The two fields of machine learning and graphical causality arose and developed separately. However, there is now cross-pollination and increasing interest in both fields to benefit from the advances of the other. In the present paper, we review fundamental concepts of causal inference and relate them to crucial open problems of machine learning, including transfer and generalization, thereby assaying how causality can contribute to modern machine learning research. This also applies in the opposite direction: we note that most work in causality starts from the premise that the causal variables are given. A central problem for AI and causality is, thus, causal representation learning, the discovery of high-level causal variables from low-level observations. Finally, we delineate some implications of causality for machine learning and propose key research areas at the intersection of both communities.


翻译:机器学习和图形因果关系这两个领域是分开产生和发展的,然而,现在对这两个领域都存在交叉影响和日益浓厚的兴趣,以便从另一个领域的进展中受益。在本文件中,我们审查了因果关系推断的基本概念,并将其与机器学习的关键的开放问题联系起来,包括转让和概括,从而说明因果关系如何有助于现代机器学习研究。这也与过去相反:我们注意到,因果关系方面大多数工作是从提供因果关系变量的前提出发的。因此,AI和因果关系的一个中心问题是因果关系学习,从低层次的观察中发现高层次的因果关系变量。最后,我们阐述了机学的因果关系的一些影响,并提出了两个社区交汇的关键研究领域。

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