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瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
关于建立因果关系，治疗应用和在微生物组研究中使用临床前模型的共识陈述
肠道微生物组包括数万亿微生物，并通过调节代谢，免疫反应和神经元功能来深刻影响人类健康。肠道微生物组组成中的破坏与各种炎症状况，代谢性疾病和神经退行性疾病有关。但是，确定基本机制和建立原因和效力非常困难。临床前模型为肠道微生物组在疾病中的作用提供了重要的见解，并有助于鉴定潜在的治疗干预措施。人类微生物组的行动联盟启动了Delphi调查，以评估包括动物和基于细胞模型在内的临床前模型的实用性，以阐明肠道微生物组在这些疾病中的因果作用。Delphi调查旨在解决选择适当的临床前模型以有效研究疾病因果关系并有效研究宿主 - 微生物组相互作用的复杂性。我们采用了一种结构化方法，其中包括文献综述，专家研讨会和德尔福问卷，以收集来自各种利益相关者的见解。要求专家评估这些模型在解决肠道微生物组与疾病发病机理之间因果关系方面的优势，局限性和适用性。由此产生的共识陈述和建议为在肠道微生物组相关疾病的未来研究中选择临床前模型提供了宝贵的见解。
小鼠中的微生物群耗竭，作为探索因果关系的工具小鼠中的微生物群耗竭，作为探索因果关系的工具
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Toda-Yamamoto 因果关系检验
本研究使用 Toda-Yamamoto 因果关系检验来检验土耳其可再生能源消费与预期寿命之间的因果关系。通过分析 1990 年至 2019 年的数据，该研究探讨了这些变量之间的关系。Toda-Yamamoto 因果关系检验的结果表明，可再生能源消费与预期寿命之间没有 Granger 因果关系，表明可再生能源消费对土耳其的预期寿命没有显著影响。然而，研究发现预期寿命与可再生能源消费之间存在 Granger 因果关系，这表明预期寿命的提高可能导致土耳其可再生能源消费的增加。这项研究意义重大，因为它提供了有关可再生能源消费与土耳其预期寿命之间关系的见解。结果强调了在检查公共卫生结果时考虑可再生能源消费以外的因素的重要性。该研究的结果可以为政策制定者提供参考，帮助他们制定优先考虑公共卫生结果和促进可持续能源实践的能源政策。
Kauffman模型中关闭与开放式演变之间因果关系的证据
进化是一个以新颖性产生为标志的高度复杂的过程，这需要个人的历史和集体组织。在本文中，我们研究了生物组织与开放式进化（OEE）之间的关系，特别关注两者之间的因果关系。为了在化学系统中提供这种因果关系的定量证据，我们应用集装理论来评估自动催化集的出现如何影响Kauffman模型中的复杂性动态。在本文的第二部分中，我们通过分析最简单的自动催化设置对Kauffman模型中复杂性动力学的影响，特别是在没有参数相关性的情况下，加强了这种猜想。通过将自动催化集解释为化学系统中的组织结构，我们的发现为研究生物组织与OEE之间的因果关系提供了第一个数值支持。这项工作代表了对OEE与生物组织之间动态关系的初步研究的一个有希望的领域，并可能会促进其在理论生物学中的联系。
评论：因果关系在人工智能中的影响
Cavique（2024）的文章，“因果关系在人工智能中的影响”，为Causalai的重要性提出了一个令人信服的案例。通过关注因果关系的关系而不是仅仅相关性，可以为更透明，公平和可靠的AI系统提供途径。Cavique认为，与负责的AI，公平AI和可解释的AI相比，Causalai是最不受欢迎的方法，这在很大程度上是由于其科学严格的严格性和减少偏见的潜力。，尽管有希望，但Causalai并非没有挑战。该评论旨在评估Cavique提出的Causalai的某些局限性和潜在批评，认为尽管它具有实质性的承诺，但其实施和实际应用可能比作者建议的更为复杂，并且充满了困境。
在非循环时空中嵌入循环信息论结构：不确定因果关系的不成立结果
量子信息和时空物理学界所采用的因果关系概念是截然不同的。虽然经验告诉我们，这些概念在物理实验中以兼容的方式一起发挥作用，但它们的一般相互作用在理论上却鲜为人知。因此，我们开发了一个理论框架，将这两个因果关系概念联系起来，同时也清楚地区分它们。该框架描述了通过反馈回路进行的量子操作组合，以及将由此产生的可能循环的信息理论结构嵌入非循环时空结构中。然后，相对论因果关系（禁止超光速通信）作为这两个结构之间的图论兼容性条件。通过证明量子信息界广泛研究的不确定因果顺序 (ICO) 过程可以在我们的框架内表述，我们阐明了不确定因果关系和循环因果关系之间的联系，以及有关它们的物理性的问题。具体来说，有几项实验声称在闵可夫斯基时空中实现了 ICO 过程，这提出了一个明显的理论悖论：不确定的信息论因果结构如何与确定的时空结构相一致？我们通过不定理来解决这个问题，表明作为相对论因果关系的结果，(a) ICO 过程的实现必然涉及时空中系统的非局部化，(b) 仍然可以在更细粒度的层面上用确定的、非循环的因果顺序过程来解释。这些结果是通过引入细粒度概念实现的，细粒度概念允许在不同细节层面上分析因果结构。这完全解决了明显的悖论，并对 ICO 实验的物理解释具有重要意义。我们的工作还阐明了时空中量子信息处理的极限，并对固定时空范围内外不确定因果关系的操作意义提供了具体的见解。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
定量因果关系，因果关系引导的科学发现，...
摘要可以说，因果关系分析应该为解释深度学习和概括铺平一种有希望的方法。将因果关系纳入人工智能（AI）算法，但由于其模糊性，非量化性，计算效率低下而受到挑战。在过去的18年中，这些挑战基本上已经解决了，建立了最初是由大气可预测性动机的严格的因果关系形式。这不仅在大气 - 海洋科学中开辟了一个新领域，即信息流，而且还导致了其他学科的科学发现，例如量子力学，神经科学，金融经济学等，通过各种应用。This note provides a brief review of the decade-long effort, including a list of major theoretical results, a sketch of the causal deep learning framework, and some representative real-world applications in geoscience pertaining to this journal, such as those on the anthropogenic cause of global warming, the decadal prediction of El Niño Modoki, the forecasting of an extreme drought in China, among others.关键字：因果关系，Liang-Kleeman信息流，因果人工智能，模糊认知地图，可解释性，Frobenius-Perron操作员，天气/气候预测
因果关系在可解释人工智能中的作用
因果关系和可解释人工智能 (XAI) 是计算机科学中独立的领域，尽管因果关系和解释的基本概念有着共同的古老根源。由于缺乏共同涵盖这两个领域的评论工作，这种情况进一步加剧。在本文中，我们调查了文献，试图了解因果关系和 XAI 是如何以及在多大程度上交织在一起的。更准确地说，我们试图揭示这两个概念之间存在什么样的关系，以及如何从中受益，例如，在建立对人工智能系统的信任方面。结果，确定了三个主要观点。在第一个观点中，因果关系的缺乏被视为当前人工智能和 XAI 方法的主要局限性之一，并研究了“最佳”解释形式。第二个是务实的观点，将 XAI 视为一种工具，通过识别值得追求的实验操作来促进因果探究的科学探索。最后，第三个观点支持因果关系对 XAI 具有先导性的观点，其方式有三种：利用从因果关系中借用的概念来支持或改进 XAI、利用反事实来解释，以及将访问因果模型视为自我解释。为了补充我们的分析，我们还提供了用于自动执行因果任务的相关软件解决方案。我们相信，通过强调潜在的领域桥梁并揭示可能的局限性，我们的工作为因果关系和 XAI 这两个领域提供了统一的视角。