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9月6日消息，2022 世界人工智能大會(WAIC)日前落幕，在WAIC 2022 · AI開發(fā)者日技術論壇上，九章云極DataCanvas公司開源技術副總裁、D-Lab主任楊健圍繞如何運用完整的、綜合性、端到端因果學習工具包解決“因果發(fā)現、因果量識別、因果效應估計、反事實推斷和策略學習”五大關鍵問題，發(fā)表了《YLearn：因果學習，從預測到決策》的主題演講。

隨著機器學習和深度學習在發(fā)展過程中遇到技術瓶頸，人工智能發(fā)展速度逐漸放緩，究其原因，一方面是機器學習存在著泛化能力較弱、解釋性不強、決策支持能力不足的關鍵性問題;另一方面政府和企業(yè)提出“智能決策”的需求，即以數據驅動的方式實現自動化決策來提高整體運營效率。

隨著機器學習建模越來越多的應用，人工智能技術從預測性分析向指導性分析升級轉移，自動化“決策”成為政府和企業(yè)在數智化時代的核心需求，決策者需要一個可理解的AI決策邏輯以及具有可信度、可解釋的決策結果。而當前機器學習主要是完成預測性任務，難以滿足政府和企業(yè)自動化決策的需求。

Gartner發(fā)布的《2022年新興技術成熟度曲線》中提到，因果人工智能是加速AI自動化的關鍵技術之一。因果學習成為補充機器學習問題的關鍵技術，人工智能發(fā)展極具潛力的技術突破口，引發(fā)業(yè)界的廣泛關注和熱點研究。

根據官方的介紹，九章云極DataCanvas公司自主研發(fā)的一站式處理因果學習完整流程的開源算法工具包YLearn，是目前首款端到端、較完整、較系統(tǒng)的因果學習算法工具包，率先解決了因果學習中“因果發(fā)現、因果量識別、因果效應估計、反事實推斷和策略學習”五大關鍵問題，降低“決策者”使用門檻，不斷滿足政府和企業(yè)自動化“決策”的需求。

YLearn由CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy、Interpreter、Whatif等部件組成，各部件支持獨立使用，也支持統(tǒng)一封裝。為幫助用戶更直觀地理解數據、調整策略，YLearn提供了因果圖、因果效應解釋、決策樹等重要模塊的可視化輸出。

與國內外因果學習工具相比，九章云極DataCanvas公司的YLearn具有一站式、新而全、用途廣的特點。據悉，通常的因果學習流程包括從數據中發(fā)現因果結構，對因果結構建立因果模型，使用因果模型進行因果效應識別和對從數據中對因果效應進行估計。YLearn一站式地支持這些功能，使用戶以最低的學習成本使用與部署因果學習。YLearn實現了多個近年來在因果學習領域中發(fā)展出的各類算法，例如Meta-Learner、Double Machine Learning等。也將一直致力于緊跟前沿進展，保持因果識別與估計模型的先進和全面。YLearn支持對估計得到的因果效應進行解釋、根據因果效應在各種方案中選取收益最大的方案并可視化決策過程等功能。除此之外，YLearn也支持將因果結構中識別出的因果效應的概率分布表達式以LaTex的形式輸出等小功能，幫助用戶將因果學習與其他方向交叉。

YLearn將與九章云極DataCanvas公司的自動機器學習平臺相結合，通過與AutoML技術的融合，提高機器學習的魯棒性、泛化能力和解釋性，實現因果學習的自動調參和優(yōu)化，進一步降低使用門檻。

另外，為了更好的帶動國內因果學習領域的發(fā)展，推動因果學習的多元化發(fā)展，九章云極DataCanvas公司聯(lián)合世界人工智能大會組委會辦公室、機器之心、上海市人工智能行業(yè)協(xié)會、天池共同舉辦黑客松「因果學習和決策優(yōu)化挑戰(zhàn)賽」，為全球各路開發(fā)者精英們提供同臺競技的平臺。挑戰(zhàn)賽以“如何優(yōu)化干預方案能使因果效應最大”為主題，將因果學習中的普適性問題具化，旨在考察選手使用因果推斷在決策方案制定問題上的估計能力。

關鍵詞： 九章云極Datavas公司 因果學習技術成果 從預測到決策 國內外因果學習工具