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我們提出了Omega，一種支持反事實推理的概率編程語言。反事實推理是指觀察當前的某些事實，并推斷如果過去采取某種干預措施會發生什么情況，例如，假設藥物在x劑量時無效，那么在2劑量時有效的概率是多少?“我們通過在概率編程中引入一個新的操作符來實現這一點，類似于Pearl的做法，定義它的正式語義，提供一個實現，并通過各種仿真模型中的示例演示它的效用。

//proceedings.mlr.press/v139/tavares21a/tavares21a.pdf

在這個反事實和因果推理的第二版中，講述了反事實方法的基本特征，觀察數據分析來自社會，人口統計和健康科學的例子。首先介紹了使用潛在結果模型和因果圖的替代估計技術; 在此之后，條件調節技術，如匹配和回歸，從潛在結果的角度提出。在沒有觀察到重要的因果公開決定因素的研究情景中，然后提出了替代技術，如工具變量估計、縱向方法和通過因果機制的估計。本書強調了因果效應異質性的重要性，并討論了通過機制進行深度因果解釋的必要性。

在過去的三十年里，一個反事實的因果模型已經被開發出來，一個統一的框架起訴的因果問題現在是可用的。通過這本書，我們的目標是說服更多的社會科學家將這個模型應用到社會科學的核心經驗問題上。

在第2章介紹了反事實模型的主要部分之后，我們將在本書的第2部分介紹因果效應估計的條件反射技術。在第三章中，我們將使用因果圖來展示一個基本的條件作用框架。然后，在第4章和第5章，我們將解釋匹配和回歸估計量，說明它們是更一般條件作用方法的互補變量。在這本書的第三部分，我們將從因果效應估計的“容易”到“困難”的實例進行轉換，對于這種情況，簡單的條件作用是不夠的，因為決定因果公開的相關變量沒有被觀察到。在第6章介紹了一般性困境之后，我們將在第7章至第9章中介紹工具變量技術、基于機制的因果效應估計，以及使用超時數據來估計因果效應。最后，在第十章中，我們將總結一些反對反事實模型的意見。在本書的結尾，我們將對因果調研的互補模式進行廣泛的討論，這些模式包括觀察社會科學中的因果效應估計。在某種程度上，因為詳細的目錄已經給出了我們將在其余章節中呈現的材料的準確描述，我們在這里不提供一套詳細的章節摘要。相反，我們將用三個因果圖和它們所提出的因果效應估計策略來結束這一介紹性的章節。這些圖表使我們能夠預示許多具體的因果效應估計策略，我們將在后面介紹這些策略。因為本章的其余內容將在以后重新介紹和更全面地解釋(主要在第3、6和8章)，所以現在可以跳過它，沒有任何后果。然而，我們在教學這一材料的經驗表明，在考慮觀察數據分析的反事實框架的細節之前，許多讀者可能受益于對基本估計技術的快速圖形介紹。

作者姓名： Stephen Morgan Christopher Winship

作者機構： 約翰霍普金斯大學 哈佛大學

圖書目錄 一、社會科學中的因果關系與實證研究 1 簡介 二、反事實、潛在結果和因果圖 2 反事實和潛在結果模型 3 因果圖 三、通過對觀察到的變量進行條件調節以阻止后門路徑來估計因果效應 4 因果暴露模型和識別標準 5 因果效應的匹配估計量 6 因果效應的回歸估計 7 因果效應的加權回歸估計 四、估計后門調節無效時的因果效應 8 自我選擇、異質性和因果圖 9 因果效應的工具變量估計量 10 機制與因果解釋 11 重復觀察和因果效應估計 五、當因果效應不是由可觀測點識別時的V估計 12 分布假設、集合識別和敏感性分析 六、結論 13 反事實與觀察社會科學實證研究的未來

在現實世界中，越來越多的客戶在使用人工智能服務時將隱私視為一個問題，尤其是當客戶內容包含敏感數據時。最近的研究表明，像GPT-2這樣的大型語言模型可以記憶內容，這些內容可以被對手提取出來。當模型在客戶數據上接受訓練時，這在部署場景中帶來了很高的隱私風險。由于其數學上的嚴密性，差分隱私被廣泛認為是隱私保護的黃金標準。為了緩解機器學習中對隱私的擔憂，許多研究工作都在研究具有不同隱私保障的機器學習。現在是時候澄清不同隱私下學習的挑戰和機會了。在本教程中，我們首先描述了機器學習模型中潛在的隱私風險，并介紹了差分隱私的背景，然后介紹了在機器學習中保障差分隱私的流行方法。在接下來的教程中，我們強調學習和隱私之間的相互作用。在第二部分中，我們展示了如何利用學習屬性來提高隱私學習的效用，特別是利用數據點之間的相關性和深度學習模型的低秩屬性來解決這些挑戰的最新進展。在第三部分，我們提出了研究的另一個方向，即利用差分隱私的工具來解決經典的泛化問題，并給出了利用差分隱私的思想來抵抗機器學習攻擊的具體場景。

當演示專家的潛在獎勵功能在任何時候都不能被觀察到時，我們解決了在連續控制的背景下模仿學習算法的超參數(HPs)調優的問題。關于模仿學習的大量文獻大多認為這種獎勵功能適用于HP選擇，但這并不是一個現實的設置。事實上，如果有這種獎勵功能，就可以直接用于策略訓練，而不需要模仿。為了解決這個幾乎被忽略的問題，我們提出了一些外部獎勵的可能代理。我們對其進行了廣泛的實證研究(跨越9個環境的超過10000個代理商)，并對選擇HP提出了實用的建議。我們的結果表明，雖然模仿學習算法對HP選擇很敏感，但通常可以通過獎勵功能的代理來選擇足夠好的HP。

//www.zhuanzhi.ai/paper/beffdb76305bfa324433d64e6975ec76

元學習可以讓機器學習新的算法。這是一個新興且快速發展的機器學習研究領域，對所有人工智能研究都有影響。最近的成功案例包括自動模型發現、少槍學習、多任務學習、元強化學習，以及教機器閱讀、學習和推理。正如人類不會從頭開始學習新任務，而是利用之前所學的知識一樣，元學習是高效和穩健學習的關鍵。本教程將介紹該領域及其應用的重要數學基礎，包括這個領域中當前技術水平的關鍵方法，該領域對眾多AAAI參與者來說越來越重要。

//sites.google.com/mit.edu/aaai2021metalearningtutorial

內容目錄：

• 元學習導論
• 多任務學習
• 元學習
• 自動機器學習
• 應用

近年來，強化學習(RL)的經驗研究取得了越來越多的成功。然而，關于學習能力的許多理論問題并沒有得到很好的理解。例如，要學習一個好的策略，需要多少觀察?馬爾可夫決策過程(MDP)中函數近似在線學習的遺憾之處是什么?從未知行為策略生成的日志歷史記錄中，我們如何最優地估計新策略的價值?在本次演講中，我將回顧一些最近研究這些問題的成果，如從生成模型求解MDP的最小軸最優樣本復雜性，通過回歸的最小軸最優非策略評估，以及使用非參數模型估計的在線RL的遺憾。

//www.ipam.ucla.edu/abstract/?tid=16408&pcode=LCO2020

Model-Based Methods in Reinforcement Learning 本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來做決策——而不是將環境看作一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及計劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

本課程的教材是從機器學習的角度寫的，是為那些有必要先決條件并對學習因果關系基礎感興趣的人而開設的。我盡我最大的努力整合來自許多不同領域的見解，利用因果推理，如流行病學、經濟學、政治學、機器學習等。

有幾個主要的主題貫穿全課程。這些主題主要是對兩個不同類別的比較。當你閱讀的時候，很重要的一點是你要明白書的不同部分適合什么類別，不適合什么類別。

統計與因果。即使有無限多的數據，我們有時也無法計算一些因果量。相比之下，很多統計是關于在有限樣本中解決不確定性的。當給定無限數據時，沒有不確定性。然而，關聯，一個統計概念，不是因果關系。在因果推理方面還有更多的工作要做，即使在開始使用無限數據之后也是如此。這是激發因果推理的主要區別。我們在這一章已經做了這樣的區分，并將在整本書中繼續做這樣的區分。

識別與評估。因果效應的識別是因果推論所獨有的。這是一個有待解決的問題，即使我們有無限的數據。然而，因果推理也與傳統統計和機器學習共享估計。我們將主要從識別因果效應(在第2章中,4和6)之前估計因果效應(第7章)。例外是2.5節和節4.6.2,我們進行完整的例子估計給你的整個過程是什么樣子。

介入與觀察。如果我們能進行干預/實驗，因果效應的識別就相對容易了。這很簡單，因為我們可以采取我們想要衡量因果效應的行動，并簡單地衡量我們采取行動后的效果。觀測數據變得更加復雜，因為數據中幾乎總是引入混雜。

假設。將會有一個很大的焦點是我們用什么假設來得到我們得到的結果。每個假設都有自己的框來幫助人們注意到它。清晰的假設應該使我們很容易看到對給定的因果分析或因果模型的批評。他們希望，清晰地提出假設將導致對因果關系的更清晰的討論。