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决策系统的因果模型：Matteo Ceriscioli 访谈
您如何将因果知识整合到决策系统或代理中？我们采访了 Matteo Ceriscioli，了解他在这一领域的研究。本次采访是我们针对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列采访中的最新采访。您能否首先告诉我们一些关于您的博士学位的信息 - [...]
来源:ΑΙhub您如何将因果知识整合到决策系统或代理中？我们采访了 Matteo Ceriscioli，了解他在这一领域的研究。本次采访是我们针对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列采访中的最新采访。
您能首先向我们介绍一下您的博士学位吗？您在哪里学习，您的研究主题是什么？
我是俄勒冈州立大学的二年级博士生。我正在攻读人工智能博士学位，专攻因果关系。具体来说，我正在研究决策系统的因果发现和因果模型。这个想法是将因果知识整合到代理或决策系统中，使它们更加可靠。
您在攻读博士学位期间从事的第一个项目是什么？
我们首先研究系统可靠需要哪些条件。可靠性可能意味着很多不同的事情，但我们关注的是分布变化的稳健性，这被广泛认为是人工智能的一个主要挑战。在许多情况下，研究人员和从业者假设环境是静态的，但实际上它经常随时间而变化。或者，您最初提出的环境描述在部署后可能会变得不合适。这些分布变化通常可以被描述为对因果模型的干预。在因果关系中，干预是对系统某些组件的主动修改，它可以影响系统的分布或其他属性。事实证明，如果你能够以这种方式描述分布变化，而且在很多情况下你可以，那么智能体适应这些变化的能力就相当于拥有有关系统的因果知识。这也意味着两者可以相互衡量。
您还从事过哪些工作？
您一直在研究多代理系统吗？
您目前关注的研究项目是什么？今年剩余时间的目标是什么？
您在沃达丰从事什么项目？
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