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此词条由因果科学读书会词条梳理志愿者我是猫（74989）编撰
参考链接:
凉某人的笔记本 (cnblogs.com)，
Judea Pearl提出的“因果阶梯”到底是什么？哥大、斯坦福研究者60页文章详解该问题 (thepaper.cn)
未经专家审核，带来阅读不便，请见谅。
== 起源 ==
因果关系对于人类感知和理解世界，采取行动以及理解自己起着核心作用。大约二十年前，计算机科学家 Judea Pearl 通过发现和系统地研究「因果阶梯」（Ladder of Causation），在理解因果关系方面取得了突破，该框架着重说明了观察、做事和想象的独特作用。为了纪念这一具有里程碑意义的发现，人们将其命名为「Pearl 因果层次结构」（Pearl Causal Hierarchy，PCH）。
去年 7 月，来自哥伦比亚大学和斯坦福大学的四位研究者撰写了一篇关于 PCH 和因果推理的技术报告，从逻辑概率和推理图两个方面，对 PCH 进行了新颖全面的解读。
首先介绍了 PCH 是如何从规范的因果机制集合（结构因果模型，SCM）中有机出现的。然后文章转向逻辑层面。该报告的第一个结果是因果层次定理（CHT），该定理表明 PCH 的三个层级从测度论的角度上来看几乎总是分离的。粗略地讲，CHT 表明一层的数据实际上不足以确定较高层的信息。由于在大多数实际情况下，科学家无法获得潜在因果机制的精确形式（只能访问他们生成的关于某些 PCH 层的数据），这促使研究者从图的角度来研究 PCH 内部的推理
具体来说，研究者探索了一组因果推理方法，这些方法可以在给定 SCM 部分规格的情况下，将 PCH 的各层进行桥接，以进行推理。例如，当只有被动观察结果（第一层数据）可用时，你会推断将发生的情况会在环境（第二层语句）中遭到干预。研究者提出了一系列图模型，这些模型让科学家能够以认知上有意义且简约的方式来表示 SCM 的部分规格。
最后，研究者探究了被称为 docalculus 的推理系统，展示了在必要情况下，它足以实现 PCH 各层之间的推理。研究者表示：与 PCH 所描绘的人类经验的基本层面相联系是迈向创建下一代 AI 系统的关键一步，该系统将是安全、强大、与人类兼容并符合社会利益的。
== 定义 ==
== 定义 ==
因果关系之梯是Judea Pearl提出的一种分类法（也可以称为框架），该分类法回答了“因果推理主体可以做什么”这一问题。该问题的另一种表述是——“相较于不具备因果模型的生物，拥有因果模型的生物能推算出什么前者推算不出的东西”。这种分类法的好处在于，它绕过了关于因果论究竟为何物的漫长而徒劳的讨论，聚焦于具体的可回答的问题。
因果关系之梯是Judea Pearl提出的一种分类法（也可以称为框架），该分类法回答了“因果推理主体可以做什么”这一问题。该问题的另一种表述是——“相较于不具备因果模型的生物，拥有因果模型的生物能推算出什么前者推算不出的东西”。这种分类法的好处在于，它绕过了关于因果论究竟为何物的漫长而徒劳的讨论，聚焦于具体的可回答的问题。
因果关系之梯包括三个层级：关联(association)、干预(intervention)和反事实（counterfactual），分别对应逐级复杂的因果问题。下图为因果关系之梯的示意图。
因果关系之梯包括三个层级：关联(association)、干预(intervention)和反事实（counterfactual），分别对应逐级复杂的因果问题。下图为因果关系之梯的示意图。[[文件:因果机制集合及三层架构.png|无框|749x749像素]]
== 第一层级：关联 ==
== 第一层级：关联 ==