6、因果关系、相关性与人工智能决策中的因果机器应用

因果关系、相关性与人工智能决策中的因果机器应用

在人工智能决策领域，理解因果关系和相关性至关重要。本文将探讨几种用于决策的因果机器，包括多层感知器（MLP）、径向基函数（RBF）因果机器和模糊推理系统因果机器，并介绍它们的理论基础和实际应用。

1. 数据准备与MLP神经网络

首先，使用COW数据生成训练集和测试集。MID数据的收集确保原因发生在结果之前，即输入数据与下一年的冲突/和平状态相匹配。假设输入数据和输出数据之间存在联系，并且存在信息流动。例如，变量依赖性与两国是否开战之间存在信息流动，如果两国高度依赖，则不太可能开战。

训练集包含1000个随机选择的二元组（代表两个国家），其中500个来自冲突组，500个来自和平组。测试集包含392个冲突二元组和392个非冲突二元组。

MLP神经网络需要选择最佳架构以获得良好的分类结果。最佳的隐藏单元数量组合为10，内层激活函数为双曲正切函数，外层为逻辑函数。使用缩放共轭梯度法训练MLP。MLP对冲突和和平的预测率分别为75%和76%，平均正确预测结果为75.5%。

2. 径向基函数（RBF）因果机器

2.1 理论基础

RBF成为因果机器的条件是输入发生在输出之前，输入和输出之间存在联系和信息流动。在本文中，RBF被视为前馈网络，原因向前传递到结果，并使用监督训练算法进行训练，因此可以看作遵循因果的抛射理论。

RBF通常由一个隐藏层组成，其激活函数选自一类称为基函数的函数。隐藏单元的激活由输入向量与原型向量之间距离的非线性函数给出。

RBF网络的优点包括对非平稳输入（原因）问题的抵抗力较弱。其网络可以表示为：