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來自微軟亞洲研究院的劉暢博士講述《因果基礎》教程，涵蓋因果基礎、發現與推理。

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機器學習和因果圖模型這兩個領域是各自單獨產生、發展壯大的。然而，現在兩個領域有交匯之處，越來越多的人想知道對于如何借鑒對方的領域來使自己的領域受益。在這篇論文中，我們回顧了因果推斷的一些重要概念，將它們與機器學習中關鍵的開放問題關聯起來，包括遷移和泛化，繼而分析因果對于現在的機器學習研究能起到怎樣的幫助作用。反之亦然：我們注意到，因果領域的工作通常事先假定因果變量是已知的。而對于人工智能和因果，一個重要的問題就是，因果表征的學習，也就是從低階的觀測數據中發現高階的因果變量。最后，我們描繪了因果對于機器學習的一些啟示，并且提出了在兩個領域交匯處的一些重要的研究方向。

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來自阿肯色大學zhang lu 博士介紹《因果發現和因果推理》的Slides。

因果分析的黃金法則是:沒有任何因果論斷可以純粹通過統計方法建立起來。

主題簡介：通過數據分析發現因果關系是個很重要的研究課題。目前研究界在嘗試回答下述問題：什么時候應該使用因果知識，什么時候知道關聯信息足夠充分？如何通過分析觀察到的數據找到變量之間的因果趨勢？在邁向強人工智能之路，因果信息將起到很大的作用。本次講座將介紹如何通過觀察數據學習因果關系的相關技術，如何通過因果的角度實現自適應的預測和更高層次的人工智能，并闡述一些相關應用。

個人簡介：張坤博士畢業于香港中文大學。研究方向為通用人工智能和因果關系。曾獲UAI最佳學生論文，入圍CVPR最佳論文，因果挑戰最佳基準挑戰獎。他是機器學習等頂會NeurIPS, ICML, UAI, IJCAI和AISTATS的資深領域主席或領域主席。

題目： Causal Inference and Stable Learning

簡介：

在一個常見的機器學習問題中，使用一個根據訓練數據集估計的模型，根據觀察到的特征來預測未來的結果值。當測試數據和訓練數據來自相同的分布時，許多學習算法被提出并證明是成功的。然而，對于給定的訓練數據分布，性能最好的模型通常利用特征之間微妙的統計關系，這使得它們在應用于測試數據時更容易出現預測錯誤，因為測試數據的分布與訓練數據的分布不同。對于學術研究和實際應用來說，如何建立穩定、可靠的學習模型是至關重要的。因果推理是一種強大的統計建模工具，用于解釋和穩定的學習。因果推理是指基于某一效應發生的條件，對某一因果關系做出結論的過程。在本教程中，我們將重點討論因果推理和穩定學習，旨在從觀察數據中探索因果知識，以提高機器學習算法的可解釋性和穩定性。首先，我們將介紹因果推理，并介紹一些最近的數據驅動的方法來估計因果效應的觀測數據，特別是在高維設置。摘要為了彌補因果推理與機器學習在穩定學習上的差距，我們首先給出了學習算法的穩定性和魯棒性的定義，然后介紹了一些最近出現的穩定學習算法，以提高預測的穩定性和可解釋性。最后，我們將討論穩定學習的應用和未來方向，并為穩定學習提供基準。

邀請嘉賓：

張潼，香港科技大學計算機科學與數學教授。此前，他是羅格斯大學(Rutgers university)教授，曾在IBM、雅虎(Yahoo)、百度和騰訊(Tencent)工作。張潼的研究興趣包括機器學習算法和理論、大數據統計方法及其應用。他是ASA和IMS的研究員，曾在主要機器學習期刊的編委會和頂級機器學習會議的項目委員會任職。張潼在康奈爾大學獲得數學和計算機科學學士學位，在斯坦福大學獲得計算機科學博士學位。

崔鵬，清華大學計算機系長聘副教授，博士生導師。2010年于清華大學計算機系獲得博士學位。研究興趣包括社會動力學建模、大規模網絡表征學習以及大數據驅動的因果推理和穩定預測。近5年在數據挖掘及人工智能領域高水平會議和期刊發表論文60余篇，曾5次獲得頂級國際會議或期刊論文獎，并先后兩次入選數據挖掘領域頂級國際會議KDD最佳論文專刊。目前擔任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD等國際期刊編委。曾獲得國家自然科學二等獎、教育部自然科學一等獎、電子學會自然科學一等獎、CCF-IEEE CS青年科學家獎、ACM中國新星獎。入選中組部萬人計劃青年拔尖人才，并當選中國科協全國委員會委員。

題目： Learning Causality and Learning with Causality: A Road to Intelligence

摘要： 吸煙會引起癌癥嗎？通過分析兩個變量的觀測值，我們能否找到它們之間的因果關系？在我們的日常生活和科學中，人們經常試圖回答此類因果問題，目的是正確理解和操縱系統。在過去的幾十年中，為了回答這些問題，在機器學習，統計和哲學等領域取得了有趣的進步。此外，我們還經常關注如何在復雜的環境中進行機器學習。例如，我們如何在非平穩環境中做出最佳預測？有趣的是，最近發現因果信息可以促進理解和解決各種機器學習問題，包括遷移學習和半監督學習。這篇演講回顧了因果關系研究中的基本概念，并側重于如何從觀察數據中學習因果關系，以及因果關系為何以及如何幫助機器學習和其他任務。最后，我將討論為什么因果表達很重要以便實現通用人工智能。

報告人： 張坤 博士 美國卡內基梅隆大學，也是德國馬克斯·普朗克智能系統研究所的高級研究科學家。他的研究興趣在于機器學習和人工智能，尤其是因果發現，基于因果關系的學習和通用人工智能。他從因果關系的角度開發了用于自動發現因果關系的方法，從因果關系角度研究學習問題，尤其是轉移學習，概念學習和深度學習，并研究了因果關系和各種機器學習任務的哲學基礎。他曾擔任大型機器學習或人工智能會議的區域主席或高級程序委員會成員，包括NeurIPS，UAI，ICML，AISTATS，AAAI和IJCAI。他組織了各種學術活動，以促進因果關系的跨學科研究。

報告主題：Learning Causality and Learning with Causality: A Road to Intelligence

報告摘要：

吸煙會引起癌癥嗎？通過分析兩個變量的觀測值，我們能否找到它們之間的因果關系？在我們的日常生活和科學中，人們經常試圖回答此類因果問題，目的是正確理解和操縱系統。在過去的幾十年中，為了回答這些問題，在機器學習，統計和哲學等領域取得了有趣的進步。此外，我們還經常關注如何在復雜的環境中進行機器學習。例如，我們如何在非平穩環境中做出最佳預測？有趣的是，最近發現因果信息可以促進理解和解決各種機器學習問題，包括遷移學習和半監督學習。這篇演講回顧了因果關系研究中的基本概念，并側重于如何從觀察數據中學習因果關系，以及因果關系為何以及如何幫助機器學習和其他任務。最后，我將討論為什么因果表達很重要以便實現通用人工智能。

邀請嘉賓：美國卡耐基梅隆大學張坤博士

嘉賓簡介

張坤博士是卡內基梅隆大學哲學系的助理教授和機器學習系的副教授，也是德國馬克斯·普朗克智能系統研究所的高級研究科學家。他的研究興趣在于機器學習和人工智能，尤其是因果發現，基于因果關系的學習和通用人工智能。他從因果關系的角度開發了用于自動發現因果關系的方法，從因果關系角度研究學習問題，尤其是轉移學習，概念學習和深度學習，并研究了因果關系和各種機器學習任務的哲學基礎。他曾擔任大型機器學習或人工智能會議的區域主席或高級程序委員會成員，包括NeurIPS，UAI，ICML，AISTATS，AAAI和IJCAI。他組織了各種學術活動，以促進因果關系的跨學科研究。