這兩年因果AI真的太火了！相信近兩年關(guān)注AI領(lǐng)域的讀者，不難發(fā)現(xiàn)有一種聲音越來(lái)越多、越來(lái)越大：因果AI將是下一代可信AI技術(shù)，因果革命將開(kāi)啟下一代AI浪潮。
為因果AI鼓與呼的文章，論證邏輯基本是差不多的：
你要寫(xiě)因果AI，就不能只寫(xiě)因果AI；
要寫(xiě)深度學(xué)習(xí)“煉丹”，寫(xiě)人們對(duì)可信AI的向往；
要寫(xiě)科學(xué)家們陣容，寫(xiě)強(qiáng)人工智能與機(jī)器認(rèn)知；
寫(xiě)AI學(xué)會(huì)因果推理的神奇，寫(xiě)產(chǎn)業(yè)掀起因果革命的波瀾；
寫(xiě)一家AI公司的技術(shù)初心，寫(xiě)AI商業(yè)化的前程似錦……
客觀來(lái)說(shuō)，探索下一代可信AI早已在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界討論已久，其中因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，也是重要方向之一。不過(guò)，圍繞因果AI的技術(shù)探討與產(chǎn)業(yè)推論，論證邏輯都有點(diǎn)復(fù)雜和跳躍。
因果AI究竟在可信AI技術(shù)體系中扮演什么角色？因果AI如何提高AI的可解釋性？因果AI的商業(yè)化潛力究竟如何？——這些問(wèn)題似乎很容易被圖靈獎(jiǎng)、可信AI、通用人工智能、因果革命等宏大的概念和辭藻一帶而過(guò)，再往深處問(wèn)，似乎就不太禮貌了，科學(xué)家說(shuō)的還能有錯(cuò)嗎？
AI要學(xué)會(huì)因果關(guān)系，可能道阻且長(zhǎng)，但人類進(jìn)化幾萬(wàn)年早就將其刻進(jìn)了DNA。比如一個(gè)槍手，先開(kāi)出一槍，再在彈孔上描畫(huà)出靶心，相信看到這一幕的觀眾，很難相信這是位“神槍手”，因?yàn)楹螽?huà)的劍靶跟槍法準(zhǔn)之間，并沒(méi)有必然的因果關(guān)系。
那么，如果一個(gè)科學(xué)家、一家公司先打了因果AI這一槍，然后畫(huà)出“可信AI”這個(gè)靶子，再宣布自己引領(lǐng)了下一代產(chǎn)業(yè)浪潮，當(dāng)然也令人迷糊。
可信AI怎樣才能正中紅心？因果AI這一槍究竟射中了什么？我們今天就來(lái)詳細(xì)拆解一下因果AI熱度背后的打靶游戲。
故事的前提：
一個(gè)名為可信AI的靶子
今天，如果你在搜索引擎上輸入“因果AI”或“Causal AI”的關(guān)鍵詞，那么權(quán)重極高的文章或聯(lián)想詞，都是“下一代可信AI”。
這是一個(gè)非常有意思的現(xiàn)象，因?yàn)橐蚬鸄I并不是什么新事物，在深度學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的“上一代不可解釋不可信AI”流行的大約十年里，關(guān)于因果推斷、因果AI的概念就已經(jīng)存在了。既然對(duì)于因果關(guān)系的研究一直進(jìn)行，為什么近年才成為爆款？
早在2011年，圖靈獎(jiǎng)得主，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父朱迪亞·珀?duì)枺↗udea Pearl）就預(yù)言了現(xiàn)在人工智能的發(fā)展進(jìn)入的新的瓶頸期，提出人們應(yīng)該更關(guān)注人工智能中的因果推斷。而朱迪亞·珀?duì)柵c人合著的《為什么：因果關(guān)系的新科學(xué)》，也是目前市面上能夠買(mǎi)到的、為數(shù)不多的因果AI教科書(shū)。他本人也多次為因果AI站臺(tái)，國(guó)內(nèi)較為知名的一次布道，是2020年6月在第二屆北京智源大會(huì)上所做的演講，《新因果科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能的思考》，提出數(shù)據(jù)科學(xué)正在從當(dāng)前以數(shù)據(jù)為中心的范式向以科學(xué)為中心的范式偏移，現(xiàn)在正在發(fā)生一場(chǎng)席卷各個(gè)研究領(lǐng)域的“因果革命”。
（朱迪亞·珀?duì)枴碕udea Pearl〉）
顯然，我們可以得出一個(gè)結(jié)論，因果AI作為一種技術(shù)理念，正是因?yàn)槊辛恕跋乱淮尚臕I”這個(gè)靶子，才爆紅的。也就是說(shuō)，人們本質(zhì)上是期待一種新的AI，因果推斷只是其實(shí)現(xiàn)方式之一。
這里有必要解釋一下，因果AI對(duì)于實(shí)現(xiàn)可信AI的影響究竟有多大？
深度學(xué)習(xí)為主流的AI存在無(wú)法解釋的“黑盒子”問(wèn)題，這一點(diǎn)久遭詬病，因此可解釋的、魯棒的、安全可控的可信AI，成為業(yè)界呼喚的對(duì)象。
蓋瑞·馬庫(kù)斯在《如何創(chuàng)造可信的AI》一書(shū)中，總結(jié)了AI與現(xiàn)實(shí)脫節(jié)的三個(gè)大坑，因果AI算是走出大坑所需要的那捧夯土：
第一是“輕信坑”。認(rèn)為人類喜歡用基于人類的認(rèn)知模式去看待機(jī)器的能力，從而輕信機(jī)器擁有人類般的智慧，這導(dǎo)致了對(duì)現(xiàn)實(shí)AI的不信任與失望情緒。比如AI系統(tǒng)無(wú)法依據(jù)常識(shí)做出合理的決策與反應(yīng)，被吐槽為“人工智障”。試想一下，如果AI機(jī)器能夠?qū)ψ约旱男袨榕c后果進(jìn)行思考，自然也就更具智慧了，因果推理是讓機(jī)器獲得常識(shí)的先決條件。
第二是“虛幻進(jìn)步坑”。假設(shè)AI的學(xué)術(shù)進(jìn)展，也能解決現(xiàn)實(shí)中的類似任務(wù)。由于現(xiàn)實(shí)世界往往具有很大的復(fù)雜性和不確定性，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法更擅長(zhǎng)尋找相關(guān)性和關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)機(jī)制是不可靠、不穩(wěn)定的。與之相比，因果關(guān)系結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，具有不變性，這就為AI模型理解和適應(yīng)變化的現(xiàn)實(shí)世界提供了幫助。
第三是“魯棒坑”。深度學(xué)習(xí)受限于算法、數(shù)據(jù)，缺乏泛化和魯棒性，在一些容錯(cuò)性很低、風(fēng)險(xiǎn)敏感的領(lǐng)域，比如無(wú)人駕駛、醫(yī)療診斷等，限制了AI的落地。不可解釋的黑箱模型算法不透明，無(wú)法對(duì)用戶解釋背后的原理：為什么要這樣決策？是A因素導(dǎo)致了B結(jié)果嗎？如果不做C這件事，可能發(fā)生什么？而因果AI能夠?qū)ι傻慕Y(jié)果進(jìn)行解釋，讓模型更令人信服。
若想跨越“AI鴻溝”向前走，就需要找到新策略，發(fā)展下一代可信AI?？尚臕I的主要框架包括：魯棒性、可解釋性、隱私保護(hù)、公平性。
不難發(fā)現(xiàn)，要實(shí)現(xiàn)真正的可信AI，需要的是多種軟硬件技術(shù)、政產(chǎn)學(xué)研用共同推動(dòng)的。
以2021年WAIC可信AI論壇發(fā)起的《促進(jìn)可信人工智能發(fā)展倡議》為例，其聯(lián)合發(fā)布單位就包括：中國(guó)信通院、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所中英人工智能倫理與治理研究中心、京東探索研究院、螞蟻集團(tuán)、上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)、金磚國(guó)家未來(lái)網(wǎng)絡(luò)研究院中國(guó)分院、華為、黑芝麻智能、艾耕科技、富數(shù)科技、眼神科技、瑞萊智慧、醫(yī)渡云、锘崴科技、洞見(jiàn)科技、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、武漢大學(xué)。
下一代可信AI，在底層技術(shù)基礎(chǔ)上需要數(shù)據(jù)、芯片、隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈等綜合運(yùn)用，法律法規(guī)和行業(yè)聯(lián)盟從治理層面實(shí)現(xiàn)可信AI的全球共治、規(guī)范發(fā)展、符合倫理。
所以，與其說(shuō)“因果AI對(duì)可信AI很重要”，不如說(shuō)是可信AI的到來(lái)與發(fā)展，為因果AI提供了時(shí)代的舞臺(tái)。
因果AI這一槍，力度幾何？
大家可能會(huì)問(wèn)，可信AI需要的技術(shù)那么多，什么區(qū)塊鏈啦，聯(lián)邦學(xué)習(xí)啦，計(jì)算芯片啦，只有“因果革命”掀起了“下一代AI浪潮”，所以因果AI技術(shù)一定是射中可信AI靶心的力度更大的那一槍。
一些旗幟鮮明看好因果AI的作者，都會(huì)引用多位AI科學(xué)家的判斷。除了耳熟能詳?shù)溺隊(duì)?，就是“人工智能三巨頭”中的Yoshua Bengio、Yann LeCun，他們都曾公開(kāi)說(shuō)過(guò)：因果推理是改善ML/DL（深度學(xué)習(xí)）泛化的重要方法。
但我們也要同時(shí)看到，AI歷史上從來(lái)不缺乏大量派別、各種團(tuán)隊(duì)針對(duì)一個(gè)目標(biāo)去做并行探索的，其中很多路線可能會(huì)失敗，最終“進(jìn)化”出關(guān)鍵突破，著名的“人工智能鐘擺”，就是在連接主義和符號(hào)主義之間來(lái)回震蕩，各領(lǐng)風(fēng)騷十?dāng)?shù)年。提到這個(gè)是想說(shuō)明，單憑幾個(gè)科學(xué)家對(duì)自身研究領(lǐng)域的推廣，并不一定能開(kāi)啟一個(gè)AI浪潮或時(shí)代。
我們也可以找到一些科學(xué)家，對(duì)因果AI的未來(lái)表示謹(jǐn)慎。比如就有研究者提出，AI發(fā)展的一個(gè)主要方向是不要過(guò)度模仿人類的因果推理（因?yàn)檫@種因果推理是有一定問(wèn)題的），而應(yīng)該注重預(yù)測(cè)、行動(dòng)和想象力。
也有學(xué)者認(rèn)為，因果發(fā)現(xiàn)的算法復(fù)雜度高、難以擴(kuò)展到特征數(shù)量多的場(chǎng)景下，對(duì)于因果關(guān)系的解釋，在許多情況下是不可用的，或者過(guò)于復(fù)雜，難以被受影響的人理解。佐治亞理工學(xué)院的一篇論文，則提出了“可解釋性陷阱（Explainability pitfalls ，EPs）”的概念，認(rèn)為對(duì)于AI系統(tǒng)的解釋不一定都能帶來(lái)積極的結(jié)果，還可能產(chǎn)生負(fù)面影響。
此外，因果分析也不足以解決算法公平性的問(wèn)題。因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)因果要依靠大量的統(tǒng)計(jì)，而統(tǒng)計(jì)的假設(shè)是人類未來(lái)的行為總是會(huì)與過(guò)去慣常的行為一致，也就是說(shuō)，如果一開(kāi)始就存在結(jié)構(gòu)性偏見(jiàn)和不公平，比如白人比黑人受教育程度更高，男性貸款批準(zhǔn)率比女性更高，那么即使使用因果分析來(lái)構(gòu)建模型，該模型僅考慮與個(gè)人是否可以償還貸款相關(guān)的因果關(guān)系變量，結(jié)果也可能是帶有偏見(jiàn)的。
至于珀?duì)査f(shuō)的“因果關(guān)系之梯”，認(rèn)為機(jī)器可以從第一層“關(guān)聯(lián)”——第二層“干預(yù)”——第三層“反事實(shí)推理”，一步步向上攀爬，最終就能實(shí)現(xiàn)“強(qiáng)人工智能”，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是機(jī)器有了自由意志，它要具備關(guān)于世界的因果模型、能夠與環(huán)境進(jìn)行因果互動(dòng)、基于記憶系統(tǒng)進(jìn)行反思……這更是一個(gè)“有生之年系列”的遙遠(yuǎn)目標(biāo)，并且需要多種技術(shù)的并行突破。
總的來(lái)說(shuō)就是，將因果推理與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，作為下一代可信AI的關(guān)鍵技術(shù)之一，還只是剛剛開(kāi)始，很多人在搖旗吶喊，很多人在進(jìn)行探索，很多人在觀望，距離走向商業(yè)化還有一定的距離，現(xiàn)在談“產(chǎn)業(yè)革命”“認(rèn)知智能”還為時(shí)尚早。
說(shuō)了這么多，“強(qiáng)人工智能”的玄學(xué)聽(tīng)聽(tīng)就好，目前的因果AI的重點(diǎn)研究方向主要就干兩件事：
一是因果發(fā)現(xiàn)（Causal Discovery），挖掘出數(shù)據(jù)中變量之間的因果關(guān)系，讓模型可以給出更加穩(wěn)定與可靠的解釋；二是因果效應(yīng)的估計(jì)（Causal Effect Estimation），則評(píng)估原因變量對(duì)結(jié)果變量的影響，以提高AI預(yù)測(cè)和決策的準(zhǔn)確性。
主要目的就一個(gè)：幫AI“取信于人”。
前面說(shuō)過(guò)，下一代可信AI崛起的根本原因，是人類與AI的信任危機(jī)。因果AI就憑借“你聽(tīng)我解釋”，讓AI可以對(duì)人類坦誠(chéng)相見(jiàn)，從而達(dá)到“取信于人”的效果。
深度學(xué)習(xí)的不可解釋性有兩種，一種是原理上的不可解釋性，就是大家常說(shuō)的“黑盒”；第二種是語(yǔ)義上的不可解釋性，也就是智能體的語(yǔ)義理解能力不行，導(dǎo)致模型不穩(wěn)定、不可靠。因果AI，解決的就是第二種。
語(yǔ)義上的不可解釋性，會(huì)導(dǎo)致什么后果呢？一個(gè)非常著名的實(shí)驗(yàn)是，訓(xùn)練一個(gè)圖像的分類器以識(shí)別圖像中的動(dòng)物是哈士奇還是狼。
如果測(cè)試數(shù)據(jù)中哈士奇的圖片背景大多也是草地、樹(shù)林，狼的背景大多也是雪地，那么模型的準(zhǔn)確率可能會(huì)很高。但是當(dāng)測(cè)試數(shù)據(jù)中哈士奇的背景是雪地時(shí)，狼的背景是草地、樹(shù)林時(shí)，模型的準(zhǔn)確率可能會(huì)大幅下降。即背景與前景物體的關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)，而AI憑借關(guān)聯(lián)性而非因果性來(lái)進(jìn)行判斷，出于樣本偏差或混淆，結(jié)果就不再穩(wěn)定和魯棒了。
試想一下，如果別人拿著你的照片或視頻，銀行或政務(wù)AI不懂因果關(guān)系，不是憑借你的外貌特征辨別，而是靠隨機(jī)對(duì)照的相關(guān)性來(lái)判斷，那么犯罪分子摳圖換個(gè)背景，豈不是就能輕松假冒你的身份，欺騙AI系統(tǒng)了？
而因果推理就不同了，因?yàn)橐蚬P(guān)系不像虛假關(guān)聯(lián)那樣“脆弱”，是不變的、可靠的，所以因果推斷的結(jié)果也具有不變性。比如微軟亞洲研究院的研究員通過(guò)“因果語(yǔ)義生成模型”（Causal Semantic Generative model, CSG），讓AI可以根據(jù)因果關(guān)系，基于因果關(guān)系，學(xué)會(huì)從“狼”的外形特征進(jìn)行預(yù)測(cè)。這樣即使背景環(huán)境發(fā)生變化，認(rèn)錯(cuò)的情況都會(huì)大大減少。
所以，因果關(guān)系的本質(zhì)，是消除語(yǔ)義上的不可解釋性所產(chǎn)生的虛假關(guān)聯(lián)，找到那些不變的因果關(guān)系，從而讓AI可以跨越“三大坑”，加速邁向產(chǎn)業(yè)化。
槍重要還是靶子重要？
說(shuō)了這么多，很顯然，發(fā)展可信AI已經(jīng)是行業(yè)共識(shí)，因果AI也憑借其在可解釋性問(wèn)題上的潛力而走紅。那我們是不是可以得出結(jié)論：一個(gè)在因果AI技術(shù)上突出的公司，就能弄潮下一個(gè)AI時(shí)代呢？
換句話說(shuō)，拿著“因果AI”這把槍找靶子，它能夠許一個(gè)AI算法公司以光明的未來(lái)嗎？
如果大家經(jīng)歷過(guò)算法企業(yè)“拿著錘子找釘子”的階段，大概會(huì)得出一個(gè)不確定的答案。歷史已經(jīng)無(wú)數(shù)次告訴我們，一個(gè)技術(shù)要走向工業(yè)化、成為主流、掀起變革，往往要經(jīng)歷三步。
第一步：技術(shù)創(chuàng)新。
技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，就像很多人說(shuō)的“拿著錘子找釘子”。對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，成功率較高的企業(yè)往往都是先握有一把強(qiáng)大的“錘子”或“槍”，否則即使找到了大量的應(yīng)用場(chǎng)景和行業(yè)痛點(diǎn)，到了該秀技術(shù)、秀“錘子”的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)根本解決不了問(wèn)題，就相當(dāng)于“想走捷徑卻繞了個(gè)大彎”。
曾有機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的算法公司人員告訴我們，有個(gè)商務(wù)合作機(jī)會(huì)，對(duì)方希望用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)代替人工檢測(cè)， 結(jié)果前去參觀的AI公司們一評(píng)估，發(fā)現(xiàn)對(duì)方的作業(yè)塔樓很高，讓機(jī)器人爬樓梯上去巡檢，還要保持較高的穩(wěn)定性，這在當(dāng)下是不可能完成的任務(wù)。“釘子”都遞到眼前了，手里“錘子”不硬照樣砸不下去。而手拿“錘子”，就可以像因果AI與可信AI這樣，萬(wàn)一就有了突破口呢？找不到釘子也可以砸堅(jiān)果、砸石頭、帶著防身……
所以，科技企業(yè)的要?jiǎng)?wù)是將技術(shù)的錘子握在手里，谷歌、亞馬遜、微軟、BATH等科技企業(yè)都會(huì)發(fā)力單純的實(shí)驗(yàn)室科研，就是這個(gè)道理。目前來(lái)看，因果AI研究還處于起步階段，上存在很多技術(shù)挑戰(zhàn)等待似突破，比如因果等價(jià)類的方向判別、高維數(shù)據(jù)上的誤發(fā)現(xiàn)率控制、不完全觀察數(shù)據(jù)上的隱變量檢測(cè)等，這也是AI企業(yè)能夠憑借因果AI拉開(kāi)差距的地方。
第二步：產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展。
因果AI作為可信AI技術(shù)之一，其發(fā)展也離不開(kāi)AI產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)的支撐，比如未來(lái)算法需要經(jīng)由硬件終端來(lái)部署，這就需要ISV服務(wù)商、開(kāi)發(fā)者、硬件廠商、算法市場(chǎng)、行業(yè)客戶等都參與進(jìn)來(lái)，任何一個(gè)地方的缺失都可能阻礙因果AI技術(shù)商業(yè)化的進(jìn)程。
可信AI已經(jīng)吸引了大量高校、高科技企業(yè)、政府與行業(yè)機(jī)構(gòu)的參與，有人發(fā)布專業(yè)咨詢報(bào)告，有人開(kāi)展技術(shù)倫理探索，有人探索技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地……而因果AI作為一種更加細(xì)分、由學(xué)術(shù)界領(lǐng)頭的技術(shù)趨勢(shì)，在產(chǎn)業(yè)鏈集聚創(chuàng)新這一方面，顯然還缺乏足夠的力度和說(shuō)服力。
第三步：成果規(guī)模轉(zhuǎn)化。
一項(xiàng)技術(shù)能夠?yàn)楫a(chǎn)業(yè)所廣泛應(yīng)用，一定會(huì)具備工業(yè)化、規(guī)?；?、自動(dòng)化的特質(zhì)，這樣才能攤薄AI公司的研發(fā)成本、快速擴(kuò)展主流市場(chǎng)、保證收入的指數(shù)增加，也就是高科技營(yíng)銷(xiāo)之父杰弗里·摩爾所說(shuō)的“龍卷風(fēng)暴”。以機(jī)器視覺(jué)為例，“CV四小天鵝”正是在機(jī)器視覺(jué)的規(guī)模普及時(shí)期迎來(lái)了高速發(fā)展和高估值。
那么問(wèn)題來(lái)了，對(duì)于因果AI領(lǐng)域的初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，任何技術(shù)都會(huì)因?yàn)轭^部科技企業(yè)的開(kāi)放集成，而導(dǎo)致技術(shù)壁壘大幅降低，獲取成本急劇減少，如果未來(lái)大量企業(yè)都可以直接從頭部企業(yè)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)上靠API調(diào)用因果推斷能力，這無(wú)疑會(huì)直接影響純算法公司的商業(yè)潛力。賣(mài)算法會(huì)被平臺(tái)型企業(yè)截胡，做技術(shù)集成商的價(jià)值是有限的。
目前，微軟研究院、谷歌、阿里、騰訊、華為，乃至更垂直的快手、度小滿等AI研究團(tuán)隊(duì)，都在發(fā)力因果AI研究。比如微軟已經(jīng)推出了一個(gè)軟件庫(kù)DoWhy，為常見(jiàn)的因果推理方法提供了編程接口。
這對(duì)于各行各業(yè)智能化來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一件好事，意味著未來(lái)因果AI應(yīng)用必將越來(lái)越容易。但如果一個(gè)AI公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力是因果AI算法，那將是危險(xiǎn)的。
時(shí)間推進(jìn)到2022年，我們已經(jīng)很久沒(méi)有聽(tīng)到“該不該用AI”的疑問(wèn)了，取而代之的是云南的養(yǎng)豬戶、福建的水站、寧夏的光伏發(fā)電廠、浙江的碼頭……各種各樣的聲音都在問(wèn)：“AI怎么用”。
這或許也是一個(gè)隱喻，當(dāng)AI真正融入產(chǎn)業(yè)的時(shí)候，其實(shí)已經(jīng)不再需要關(guān)注和論證技術(shù)的邏輯、可行性、價(jià)值等等。目前來(lái)看，可信AI已經(jīng)走到了“行勝于言”的階段，因果AI會(huì)作為一種獨(dú)立的技術(shù)概念，熱度繼續(xù)爆發(fā)，還是被糅合到可信AI能力中，以新的名字向產(chǎn)業(yè)釋放，將是接下來(lái)新一年里值得關(guān)注的行業(yè)思考題。
無(wú)論過(guò)程中有多少江湖風(fēng)云變幻 AI一直在進(jìn)步、在升級(jí)、在生長(zhǎng)，下一代可信AI也好，因果AI浪潮也罷，都展現(xiàn)出AI強(qiáng)大的活力和生命力。幫助國(guó)計(jì)民生提質(zhì)增效，這是為什么AI始終值得期待。
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