论文推荐 | 人工智能综述:物理学与人工智能的跨界新范式

从因果关系的角度来看,可解释性和稳定性之间存在一定的内在联系,即通过优化模型的稳定性,可以提高其可解释性,从而解决人工智能技术当前在实际应用中面临的困难。作为一种新的学习范式,稳定学习试图结合这两个方向之间的共识基础。如何合理地放宽严格的假设以匹配更具挑战性的现实应用场景,使机器学习在不牺牲预测能力的...

机会的力量(万字长文)|牛顿|宇宙|达尔文|复杂性|拉普拉斯|初始...

另一个明显的问题是,大多数线性回归都假设因果关系在一段时间内是稳定的。但是我们的社交世界一直在变化。虽然小苏打和醋总是会产生嘶嘶声,但无论您何时何地将它们混合在一起,蔬菜小贩点燃自己很少会引起区域动荡。同样,许多大公也去世了——只有一个引发了世界大战。时机也很重要。即使完全相同的冠状病毒在完全相...

如何决定人类的命运:论偶然的力量

另一个显而易见的问题是,大多数线性回归都假设因果关系在时间上保持稳定。但我们的社会世界是不断变化的。无论何时何地,小苏打和醋混合在一起总会产生气泡,但一个菜贩自焚却很少会引起地区动荡。同样,许多大公去世了——但只有一位引发了世界大战。时机也很重要。即使完全相同的冠状病毒在完全相同的地方爆发了完...

圣方医药研发EA学苑——敏感性分析,临床研究分析的重要一环

因果假设的敏感性分析包括一致性(consistency)、正向性(positivity)和可交换性(exchangeability)三个因果估计目标的可识别性假设。这是最复杂且最具挑战性的层次。对于无法直接验证的假设条件,研究者需要通过添加干扰参数(如检验正向性)、E-值(如检验未测量的混杂因素)等手段,来评估这些假设对研究结果可能造成的潜在...

从被忽视和怀疑到深刻影响社会,因果推断改写思想史

第二个问题是,可忽略性假定的合理性如何判定?这个条件独立性不可能被观测数据验证,那么我们如何能相信由它导出的数学结果呢?费希尔曾经质疑吸烟导致肺癌的研究,他认为,可能存在一个基因,它既导致人更容易吸烟,也导致人更容易得肺癌,所以我们看到的吸烟和肺癌之前的相关性可能是虚假的因果作用。如果我们遗漏掉了关于...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

正实性是一个强假设,因为它排除了处理状态在某些协变量值上没有变化(即在0或1处)(www.e993.com)2024年11月9日。即使在总体中正实性成立,后者也可能出现偶然情况。此外,如果某些变量违背此假设(violationsofpositivity)即在某些协变量值下,只有很少接受处理/未处理的单位。可能导致对总体子样本的因果效应估计不稳定。

公理训练让LLM学会因果推理:6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4

由于公理是因果性的基石,因此我们不禁会想是否可以直接使用机器学习模型来学习公理。也就是说,如果学习公理的方式不是学习通过某个数据生成流程得到的数据,而是直接学习公理的符号演示(并由此学习因果推理),哪又会如何呢?相较于使用特定的数据分布构建的针对特定任务的因果模型,这样的模型有一个优势:其可在多种不同...

对量子物理基础的新视角:从量子信息理论到量子因果

在超越贝尔定理的基础上,这些新的因果结构允许放宽关于局部性和自由选择的严格假设,同时也为驳斥替代量子理论的方案[9]开辟了道路。人们还意识到“干预”——因果推断中用于区分因果关系和纯粹相关性的一种重要工具——可以增强我们探测和探索量子系统非经典特性的能力。最后,人们可以考虑因果顺序的叠加:一种X既不在Y...

EHJ综述:孟德尔随机化研究的3个核心假设及注意事项

在孟德尔随机化(MR)分析中,为了得到有效的结果,必须满足三个核心假设,如图1所示。具体而言,作为危险因素工具变量的遗传变异或多个遗传变异必须满足:(1)与所研究的危险因素可靠关联(相关性假设);(2)与任何已知或未知的混杂因素不相关(独立性假设);(3)仅通过危险因素而非任何其他直接的因果途径影响结局(排除限制性假...

逻辑推理常用的判断因果的五种方法,助你透过现象看本质!

相关性不代表因果性。我们发现游泳死亡的人数和冰淇淋销量之间有共变关系。游泳死的人越多,冰淇淋销量也越多。但这并不意味着两者之间有因果关系。冰淇淋卖得越多,不会导致更多人去游泳然后溺死。更多人游泳溺死,也不会导致冰淇淋销量变多。很可能是夏天到了,温度升高,从而导致冰淇淋销量增加,而游泳的人多了,溺死的...