位研究者都探索了通過數(shù)據(jù)中隱含的約束模式來區(qū)分因果模型的可能性。格里莫和他的學(xué)生們著手推廣這個想法，把它變成一個計(jì)算機(jī)算法，并探索相關(guān)的數(shù)學(xué)性質(zhì)。
第一個版本的四分體項(xiàng)目成為了Scheines博士研究的基礎(chǔ)，這要求他學(xué)習(xí)和哲學(xué)一樣多的計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，這是一種跨學(xué)科的方法，在CMU得到了鼓勵。
彼得·斯皮特斯在完成博士工作后在皮特大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位時加入了這個項(xiàng)目。CMU的一些博士生已經(jīng)圍繞著四分體項(xiàng)目開展了他們的工作。
這項(xiàng)工作的基礎(chǔ)是提供一套普遍的原則或公理，以便從任何因果結(jié)構(gòu)中得出可驗(yàn)證的預(yù)測。以冠狀病毒為例。暴露于病毒會導(dǎo)致感染，而感染又會導(dǎo)致癥狀(暴露->感染->癥狀)。因?yàn)椴皇撬械慕佑|都會導(dǎo)致感染，也不是所有的感染都會導(dǎo)致癥狀，所以這些關(guān)系是概率性的。但是如果我們假設(shè)暴露只能通過感染引起癥狀，那么從公理中可檢驗(yàn)的預(yù)測是暴露和癥狀在感染的情況下是獨(dú)立的。也就是說，雖然知道一個人是否接觸過病毒可以說明他是否會出現(xiàn)癥狀，但一旦我們知道一個人是否感染了病毒——知道他們是否接觸過病毒不會增加額外的信息——這一斷言可以用數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。
Spirtes, Glymour和Scheines將這種推理進(jìn)行了研究，并將其擴(kuò)展到大規(guī)模復(fù)雜的因果系統(tǒng)中。他們開發(fā)了一種算法，將測量的數(shù)據(jù)和背景知識作為輸入，然后計(jì)算出一組可能在測量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生特定模式的潛在因果系統(tǒng)。這些算法能告訴我們在測量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的因果系統(tǒng)是什么?按照Scheines的說法，“不是全部，但在某些情況下是很多的?！彼雇厮古ψC明這些算法在理論上是可靠的。這種因果發(fā)現(xiàn)的方法構(gòu)成了人工智能基本方法的突破。
下一步是使這項(xiàng)工作切實(shí)可行——這需要高效的算法、大量的模擬和真正的科學(xué)測試。上世紀(jì)90年代末，Joe Ramsey作為系統(tǒng)開發(fā)人員加入了這個團(tuán)隊(duì)，他開發(fā)了幾個重要的算法，并極大地提高了其他算法的效率。在Spirtes、Glymour、Scheines和許多其他人的幫助下，Ramsey開發(fā)了基于java的四元組平臺，該平臺支持模型構(gòu)建和測試、完全模擬，并實(shí)現(xiàn)了幾十種因果發(fā)現(xiàn)算法，這些算法可以在個人的筆記本電腦或Bridges匹茲堡超級計(jì)算機(jī)上執(zhí)行。
在過去的15到20年里，最初的團(tuán)隊(duì)和世界各地的研究人員已經(jīng)成功地將這個免費(fèi)、開源的軟件平臺應(yīng)用到從經(jīng)濟(jì)學(xué)到心理學(xué)、教育研究到神經(jīng)科學(xué)的各種科學(xué)問題上。2013年，四元組與匹茲堡大學(xué)(University of Pittsburgh)的格雷格·庫珀(Greg Cooper)等人合作，獲得了NIH大數(shù)據(jù)知識中心(Big Data to Knowledge Center)的資助，成立了因果發(fā)現(xiàn)中心(Center for Causal Discovery)，這導(dǎo)致了軟件的改進(jìn)和針對特殊問題的各種新算法。
“除了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，我們幾乎不可能在任何地方做這種(類型的工作)，”Scheines說?！按蠖鄶?shù)機(jī)構(gòu)不會允許哲學(xué)家從事如此多的跨學(xué)科研究，也沒有哪個機(jī)構(gòu)會雇傭三位哲學(xué)家，他們在職業(yè)生涯的大部分時間里都在同一個項(xiàng)目上密切合作。”克拉克·格萊莫爾在1985年創(chuàng)立了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)哲學(xué)系，他曾設(shè)想要建立一個完全不同的學(xué)系，得到迪克·西耶特和赫布·西蒙的全力支持，這個學(xué)系就這樣誕生了。皮特、凱文和我很幸運(yùn)，在它開始的時候來到了這里?！?/p>
“因果關(guān)系專注于對干預(yù)行為進(jìn)行建模和推理，可以……讓[人工智能]領(lǐng)域進(jìn)入下一個階段……中央組包括彼得奮發(fā),克拉克針對,理查德·史肯和約瑟夫·拉姆齊是中心的發(fā)展,不僅在算法方面發(fā)展,但至關(guān)重要的是通過提供四分體,因果發(fā)現(xiàn)軟件的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn),”伯納德Scholkopf說,亞馬遜著名學(xué)者和機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家和總監(jiān),在德國馬普研究所智能系統(tǒng)。
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