在不同的决策领域依赖预测性人工智能模型可能会带来灾难性的后果，因为它们通常会考虑因果关系的相关性。因此，决策者必须采用另一种方法，即因果人工智能，它可以帮助准确识别结果和原因之间的关系。因果关系现在被认为是人工智能领域取得真正进步所需的最重要的缺失要素之一。

因果人工智能理解因果关系

长期以来，领域专家一直在呼吁赋予机器推理因果关系的能力。谷歌、微软、Facebook、Uber 和亚马逊等大品牌都在大力投资因果关系 AI，因此对因果关系的研究也加速了。

来源：Gartner。

领先的技术分析公司 Gartner 还将因果人工智能列为 25 项可能改变商业实践的新兴技术之一。现在，业界似乎在竞相利用这项技术的独特优势，尽早采用它，但要做到这一点，首先必须构建成熟的因果人工智能。

对于真正的智能来说，一个必要的要求就是优先考虑因果关系。这是预测性人工智能系统所缺乏的问题，专家们正在尝试用因果人工智能来解决它​​。

我们人类比数据更聪明，因为我们了解因果关系，但数据却不了解。我们利用因果知识的推理能力来预测某个行为将如何影响某件事，因此我们据此制定策略和计划。我们可以依靠因果推理能力来想象不想要的结果或与预期结果不同的结果。这是人类确定某件事为什么会这样结束的能力。因此，了解因果关系的人工智能也可以拥有这种能力，这种能力通常非常强大。

具备领域知识

因果人工智能的主要优势之一是利用领域知识，这些知识可以从该领域的专家那里获得并融入系统流程。通过这种方式，程序员可以定义一些关系并限制模型以遵守相关性。这种能力将领域专业知识带入机器学习。

来源：Marketsandmarets。

发现潜在因素并不是使用随意人工智能的唯一好处；它还可以通过使用随意人工智能的算法提出推理问题来设计可以改变结果的流程。

假设你想评估一个培训计划，以便教练提高他们的能力。应该期望学员的分数提高多少？或者，例如，制造厂主管知道当 X 室的热量升高时，Y 室的压力也会升高。因此，这种人类获得的知识可以嵌入到人工智能中，并确保系统始终遵守这些标准。

当前的人工智能系统与人类价值观并不相符。因果人工智能是可解释人工智能和人工智能系统公平性的巅峰。基于因果关系的系统可提供更好的性能，并且可解释流程，而传统人工智能则专注于某些准确性期望并忽略透明度。了解复杂假设问题的答案有助于我们了解现实世界的运作方式，并使我们能够做出正确的决策以获得更好的结果。

原始故事可以在这里看到。