将因果性简化为具有结构模型的函数
摘要：因果关系的精确定义目前是哲学和统计学中的一个未解之谜。我们认为，因果关系应该被定义为将原因映射到结果的函数（在数学中）。我们提出了一种基于结构功能模型（SFM）的归约定义因果关系的方法。使用增量压缩和对比性前向推断，SFM能够生成与我们的直觉相符的因果话语，如“X导致Y”和“X是Y的原因”。我们收集了一组因果场景的数据集，并在所有这些场景中使用SFM。SFM与概率理论相容但不能归约为概率理论。我们还将SFM与其他因果论进行比较，并将SFM应用于自由意志、因果解释和心理因果等下游问题。
作者：Tianyi Miao
论文ID：2307.07524
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-07-18