後深度學習時代的一大研究熱點？論因果關係及其構建思路

作者 | Bernhard Schölkopf 譯者 | Kolen 編輯 | Jane 出品 | AI科技大本營（ID：rgznai100） 儘管機器學習在現階段取得了很大成功，但是相比於動物所能完成的工作，機器學習在動物擅長的關鍵技術上表現不盡人意，比如問題遷移能力、泛化能力以及思考能力，因爲機器學習通常會忽略大量常用的信息。 近年來，由於因果關係可以讓模型更穩定和健壯，在機器學習領域得到了越

>>阅读原文<<