Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Структурная причинная модель
Математическая структура, объединяющая направленные ациклические графы и структурные уравнения для представления и анализа причинно-следственных связей между переменными в системе.
Направленный ациклический граф (DAG)
Графическое представление, в котором узлы являются переменными, а ориентированные ребра указывают на прямые причинные влияния, без циклов для обеспечения причинной непротиворечивости.
Лестница причинности Перла
Трехуровневая иерархия причинно-следственного рассуждения: ассоциация (корреляция), вмешательство (манипуляция) и контрфактический анализ (воображение альтернативных миров).
Причинная идентификация
Математический процесс, определяющий, может ли причинный эффект быть единственным образом оценен на основе наблюдаемых данных и структурных гипотез.
Модель структурных уравнений (SEM)
Статистическая структура, использующая систему одновременных уравнений для моделирования причинно-следственных связей и ошибок между латентными и наблюдаемыми переменными.
Интервенционное распределение
Распределение вероятностей, возникающее в результате внешнего вмешательства в систему, отличающееся от наблюдаемого распределения, так как оно изменяет структурные связи.
Линейные причинные модели
Класс структурных моделей, в которых каждая переменная представляет собой линейную комбинацию своих прямых причин плюс независимый член ошибки.
Причинная фальсифицируемость
Способность причинной модели генерировать проверяемые и опровергаемые прогнозы на основе структурных гипотез, отличая науку от спекуляций.
Допустимость (Admissibility)
Условие, при котором набор переменных является достаточным для корректировки оценки причинного эффекта без возникновения систематической ошибки отбора.
Причинная байесовская сеть
Байесовская сеть, дополненная причинной интерпретацией, в которой ребра представляют причинные механизмы, а не просто вероятностные зависимости.
Модели потенциальных исходов
Альтернативная структура, моделирующая потенциальные результаты для каждой единицы при каждом возможном воздействии, являющаяся основой причинно-следственного вывода в статистике.
Обнаружение причинно-следственных связей
Набор алгоритмов, направленных на вывод причинной структуры (графа и уравнений) на основе наблюдаемых или экспериментальных данных.