以“智联世界，无界生活”为主题的2022世界人工智能大会（WAIC）于9月3日在上海圆满落幕。WAIC作为全球人工智能的“技术风向标、应用展示台、产业加速器、治理商会”，是全球人工智能领域最具影响力的行业盛会。“WAIC2022AIDeveloperDay”是WAIC大会最重要的技术论坛之一。以“人工智能开发者真正关心的是什么”为主题，汇集了2021年图灵奖获得者、中外院士、世界级技术专家以及包括科技公司创始人在内的15位学术界和产业界重要嘉宾。九丈云集DataCanvas开源技术副总裁、D-Lab主任杨健受邀出席论坛，重点讨论了如何使用一个完整、全面、端到端的因果学习工具包来解决“因果关系”问题。发现、因果量识别、因果效应“估计、反事实推理和策略学习”五个关键问题，发表了精彩的主题演讲《YLearn：因果学习，从预测到决策》。因果学习：人工智能发展的技术突破 作为机器学习和深度学习学习在发展过程中遇到技术瓶颈，人工智能的发展速度逐渐放缓，原因在于机器学习泛化能力弱、可解释性差、决策支持能力不足等关键问题；另一方面，政府和企业提出了“智能决策”的需求，即实现自动化决策。以数据驱动的方式进行制作，以提高整体运营效率。 随着机器学习建模应用越来越广泛，人工智能技术从预测分析升级为指导分析，自动化“决策”成为数字智能时代政府和企业的核心需求。决策者需要一个可理解的人工智能决策逻辑和可信、可解释的决策结果。然而，目前的机器学习主要是完成预测任务，难以满足政府和企业对自动化决策的需求。 Gartner的《2022年新兴技术成熟度曲线》提到因果人工智能是加速AI自动化的关键技术之一。因果学习已成为补充机器学习问题的关键技术，是人工智能发展的一项潜在技术突破，引起了业界的广泛关注和研究热点。YLearn：因果学习，从预测到决策2019年图灵奖获得者YoshuaBengio先生曾提到“因果关系对于机器学习的下一步非常重要”。2019年以来，因果学习的学术研究新成果层出不穷，发表论文数量每年翻一番。目前，从国内外对因果学习的研究和发展来看，已经出现了很多因果学习工具，如解决因果效应评估问题的DoWhy、EconML，完成提升建模的CausalML，以及因果发现的CausalLearn。.但是，这些工具只能解决因果学习中的部分问题，并且由于不同的工具依赖不同的理论框架和结构体系，很难集成和使用工具包。在因果学习领域，缺乏系统、完整、全面、端到端的工具包。 YLearn是九丈云集DataCanvas自主研发的开源算法工具包，处理因果学习的完整过程，是首个端到端、更完整、更系统的因果学习算法工具包。在因果学习中，“因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推理、策略学习”五个关键问题，降低“决策者”的门槛??，不断满足政府和企业对自动化“决策-制作”。点击获取GitHub地址 YLearn由CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy、Interpreter、Whatif等组件组成，各组件支持独立使用，统一打包。为了帮助用户更直观地理解数据和调整策略，YLearn提供了因果图、因果效应解释、决策树等重要模块的可视化输出。 与国内外因果学习工具相比，九丈云集DataCanvas的YLearn具有一站式、新颖全面、应用面广等特点。 ?一站式 通常的因果学习过程包括从数据中发现因果结构，为因果结构建立因果模型，使用因果模型识别因果效应，以及从数据中估计因果效应。YLearn一站式支持这些功能，使用户能够以最低的学习成本使用和部署因果学习。 ?全新完整的YLearn实现了近年在因果学习领域发展起来的各种算法，如Meta-Learner、DoubleMachineLearning等，也将始终致力于紧跟前沿进展和保持先进和全面的因果识别和估计模型。 ?用途广泛 YLearn支持解释预估因果效应、根据因果效应在各种方案中选择最赚钱的方案、可视化决策过程等功能。此外，YLearn还支持将因果结构中识别出的因果效应的概率分布表达式以LaTex的形式输出等小功能，帮助用户将因果学习与其他方向进行交叉。 结合政府和企业对决策任务的需求，YLearn将与九丈云集DataCanvas的自动化机器学习平台相结合，通过与AutoML技术的融合，将鲁棒性、泛化能力和解释能力，实现自动化因果学习的参数调整和优化，进一步降低使用门槛。同时，YLearn解决了市场上缺乏强大、完备的因果学习工具包的“卡脖子”问题，将技术回归业务，支持决策业务场景，为客户提供多种决策解决方案。因果学习助力人工智能进入新阶段 作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，人工智能技术正处于从预测到决策的新发展阶段。因果学习在现阶段发挥了重要作用，弥补了机器学习的理论缺陷，逐步解决从“是什么”到“为什么”的问题，提高“AI决策”的可信度和公信力。政府和企业。可用性，并进一步使AI功能可供业务使用。 为了更好地带动国内因果学习领域的发展，推动因果学习的多元化发展，九丈云集DataCanvas联合世界人工智能大会组委会办公室、机器之心、上海市人工智能行业协会、天池联合举办黑客马拉松“因果学习与决策优化挑战赛”，为全球精英开发者提供同台竞技的平台。挑战赛以“如何优化干预方案，使因果效应最大化”为主题，将因果学习中普遍存在的问题具体化，旨在考察参赛选手运用因果推理进行决策的估计能力。 作为业界首个“全过程因果推理”大赛，征集了来自全国各地的参赛作品，包括运用人工智能相关技术赋能数字智能升级的企业、结合人工智能技术的科研单位为创新探索，高等院校。包括校队、专业开发者在内的近4000支队伍报名参赛。经过23天的同台竞技，参赛队伍不断探索因果学习领域的技术高峰，刷新记录，以强大的AI技术实力和创造力角逐TOP18优胜队伍。 未来，九丈云集DataCanvas将持续创新开发开源工具，将政企业务需求与技术实践相结合，助力政企数字智能升级，推动人工智能迈上新台阶.
