在不同的決策領域依賴預測性人工智能模型可能會帶來災難性的後果，因爲它們通常會考慮因果關係的相關性。因此，決策者必須採用另一種方法，即因果人工智能，它可以幫助準確識別結果和原因之間的關係。因果關係現在被認爲是人工智能領域取得真正進步所需的最重要的缺失要素之一。
因果人工智能理解因果關係
長期以來，領域專家一直在呼籲賦予機器推理因果關係的能力。谷歌、微軟、Facebook、Uber 和亞馬遜等大品牌都在大力投資因果關係 AI，因此對因果關係的研究也加速了。
來源：Gartner。
領先的技術分析公司 Gartner 還將因果人工智能列爲 25 項可能改變商業實踐的新興技術之一。現在，業界似乎在競相利用這項技術的獨特優勢，儘早採用它，但要做到這一點，首先必須構建成熟的因果人工智能。
對於真正的智能來說，一個必要的要求就是優先考慮因果關係。這是預測性人工智能系統所缺乏的問題，專家們正在嘗試用因果人工智能來解決它。
我們人類比數據更聰明，因爲我們瞭解因果關係，但數據卻不瞭解。我們利用因果知識的推理能力來預測某個行爲將如何影響某件事，因此我們據此制定策略和計劃。我們可以依靠因果推理能力來想象不想要的結果或與預期結果不同的結果。這是人類確定某件事爲什麼會這樣結束的能力。因此，瞭解因果關係的人工智能也可以擁有這種能力，這種能力通常非常強大。
具備領域知識
因果人工智能的主要優勢之一是利用領域知識，這些知識可以從該領域的專家那裏獲得並融入系統流程。通過這種方式，程序員可以定義一些關係並限制模型以遵守相關性。這種能力將領域專業知識帶入機器學習。
來源：Marketsandmarets。
發現潛在因素並不是使用隨意人工智能的唯一好處；它還可以通過使用隨意人工智能的算法提出推理問題來設計可以改變結果的流程。
假設你想評估一個培訓計劃，以便教練提高他們的能力。應該期望學員的分數提高多少？或者，例如，製造廠主管知道當 X 室的熱量升高時，Y 室的壓力也會升高。因此，這種人類獲得的知識可以嵌入到人工智能中，並確保系統始終遵守這些標準。
當前的人工智能系統與人類價值觀並不相符。因果人工智能是可解釋人工智能和人工智能系統公平性的巔峯。基於因果關係的系統可提供更好的性能，並且可解釋流程，而傳統人工智能則專注於某些準確性期望並忽略透明度。瞭解複雜假設問題的答案有助於我們瞭解現實世界的運作方式，並使我們能夠做出正確的決策以獲得更好的結果。
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