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然而，因果人工智能研究领域仍处于发展的早期阶段，与任何技术领域一样，要充分发挥其影响力，还需要更多的进步和反复的实际部署。正如斯托克斯 [ 40 ] 所说，当基础研究受到使用考虑的激励和指导时，它就会加速发展。为了实现和加速这种因果关系中的“使用启发基础研究”，我们应该创建机制，使最先进的技术能够得到实际应用并简化使用，并收集结果和挑战，为研究方向提供参考。这要求我们将因果方法的可及性扩展到当今因果专家之外，并让更多的科学家、决策者和其他从业者能够使用它们，这样我们才能发现阻碍因果关系全面采用的基本挑战。从这些方法的广泛使用中学习，特别是从当前方法不足或失败的用例中学习，将激励和加速我们这个领域可能不会优先考虑甚至不知道的新研究方向。
用于决策的因果人工智能套件
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