因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力

        近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中，其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息，进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程，有助于模型更好地理解数据和进行预测。

        以德国马克斯 - 普朗克研究所的 Bernhard Schölkopf 和加拿大蒙特利尔大学的图灵奖获得者 Yoshua Bengio 及其团队为代表。机器学习社区开始关注以下问题:

• 因果关系变量的学习：探索神经网络是否能够通过表征学习获得与目标变量存在因果关系的变量。这涉及到如何从数据中挖掘出真正影响目标变量的因素，而不仅仅是相关因素。
• 解决实际问题：研究学习到这些因果关系变量能够帮助解决哪些实际的机器学习问题。例如，在分类、预测等任务中如何提高准确性和可靠性。
• 数据增强与归纳偏置设计：思考如何设计数据增强（data augmentation）和归纳偏置（inductive bias）方法，使神经网络能够学习到与目标变量有因果关系的表征。这对于在复杂和多样化的数据环境下训练模型至关重要。

        Bernhard Schölkopf 提出了因果表征学习的三个挑战ÿ