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问题与背景

  • 因果涌现描述了宏观层面相对于微观层面在因果效应上的增强,揭示了宏观与微观状态之间的差异和联系。

这里采取了Hoel的定义,但又没提他的名字,有以偏概全的嫌疑。可以从“因果涌现这个概念最早由Erik Hoel正式提出并定义...”开始讲起。(已改:因果涌现这个概念最早由Erik Hoel正式提出并定义,即因果涌现描述了宏观层面相对于微观层面在因果效应上的增强,这揭示了宏观与微观状态之间的差异和联系。)

  • Barnett L等的动力学解耦

这里三个英文名分别用了三个格式~最好统一一下,比如都用姓来称呼或者都用全名来称呼。 (已改:①Hoel②Rosas③张江④Barnett)

  • 因果涌现的概念不仅将人工智能中的因果推理与复杂系统的涌现特性相结合

这里提人工智能我觉得不太好。因为人工智能中的因果学习只是因果科学应用的一个方面,而因果科学本身作为一套定量框架可以独立于人工智能存在。(已改:删除“人工智能中的”)

因果涌现识别

  • 基于信息分解的因果涌现识别

这部分简写吧,按照我们之前讨论的,只突出最后的公式。另外加入神经网络框架相关的部分,图片可以先用原论文的,等志鹏那边重画好了到时候借用他们的新图。名字上还可以用“基于信息分解的因果涌现识别”,提一句:信息分解框架中定义的信息原子难以计算,作者们推导出只需要计算互信息的近似公式。还要在某一个地方强调Rosas等人识别出来的因果涌现和Hoel等定义的因果涌现是不一样的,具体可参见“因果涌现”词条。

  • 该方法只是基于互信息计算没有考虑因果,

Rosas他们也声称是因果涌现,是因为他们是基于格兰杰因果的。所以不能说它们完全没考虑因果,只是要比较格兰杰因果和Judea Pearl的因果。