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眾所周知，經(jīng)濟(jì)和公共衛(wèi)生領(lǐng)域現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題發(fā)生的原因難以確定。通常會(huì)有多種原因被懷疑，但具有時(shí)間序列數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集不可用。以前的模型無(wú)法可靠地分析這些數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，研究人員已經(jīng)測(cè)試了第一個(gè)人工智能模型，通過(guò)使用多節(jié)點(diǎn)因果結(jié)構(gòu)和有向無(wú)環(huán)圖，在沒(méi)有時(shí)間序列數(shù)據(jù)的情況下識(shí)別和排列真實(shí)世界問(wèn)題中的許多原因。

要真正了解造成事件的原因，我們需要考慮信息如何從一個(gè)事件流向另一個(gè)事件的因果關(guān)系。信息流顯示存在因果關(guān)系，事件A引起事件B。但是，一般因果關(guān)系是確定原因所必需知道的是，當(dāng)從事件A到事件B的時(shí)間順序信息流失時(shí)會(huì)發(fā)生什么？

一般因果關(guān)系的數(shù)學(xué)模型一直非常有限，最多可以解釋兩個(gè)原因。現(xiàn)在，由于人工智能技術(shù)的發(fā)展，研究人員開(kāi)發(fā)了第一個(gè)用于識(shí)別多時(shí)變序列數(shù)據(jù)的多因果連接的多因素加性噪聲模型（MANM）的一般因果關(guān)系魯棒模型。

南非約翰內(nèi)斯堡大學(xué)和印度的Rourkela國(guó)立技術(shù)研究所的研究人員開(kāi)發(fā)了該模型，并在模擬的真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。該研究發(fā)表在《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》雜志上。

定向非循環(huán)圖

MANM基于有向無(wú)環(huán)圖（DAG），它可以識(shí)別多節(jié)點(diǎn)因果結(jié)構(gòu)，MANM可以在復(fù)雜特征集中估計(jì)每個(gè)可能的因果方向，而不會(huì)丟失或?qū)е洛e(cuò)誤的方向。

DAG的使用是MANM明顯優(yōu)于其他人以前開(kāi)發(fā)的基于獨(dú)立分量分析（ICA）的模型（如線性非高斯非循環(huán)模型（ICA-LiNGAM），貪婪DAG搜索（GDS）和回歸）。

MANM的另一個(gè)關(guān)鍵特征是提出的因果影響因子（CIF），用于成功發(fā)現(xiàn)多變量系統(tǒng)中的因果方向，CIF得分為隨機(jī)推斷的質(zhì)量提供了一個(gè)可靠的指標(biāo)，可以避免大部分失蹤或由此產(chǎn)生的因果結(jié)構(gòu)中的錯(cuò)誤方向。

在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集可用的情況下，MANM現(xiàn)在可以識(shí)別集合內(nèi)的多個(gè)多節(jié)點(diǎn)因果結(jié)構(gòu)。例如，MANM可以確定一個(gè)地區(qū)低收入，中等收入和高收入家庭的持續(xù)家庭債務(wù)的多重原因。