因果发现：从相关性到因果性的智能进阶

在大数据时代，传统机器学习模型擅长捕捉变量间的相关性，却难以揭示因果关系。例如，统计显示冰淇淋销量与溺水人数正相关，但这一关联实则由气温升高驱动。因果发现（Causal Discovery）旨在突破相关性局限，揭示数据背后的因果机制，为科学决策提供支撑。这项技术不仅是人工智能的重要突破，更是推动社会各领域变革的核心驱动力。
 
一、因果发现的核心挑战与技术路径
 
因果关系的识别面临三大难题：
 
1. 混淆变量：未观测到的第三变量同时影响原因与结果（如气温影响冰淇淋销量与溺水率）；
 
2. 反向因果：因果关系可能倒置（如抑郁与失眠的相互影响）；
 
3. 数据缺失：观测数据无法覆盖所有潜在因果路径。
 
为解决这些问题，因果发现发展出三大技术范式：
 
1. 基于约束的方法
 
- PC算法：通过条件独立性测试构建因果图，步骤包括：
 
- 构建完全无向图；
 
- 移除不相关边；
 
- 确定边方向。
 
- 优势：无需先验知识，适用于高维数据。
 
- 局限：计算复杂度随变量数指数增长，对噪声敏感。
 
2. 基于评分的方法
 
- GES算法：通过评分函数（如BIC）评估图结构，结合贪心搜索优化。
 
- 公式：

\text{Score}(G) = \sum_{i=1}^n \log p(x_i | \text{Pa}(X_i), G) - \frac{\text{dim}(G)}{2} \log N</