GPT自己试着拓展因果推断模型

@木遥

图灵奖获得者 Judea Pearl 老师提出过著名的因果推断模型三段论：

第一阶段是识别数据中的统计关系和相关性。第二阶段是通过对特定变量进行干预来推断因果关系。第三阶段是反事实推断，通过设想不同的情境和条件，来推断如果某种事实没有发生会有什么后果。

这个模型如此深入人心，以至于很多人很自然地在探讨 GPT 到底能不能做到第三阶段，因为这普遍被看作是人类的高级能力。但推上的 @ curious_vii 另辟蹊径，问了GPT4 这样一个问题：如果让 GPT 自己试着拓展 Pearl 的理论，更高级别的因果推断模式是怎样的？

以下是 GPT4 的回答。头三个阶段就是 Pearl 的框架，后面六个阶段是 GPT4 的延伸。

1. 关联推理（seeing，观察）：识别数据中的模式、相关性和统计关系的能力。

2. 干预推理（doing，干预）：理解变量干预如何影响结果，从而能够做出决策和制定政策。

3. 反事实推理（imagining，想象）：推理虚拟或替代场景的能力，使AI系统能够分析不同行动或决策的潜在后果。

4. 元因果推理（reflecting，反思）：理解底层因果结构的能力，使AI系统能够根据新信息或变化的问题要求进行调整和优化其因果模型。

5. 社会性因果推理（collaborating，协作）：理解、预测和影响来自多智能体交互的因果关系的能力，使AI系统能够参与团体决策并在复杂的多智能体环境中导航。

6. 跨领域因果推理（generalizing，泛化）：将因果知识转移并应用于不同领域的能力，使AI系统能够快速适应新情境并在各种背景下泛化其对因果关系的理解。

7. 演化因果推理（adapting，适应）：理解和预测系统随着时间的演化和适应的因果机制的能力，使AI系统能够预测长期变化、新兴趋势并在复杂系统中进行战略干预。

8. 跨模态因果推理（synthesizing，综合）：整合和推理来自多个来源和模式的因果信息的能力，使AI系统能够综合不同数据类型的信息并创建更全面和稳健的因果模型。

9. 有意识的因果推理（self-awareness，自我意识）：AI系统意识到自己的存在、行为和在世界中存在的因果影响的能力。这种自我意识使AI系统能够评估和修改其目标、价值和决策过程，以应对不断变化的情况。

就我所知，这不是人类文献中已有的理论框架（Pearl 本身的框架提出也没太久）。

我不得不说这个回答的完整、合理、系统、前瞻性和想象力我是服气的。