研究背景

尽管深度学习在近十年极大地推动了机器学习的发展，但是仍有许多问题亟待解决，例如将知识迁移到新问题上的能力。许多关键问题都可以归结为OOD(out-of-distribution)问题。因为统计学习模型需要独立同分布(i.i.d.)假设，若测试数据与训练数据来自不同的分布，统计学习模型往往会出错。然而在很多情况下，i.i.d.的假设是不成立的，而因果推断所研究的正是这样的情形：如何学习一个可以在不同分布下工作、蕴含因果机制的因果模型(Causal Model)，并使用因果模型进行干预或反事实推断。

尽管深度学习在近十年极大地推动了机器学习的发展，但是仍有许多问题亟待解决，例如将知识迁移到新问题上的能力。许多关键问题都可以归结为OOD(out-of-distribution)问题。因为统计学习模型需要独立同分布(i.i.d.)假设，若测试数据与训练数据来自不同的分布，统计学习模型往往会出错。然而在很多情况下，i.i.d.的假设是不成立的，而因果推断所研究的正是这样的情形：如何学习一个可以在不同分布下工作、蕴含因果机制的因果模型(Causal Model)，并使用因果模型进行干预或反事实推断。

参考资料： 1.why 关于因果关系的新科学 2.Causality for Machine Learning 3.The seven tools of causal inference, with reflections on 4.Meinshausen et al_2020_Foundations and new horizons for causal inference