因果引擎(Causal Engine)是一种基于因果推理的人工智能系统。

其关键思想是通过学习事件之间的因果关系,对环境进行模型化和推理,从而指导AI系统采取行动。

因果引擎的主要特征包括:

1. 建立因果图(Causal Graph):通过统计方法学习不同事件之间的因果关系,构建表示这些因果关系的图模型。

2. 进行干预推理(Interventional Reasoning):可以对因果图进行虚拟干预,预测某因素发生变化将如何影响其他因素。

3. 引导决策(Decision-Making):根据对因果关系的学习和推理,使AI系统能够决定应该采取什么行动达成目标。

4. 处理未知因素(Handling Unknowns):利用已学习的因果结构进行推理,处理因果关系中存在的未知变量和噪声。

5. 强化学习(Reinforcement Learning):将因果推理与强化学习算法结合,通过试验学习最优决策。

相比于以统计关联为基础的AI,利用因果关系进行建模和推理更接近人类的认知方式。因此因果引擎被认为是实现真正的通用人工智能的重要方向之一。

诸如DeepMind、OpenAI等公司都在积极研究这一领域。