近三十年因果研究取得了长足的进步，除了被誉为“统计学因果推断革命”的潜在结果模型，还有朱迪亚·珀尔所主导的结构因果模型。这个理论在深刻改变社会科学、神经科学和行为科学研究范式的同时，也走出了一条不同于(同时也裨益于)机器学习(深度学习)智能研究的新思路，为人工智能进入“小数据、大任务”的范式发展提供了可能性与光照。本文将对结构因果模型的根本设想、数学化进程及其人工智能愿景做细致地评述。
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