促使人工智能的研究路径从专家系统研究向深度学习研究转变

　　虽然贝叶斯网络在因果关系分析中能够发挥重要作用，但它无法准确解释因果关系，为了提升对因果关系描述的精准度，珀尔提出了因果关系的数理框架——结构因果模型。利用结构因果模型可以检验复杂因果关系，结构因果模型的主要组成部分包括概率图模型、结构化方程模型和扰动模型等。
　　概率图模型结合了概率论和图表理论，能够对不确定的、无方向的、抽象的关系进行精准高效可视化描述。若要设计一个国家级体育场馆，设计者不仅要考虑这个场馆的基本功能，还要考虑该场馆未来可能需要增加的新功能，即使这些新功能仍处于未知状态。这其中涉及的因果关系包含许多不确定性因素和抽象问题，为了解决此类问题，需要建立概率图模型。概率图模型的独特之处在于，无论涉及的数据和知识多么复杂，处理手段都相同。这种优化处理方式综合了图表制作和概率分布，适用于不同类型的因果关系问题，降低了复杂性因果关系问题的分析难度，能够提高因果关系分析成功率。
　　结构化方程模型是一种对潜在变量间关系进行建模分析的方法，是一个可以用于多元变量分析的因果结构性框架。例如，在分析智商、情商、成功三者间关系时，通常难以直接进行量化测算，需要对相关潜在变量进行规模上的“估计”，然后再建模分析。利用结构化方程模型能够同时挖掘可观测到的显性变量和未观测到的隐性变量。可见，结构化方程模型可以将潜在信息挖掘出来，实现数理化因果关系理论分析，为人工智能理解更深层次的因果关系提供了可能。
　　扰动模型是一种能够分析因果关系产生过程中存在的不同程度干扰因素的模型。运动员比赛成绩会受到各种因素的影响，其中有确定性干扰因素，也有不确定性干扰因素。要想避免不确定性干扰因素出现，就需要通过建立扰动模型，分析可能出现的不同种类、不同量级的干扰因素，并以此为基础制定最优化解决方案，以获得人们期望的最佳结果。
　　概率图模型、结构化方程模型和扰动模型共同为人工智能不断迭代的深度学习提供了理论框架，也为新技术时代的因果关系研究提供了不同以往的路径。
　　珀尔系统分析了人类因果意识的产生过程，为人工智能理解因果概念提供了新思路。贝叶斯网络和结构因果模型成为分析不确定性因果关系、潜在信息和复杂干扰因素影响的重要方法。珀尔对人工智能研究手段的创新，促使人工智能的研究路径从专家系统研究向深度学习研究转变，对于进一步探索因果关系具有重要意义。

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