2022年4月29日下午，中国科学院大学人文学院2022年第7期“科学与人文讲座”在玉泉路校区人文楼教一阶举行。中国科学院哲学研究所讲师吴东颖博士应邀主讲，题为“决策论与因果模型”，中国科学院大学人文学院历史系苏湛副教授主持本次讲座。
某种药物治疗某种疾病的效果如何？是因为减税导致销售上升，还是因为销售活动？ 有多少医疗费用是跟肥胖有关？因果关系在日常生活中无处不在。在经济、法律、医学、物理、统计、哲学、宗教等众多领域中，因果关系是人们做出行为决策的主要考量，也是学者们研究的重要主题。
在本次讲座中，吴东颖老师讨论了因果模型应用于决策论的各种方案，为大家深入浅出地讲解了因果关系研究的前世今生，中间引用大量有趣的实例，完成了一次非常有益的科普演讲。同时，他也对因果模型在决策论中的运用进行了反思，为已有模型可能产生的局限性提出了不同的解决策略。讲座内容分以下三个部分：
吴东颖老师在讲座上
一、因果性研究的前世今生
在因果性研究的历史中，休谟（David Hume）和路易士（David Lewis）是不能不提的两位主要学者。
休谟用事件的“经常性联结”来概括因果关系。这一定义从认识论出发考虑因果，有一定的时代前瞻性，但是他将因果局限于相关性的考量中，并没有正确回答事物之间的因果关系问题。在严谨的统计学科出现后，有关事件发生的充分条件和必要条件的概念区分使休谟的因果理论失去了吸引力。
哲学家路易士提出了反事实条件句理论，这是一种对因果关系进行假设的理性思考。但他所提出的反事实条件句逻辑低估了在事件联系中独立出特定因果条件的难度，忽视了各种必要的基础背景情况。
在现代的因果性研究中，因果关系成为人工智能领域进一步发展的主要瓶颈。人工智能无法区分相关性与因果性，难以获得理解、干预、常识推论、可分解性，以及从少数例子中学习、规划、解决问题的能力。因此，人工智能不能实现人类智能，不能够通过因果表征得到生存力和创造力。
二、因果模型有哪些？
因果模型是在适当假设下，用因果图来预测数据中的条件概率独立性。如果预测不正确，表示研究者应当修改因果图。因果图有连锁、冲突、共因三种主要结构，可以用于帮助预测数据，数据反之帮助预测因果图，达成因果发现。因果模型必须满足因果马可夫条件，即特定事件概率独立于非特定事件的结果，才能最大化优化模型，允许未知变量值存在，达到预测干预的效果。
吴东颖老师在课堂上为大家介绍了干预和反事实条件句的几种主要因果模型。干预是指通过随机的外在介入使某事件发生。在实际操作中，达到干预的主要做法是随机对照实验。例如，研究“药物”和“痊愈”之间的关系，可随机分配两个对照组和实验组，最后，观察两组是否有明显结果差异。利用因果马可夫原则，研究者可以在无法做随机对照实验时，仍能从数据中推论出干预的效果。
在反事实条件句的因果模型中，基于假设的因果推理有很多，主要包括两种模型。结构方程式模型是指基于变量的协方差矩阵，这是分析各种因果变量之间关系的一种统计方法，也是多元数据分析的重要工具。结构因果模型则是以函数表征事件之间的因果机制以及各种干预直接原因之下的反应。结构方程来自因果假设
结构因果模型案例
三、决策理论与相关哲学问题
决策论探讨行动者在面临决策问题时应如何理性选择与行动。决策论主要有证据决策论、因果决策论、干预决策论、结构决策论等不同逻辑研究分支，但是其基础都是按照预期效用最大化进行决策。在通过干预取得更优预期效用过程中，心灵现象由于不可还原为大脑物理现象，在决策研究中占据重要位置。
面对不确定性未来状态与行动结果的决策问题，决策论推荐行动者选择极大化期望效用的行动选项，行动者必须预测各种行动选项会因果地导致何种结果，所以因果判断是决策论中的重要问题。在因果结构复杂的决策问题中，行为将因果地导致何种结果往往不易判断。因果模型能够协助行动者更精确地预测行动所产生的结果，因而其在决策论中的应用与实践，为解决相关问题提供了多样性的解答。
在决策论中，目前存在阿莱悖论、埃尔斯伯格悖论、圣彼得堡悖论、双信封悖论等质疑决策论中预期效用理论的主要悖论，目前整个学界还没有对解决这些悖论达成共识。
吴东颖老师与学生讨论
在讲座最后，吴东颖老师进一步讨论了贝叶斯方程、因果决策语境、物理规律和因果规律的区分等问题，多位同学就因果关系的理解与吴东颖老师进行了充分的交流。讲座在热烈的掌声中圆满结束。
【图文/蒋程】
【主讲人简介】
吴东颖，中国科学院哲学研究所讲师。复旦大学哲学学院博士后；密苏里大学哲学博士；密苏里大学圣路易分校硕士；台湾大学法律学士，其主要研究领域为科学哲学、认知与心灵哲学、因果模型与决策理论。论文发表于Philosophy of Science, Philosophy of the Social Sciences, Philosophia等国际一流哲学刊物。
