刘易斯开拓了从事件之间的反事实条件依赖关系来定义因果性的研究进路。然而，该进路面临着可能世界相似性标准存在理论困境、因果性定义不恰当等问题。朱亚迪·珀尔将因果性的反事实条件分析运用于人工智能领域的因果推理，提出了因果模型理论，该理论在应对“回溯性”和“共伴性”及多元联结问题上具有相对于刘易斯理论的独特优势。但因果模型理论在刻画假设性思考之选择机制上存在不足。借鉴交互信念可计算理论等新成果，可为因果模型论提供优化方向。
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