因果人工智能（CausalAI）实验室主任，哥伦比亚大学计算机科学系副教授。他的研究重点是因果和反事实推理及其在健康和社会科学以及人工智能和机器学习中的数据驱动领域的应用。他的工作首次提出了“数据融合”问题的一般解决方案，为组合在不同实验条件下生成的、饱受各种偏见困扰的数据集提供了实用的方法。最近，Bareinboim一直在探索因果推理与决策（包括强化学习）和可解释性（包括公平性分析）的交叉点。在加入哥伦比亚大学之前，他是Purdue大学的助理教授，并在洛杉矶加利福尼亚大学获得计算机科学博士学位。
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