首届因果学习与推理会议推动技术交叉融合

因果学习与推理会议（CLeaR）——首个专注于因果学习与推理的国际学术会议——将于下周在加利福尼亚州尤里卡市举行，某中心作为三大顶级赞助方之一参与会议组织。某中心副总裁、杰出科学家暨因果推断领域权威学者伯恩哈德·肖尔科夫是会议组织者之一。

跨学科技术突破

过去数十年间，因果发现、因果推断及机器学习的因果处理方法领域最具影响力的进展多源于跨学科合作。具体而言，大量机器学习与统计分析技术被开发用于解决经典因果发现与推断问题。另一方面，因果视角被证明对迁移学习、强化学习和深度学习的问题 formulation、理解与解决具有重要价值。

某中心科学家指出：“机器学习本质上基于统计依赖性，而因果关系是从更本质层面描述系统依赖性的概念，这种依赖性在表层呈现为统计关联。当处于稳定环境时，基于表层依赖性的学习通常足够有效。但一旦环境发生变化，因果思维就变得至关重要。”

技术议程与参会方式

会议将包含9场口头报告和40场海报展示，涵盖以下技术议题：

• 因果公平性
• 非参数推断
• 因果马尔可夫决策过程
• 社会影响力估计

会议支持虚拟参会方式，目前注册通道持续开放。此次会议标志着因果学习与推理正式成为独立的技术研究领域，为学术界和工业界提供了深度交流的平台。