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经典和量子循环因果结构的因果建模框架
我们的框架提供了一种方法，可以独特地确定任意经典和量子循环因果模型的概率分布，从而推广了先前已知的量子循环因果模型的方法[4，9]。它将量子周期性因果模型连接到具有截面后的量子循环因果模型，从而可以直接从无环的情况下直接将其通过此通信产生循环。它是从操作和选择后的组成方面进行的，并具有以更独立的方式概括的范围来概括后运算理论（即对具有后选择传送的分析的任何物理理论）。
因果因素投资
科学不仅仅是观察到的关联的集合。虽然对现象的描述和分类在科学发现中起作用，但科学的最终目标是合理的理论在严格的伪造中幸存下来（Hassani等人2018）。对于理论是科学的，通常期望宣布造成观察到现象的虚假因果机制（有关一种虚假能力定义，请参见Popper 1963）。1简单地说，科学理论解释了为什么发生观察到的现象，在这种情况下，解释与所有经验证据一致（理想情况下，包括实验结果）。经济学家赞成这种观点，即真正的科学必须产生可反驳的影响，并且必须通过坚实的统计技术来测试这些含义（Lazear 2000）。在实验科学（物理，化学，生物学等）中。），通过介入研究提出和伪造因果机制是相对直接的（Fisher 1971）。在财务经济学中通常并非如此。研究人员无法再现2010年5月6日闪光崩溃的财务状况，删除了一些交易者，并观察股票市场价格是否仍然崩溃。与实验科学相比，这使财务经济学领域处于劣势。在没有合理的虚假理论的情况下，研究人员必须承认，他们不明白报道的异常（风险溢价）为什么发生，投资者有权驳回其索赔为虚假。不一定是这种情况。这种限制的直接结论是，在过去的五年中，大多数投资研究人员都专注于发表关联主张，而没有理论和伪造，导致观察到的关联的因果机制。这意味着投资因素仍然处于未成熟的现象学阶段。从上面的角度来看，人们可能会得出一个惨淡的结论，即对因素投资（或财务经济学）没有希望产生和建立科学理论的希望。金融经济学并不是实验障碍所影响的唯一研究领域（例如，尽管介入研究不可行，但天文学家产生了科学理论）。因果推论的最新进展开辟了一条道路，但是很难推动因素投资超出当前的现象学阶段。这个目标
用于客户细分的因果人工智能
TripAdvisor 想知道在其平台上推广会员资格是否能提高参与度和预订量。他们无法直接查看现有数据，比较会员和非会员，因为选择成为会员的客户恰恰是参与度最高的客户。他们也无法直接进行 A/B 测试，因为他们无法强迫用户注册成为会员。幸运的是，TripAdvisor 刚刚进行了一项实验，通过为随机子集的客户提供更简单的会员注册流程来探索用户留存率。
因果增强概论学习
因果推论提供了一组原则和工具，使人们可以将数据和知识结合起来，以与反事实性质的问题相结合，即如果现实是不同的，即使目前没有这种未实现现实的数据，也会发生的事情。强化学习提供了一系列方法，以学习一项优化特定措施（例如，奖励，遗憾）的政策，当代理人部署在环境中并采用探索性，反复试验的方法时。这两个学科已经独立发展，并且几乎没有相互作用。我们注意到，它们在同一构件的不同方面（即反事实关系）运作，这使它们毫无双重地连接。基于这些观察结果，我们进一步意识到，当这种联系被明确承认，理解和数学时，自然会出现各种新颖的学习机会。为了意识到这一潜力，我们进一步指出，部署RL药物的任何环境都可以分解为一种自主机制的集合，这些机制导致不同的因果不变，并且可以将其作为结构性因果模型而拼凑而成；今天的任何标准RL设置都暗示着这些模型之一。反过来，这种自然形式化将使我们能够将不同的学习方式（包括在线，非政策和因果关系学习）置于统一的处理方式下，这些学习似乎在文献中似乎无关。关键字：结构性因果模型，干预措施，反事实，增强学习，识别能力，鲁棒性，非政策评估，模仿学习。有人可能推测，这三种标准学习方式是详尽的，因为所有可能的反事实关系都是通过连续实施来学习的。我们表明，通过引入几种自然而普遍的学习环境类别，这些设置不符合这些方式，而是需要新颖的维度和类型的分析。特别是，我们将通过因果镜头介绍和讨论，在线学习的问题，在哪里进行干预，模仿学习和反事实学习。这组新的任务和理解会导致更广泛的相反学习的看法，并提出了研究因果推断和并排学习的巨大潜力，我们称之为因果关系加强学习（CRL）。
安全意识到的可信赖的因果代表...
Haohong Lin, Wenhao Ding, Zuxin Liu, Yaru Niu, Jiacheng Zhu, Yuming Niu, and Ding Zhao
用于决策的因果人工智能套件
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。
