探求事物的原因,是人类永恒的精神活动之一。从古希腊的哲学到中国先秦的诗歌,都充满了对原因的追问和对因果关系的思考。比如,亚里士多德就在《物理学》(Physics)和《形而上学》(Metaphysics)两书中反复强调,我们只有知道了事物的原因,才能算真正理解这个事物。又如,屈原在《天问》开篇,就追问日月星辰运行的原因。

长期以来,人们一方面好奇地追问原因和结果的关系,一方面又苦于这些概念的模糊性。于是,这些话题在很长一段时间都仅仅局限在哲学和文学的范围内。精确地描述因果关系,尤其是用数学的语言来描述因果关系,则是非常近代的事情了。这一项思想飞跃,得益于现代统计学的发展。统计学家称之为“因果推断”(causal inference)。虽然因果推断在现代统计学的萌芽阶段就已经产生,但是它的发展并非一帆风顺:它长期被主流忽视、怀疑甚至攻击。直至最近四十年,尤其是最近十年,它才得到了广泛的认可和大力的研究,成为当今主流的研究方向之一。在最近的一篇文章中,Andrew Gelman 和 Aki Vehtari 评选了过去五十年中,统计学最重要的八个想法,排名第一的就是因果推断1。当今世界,很多年轻的学者加入了因果推断的研究,他们来自统计学、经济学、社会学、政治科学、教育学、流行病学、计算机科学、哲学等等领域。毫不夸张地说,统计因果推断的研究迎来了它发展的黄金时代。

本文将回顾统计因果推断的历史背景,评述中国因果推断研究的现状,并且大胆推测它未来的发展前景。

成为VIP会员查看完整内容
94

相关内容

专知会员服务
121+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
近期必读的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文
专知会员服务
68+阅读 · 2020年10月6日
最新《因果推断导论》课程,102页ppt
专知会员服务
180+阅读 · 2020年9月1日
最新《因果推断导论: 从机器学习视角》新书稿,132页pdf
专知会员服务
274+阅读 · 2020年8月25日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
11+阅读 · 2020年7月21日
【NLP】NLP未来发展趋势&ACL 2019回顾
产业智能官
5+阅读 · 2019年8月27日
数学家与艺术家:罗素
遇见数学
4+阅读 · 2019年6月12日
100年!这些青年用科学改变世界,改变未来!
未来论坛
19+阅读 · 2019年5月4日
【人工智能】重磅:中国人工智能40年发展简史
产业智能官
7+阅读 · 2017年11月12日
专栏 | 贝叶斯学习与未来人工智能
机器之心
10+阅读 · 2017年9月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月14日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月18日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
121+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
近期必读的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文
专知会员服务
68+阅读 · 2020年10月6日
最新《因果推断导论》课程,102页ppt
专知会员服务
180+阅读 · 2020年9月1日
最新《因果推断导论: 从机器学习视角》新书稿,132页pdf
专知会员服务
274+阅读 · 2020年8月25日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
相关资讯
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
11+阅读 · 2020年7月21日
【NLP】NLP未来发展趋势&ACL 2019回顾
产业智能官
5+阅读 · 2019年8月27日
数学家与艺术家:罗素
遇见数学
4+阅读 · 2019年6月12日
100年!这些青年用科学改变世界,改变未来!
未来论坛
19+阅读 · 2019年5月4日
【人工智能】重磅:中国人工智能40年发展简史
产业智能官
7+阅读 · 2017年11月12日
专栏 | 贝叶斯学习与未来人工智能
机器之心
10+阅读 · 2017年9月19日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月14日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月18日
微信扫码咨询专知VIP会员