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第124行： − − === 因果涌现与机器学习 === − − 最近，新兴的机器学习技术在解决一系列重要且具有挑战性的问题上取得了重大突破。这些例子包括在围棋等复杂游戏中击败人类冠军，预测蛋白质折叠的复杂结构，以及使用大型语言模型生成人类语言。这些成就的实现得益于机器学习方法的应用，这些方法利用了精心设计的神经网络架构和自动微分技术。然而，传统机器学习有一个关键的局限性：它只能捕获数据中的信息或关联，而无法揭示潜在的因果关系。根据朱迪亚·珀尔的因果层次理论，因果关系与关联非常不同，因为前者总是代表一种更稳定的关系，在不同的环境中是不变的，而后者可能更多地依赖于上下文，并反映了数据的局限性。 − − 因此，有必要开发新的机器学习框架来考虑因果关系。许多研究表明，将因果关系的方面纳入机器学习任务可以提高性能，包括分布外泛化、适应不同的环境以及处理干预。机器学习和因果推断也与因果涌现的两个方面相关，我们称之为“机器学习的因果涌现”和“因果涌现的机器学习”。一方面，机器学习可以用来解决从数据中识别因果涌现的挑战；另一方面，因果涌现理论和有效信息（EI）度量在机器学习领域具有潜在的应用。然而，这种扩展取决于对因果出现理论与因果关系的更深入理解。
→因果涌现与机器学习
因此，当前的因果涌现理论框架缺乏一个实用和有效的识别算法。尽管以前的研究提出了基于静态网络结构和信息分解近似的方法，但仍然需要一个全面的方法，可以应用于一般的马尔可夫动态系统。主要挑战之一是，需要在数据中搜索粗粒度或分解子集的所有可能功能，以识别复杂系统中的因果关系。然而，传统的数值方法无法处理与在广阔的函数空间中进行如此广泛的搜索相关的计算成本。因此，开发新的方法来解决这些问题势在必行。我们探索了机器学习技术的应用，以解决在时间序列数据中识别因果出现的挑战。
因此，当前的因果涌现理论框架缺乏一个实用和有效的识别算法。尽管以前的研究提出了基于静态网络结构和信息分解近似的方法，但仍然需要一个全面的方法，可以应用于一般的马尔可夫动态系统。主要挑战之一是，需要在数据中搜索粗粒度或分解子集的所有可能功能，以识别复杂系统中的因果关系。然而，传统的数值方法无法处理与在广阔的函数空间中进行如此广泛的搜索相关的计算成本。因此，开发新的方法来解决这些问题势在必行。我们探索了机器学习技术的应用，以解决在时间序列数据中识别因果出现的挑战。