制定和实施基于AI的解决方案有助于国家和联邦政府机构，研究机构和商业公司加强决策过程，自动化连锁业务，减少自然和人力资源的消费。与此同时，实践中使用的大多数AI方法只能表示为“黑匣子”并遭受缺乏透明度。这最终可能导致意外的结果和破坏在这种系统中的信任。因此，至关重要，不仅要开发有效和强大的AI系统，而且为了确保其内部过程可解释和公平。我们本章的目标是利用美国经济技术部门的示例，介绍具有高影响决策的AI系统的保证方法的主题。我们通过提供技术经济数据集的因果试验，我们解释了这些领域如何从数据集的关键指标之间揭示致命关系。审查了几种因果推断方法和AI保证技术，并对数据转换为图形结构数据集。

图表神经网络（GNNS）最近在人工智能（AI）领域的普及，这是由于它们作为输入数据相对非结构化数据类型的独特能力。尽管GNN架构的一些元素在概念上类似于传统神经网络（以及神经网络变体）的操作中，但是其他元件代表了传统深度学习技术的偏离。本教程通过整理和呈现有关GNN最常见和性能变种的动机，概念，数学和应用的细节，将GNN的权力和新颖性暴露给AI从业者。重要的是，我们简明扼要地向实际示例提出了本教程，从而为GNN的主题提供了实用和可访问的教程。

Causal learning has attracted much attention in recent years because causality reveals the essential relationship between things and indicates how the world progresses. However, there are many problems and bottlenecks in traditional causal learning methods, such as high-dimensional unstructured variables, combinatorial optimization problems, unknown intervention, unobserved confounders, selection bias and estimation bias. Deep causal learning, that is, causal learning based on deep neural networks, brings new insights for addressing these problems. While many deep learning-based causal discovery and causal inference methods have been proposed, there is a lack of reviews exploring the internal mechanism of deep learning to improve causal learning. In this article, we comprehensively review how deep learning can contribute to causal learning by addressing conventional challenges from three aspects: representation, discovery, and inference. We point out that deep causal learning is important for the theoretical extension and application expansion of causal science and is also an indispensable part of general artificial intelligence. We conclude the article with a summary of open issues and potential directions for future work.

因果关系的概念在人类认知中起着重要作用。在过去的几十年中，在许多领域（例如计算机科学，医学，经济学和教育）中，因果推论已经得到很好的发展。随着深度学习技术的发展，它越来越多地用于针对反事实数据的因果推断。通常，深层因果模型将协变量的特征映射到表示空间，然后设计各种客观优化函数，以根据不同的优化方法公正地估算反事实数据。本文重点介绍了深层因果模型的调查，其核心贡献如下：1）我们在多种疗法和连续剂量治疗下提供相关指标； 2）我们从时间开发和方法分类的角度综合了深层因果模型的全面概述； 3）我们协助有关相关数据集和源代码的详细且全面的分类和分析。

即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。

因果关系是理解世界的科学努力的基本组成部分。不幸的是，在心理学和社会科学中，因果关系仍然是禁忌。由于越来越多的建议采用因果方法进行研究的重要性，我们重新制定了心理学研究方法的典型方法，以使不可避免的因果理论与其余的研究渠道协调。我们提出了一个新的过程，该过程始于从因果发现和机器学习的融合中纳入技术的发展，验证和透明的理论形式规范。然后，我们提出将完全指定的理论模型的复杂性降低到与给定目标假设相关的基本子模型中的方法。从这里，我们确定利息量是否可以从数据中估算出来，如果是的，则建议使用半参数机器学习方法来估计因果关系。总体目标是介绍新的研究管道，该管道可以（a）促进与测试因果理论的愿望兼容的科学询问（b）鼓励我们的理论透明代表作为明确的数学对象，（c）将我们的统计模型绑定到我们的统计模型中该理论的特定属性，因此减少了理论到模型间隙通常引起的规范不足问题，以及（d）产生因果关系和可重复性的结果和估计。通过具有现实世界数据的教学示例来证明该过程，我们以摘要和讨论来结论。

解决公平问题对于安全使用机器学习算法来支持对人们的生活产生关键影响的决策，例如雇用工作，儿童虐待，疾病诊断，贷款授予等。过去十年，例如统计奇偶校验和均衡的赔率。然而，最新的公平概念是基于因果关系的，反映了现在广泛接受的想法，即使用因果关系对于适当解决公平问题是必要的。本文研究了基于因果关系的公平概念的详尽清单，并研究了其在现实情况下的适用性。由于大多数基于因果关系的公平概念都是根据不可观察的数量（例如干预措施和反事实）来定义的，因此它们在实践中的部署需要使用观察数据来计算或估计这些数量。本文提供了有关从观察数据（包括可识别性（Pearl的SCM框架））和估计（潜在结果框架）中推断出因果量的不同方法的全面报告。该调查论文的主要贡献是（1）指南，旨在在特定的现实情况下帮助选择合适的公平概念，以及（2）根据Pearl的因果关系阶梯的公平概念的排名，表明它很难部署。实践中的每个概念。

数据科学任务可以被视为了解数据的感觉或测试关于它的假设。从数据推断的结论可以极大地指导我们做出信息做出决定。大数据使我们能够与机器学习结合执行无数的预测任务，例如鉴定患有某种疾病的高风险患者并采取可预防措施。然而，医疗保健从业者不仅仅是仅仅预测的内容 - 它们也对输入特征和临床结果之间的原因关系感兴趣。了解这些关系将有助于医生治疗患者并有效降低风险。通常通过随机对照试验鉴定因果关系。当科学家和研究人员转向观察研究并试图吸引推论时，这种试验通常是不可行的。然而，观察性研究也可能受到选择和/或混淆偏差的影响，这可能导致错误的因果结论。在本章中，我们将尝试突出传统机器学习和统计方法中可能出现的一些缺点，以分析观察数据，特别是在医疗保健数据分析域中。我们将讨论因果化推理和方法，以发现医疗领域的观测研究原因。此外，我们将展示因果推断在解决某些普通机器学习问题等中的应用，例如缺少数据和模型可运输性。最后，我们将讨论将加强学习与因果关系相结合的可能性，作为反击偏见的一种方式。

Causal inference is the process of using assumptions, study designs, and estimation strategies to draw conclusions about the causal relationships between variables based on data. This allows researchers to better understand the underlying mechanisms at work in complex systems and make more informed decisions. In many settings, we may not fully observe all the confounders that affect both the treatment and outcome variables, complicating the estimation of causal effects. To address this problem, a growing literature in both causal inference and machine learning proposes to use Instrumental Variables (IV). This paper serves as the first effort to systematically and comprehensively introduce and discuss the IV methods and their applications in both causal inference and machine learning. First, we provide the formal definition of IVs and discuss the identification problem of IV regression methods under different assumptions. Second, we categorize the existing work on IV methods into three streams according to the focus on the proposed methods, including two-stage least squares with IVs, control function with IVs, and evaluation of IVs. For each stream, we present both the classical causal inference methods, and recent developments in the machine learning literature. Then, we introduce a variety of applications of IV methods in real-world scenarios and provide a summary of the available datasets and algorithms. Finally, we summarize the literature, discuss the open problems and suggest promising future research directions for IV methods and their applications. We also develop a toolkit of IVs methods reviewed in this survey at https://github.com/causal-machine-learning-lab/mliv.

发现新药是寻求并证明因果关系。作为一种新兴方法利用人类的知识和创造力，数据和机器智能，因果推论具有减少认知偏见并改善药物发现决策的希望。尽管它已经在整个价值链中应用了，但因子推理的概念和实践对许多从业者来说仍然晦涩难懂。本文提供了有关因果推理的非技术介绍，审查了其最新应用，并讨论了在药物发现和开发中采用因果语言的机会和挑战。

科学研究的基本目标是了解因果关系。然而，尽管因果关系在生活和社会科学中的重要作用，但在自然语言处理（NLP）中并不具有相同的重要性，而自然语言处理（NLP）传统上更加重视预测任务。这种区别开始逐渐消失，随着因果推理和语言处理的融合，跨学科研究的新兴领域。尽管如此，关于NLP因果关系的研究仍然散布在没有统一的定义，基准数据集的情况下，并清楚地表达了将因果推论应用于文本领域的挑战和机遇，并具有其独特的属性。在这项调查中，我们巩固了整个学术领域的研究，并将其置于更广泛的NLP景观中。我们介绍了用文本估算因果效应的统计挑战，其中包含文本用作结果，治疗或解决混杂问题的设置。此外，我们探讨了因果推理的潜在用途，以提高NLP模型的鲁棒性，公平性和解释性。因此，我们提供了NLP社区因果推断的统一概述。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

This review presents empirical researchers with recent advances in causal inference, and stresses the paradigmatic shifts that must be undertaken in moving from traditional statistical analysis to causal analysis of multivariate data. Special emphasis is placed on the assumptions that underly all causal inferences, the languages used in formulating those assumptions, the conditional nature of all causal and counterfactual claims, and the methods that have been developed for the assessment of such claims. These advances are illustrated using a general theory of causation based on the Structural Causal Model (SCM) described in Pearl (2000a), which subsumes and unifies other approaches to causation, and provides a coherent mathematical foundation for the analysis of causes and counterfactuals. In particular, the paper surveys the development of mathematical tools for inferring (from a combination of data and assumptions) answers to three types of causal queries: (1) queries about the effects of potential interventions, (also called "causal effects" or "policy evaluation") (2) queries about probabilities of counterfactuals, (including assessment of "regret," "attribution" or "causes of effects") and (3) queries about direct and indirect effects (also known as "mediation"). Finally, the paper defines the formal and conceptual relationships between the structural and potential-outcome frameworks and presents tools for a symbiotic analysis that uses the strong features of both.

Pre-publication draft of a book to be published byMorgan & Claypool publishers. Unedited version released with permission. All relevant copyrights held by the author and publisher extend to this pre-publication draft.

因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。

COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

数据驱动的社会事件预测方法利用相关的历史信息来预测未来的事件。这些方法依赖于历史标记数据，并且当数据有限或质量差时无法准确地预测事件。研究事件之间的因果效应超出相关性分析，并且可以有助于更强大的事件预测。然而，由于若干因素，在数据驱动事件预测中纳入因果区分析是具有挑战性的：（i）事件发生在复杂和充满活力的社交环境中。许多未观察到的变量，即隐藏的混乱，影响潜在的原因和结果。 （ii）给予时尚非独立和相同分布的（非IID）数据，为准确的因果效应估计建模隐藏的混淆并不差。在这项工作中，我们介绍了一个深入的学习框架，将因果效应估计整合到事件预测中。我们首先研究了从时空属性的观察事件数据的单个治疗效果（ITE）估计的问题，并提出了一种新的因果推断模型来估计ites。然后，我们将学习的事件相关的因果信息纳入事件预测作为先验知识。引入了两个强大的学习模块，包括特征重载模块和近似约束损耗，以实现先验知识注入。我们通过将学习的因果信息送入不同的深度学习方法，评估了真实世界事件数据集的提出的因果推断模型，并验证了在事件预测中提出的强大学习模块的有效性。实验结果展示了社会事件中拟议的因果推断模型的强度，并展示了社会事件预测中强大的学习模块的有益特性。

过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。

基于AI和机器学习的决策系统已在各种现实世界中都使用，包括医疗保健，执法，教育和金融。不再是牵强的，即设想一个未来，自治系统将推动整个业务决策，并且更广泛地支持大规模决策基础设施以解决社会最具挑战性的问题。当人类做出决定时，不公平和歧视的问题普遍存在，并且当使用几乎没有透明度，问责制和公平性的机器做出决定时（或可能会放大）。在本文中，我们介绍了\ textit {Causal公平分析}的框架，目的是填补此差距，即理解，建模，并可能解决决策设置中的公平性问题。我们方法的主要见解是将观察到数据中存在的差异的量化与基本且通常是未观察到的因果机制收集的因果机制的收集，这些机制首先会产生差异，挑战我们称之为因果公平的基本问题分析（FPCFA）。为了解决FPCFA，我们研究了分解差异和公平性的经验度量的问题，将这种变化归因于结构机制和人群的不同单位。我们的努力最终达到了公平地图，这是组织和解释文献中不同标准之间关系的首次系统尝试。最后，我们研究了进行因果公平分析并提出一本公平食谱的最低因果假设，该假设使数据科学家能够评估不同影响和不同治疗的存在。