在7月于上海举行的世界人工智能大会上，四分体自动因果发现平台获得了超级人工智能领袖奖(SAIL)。该奖项表彰人工智能(AI)在基本理论、方法、模型和平台方面取得的重大进展。由卡耐基梅隆大学哲院系的彼得·斯皮特斯、克拉克·格列莫尔、理查德·谢恩斯和乔·拉姆齐开发的Tetrad从800多名提名者中脱颖而出，成为获得SAIL奖的四个项目之一，提名者包括亚马逊、IBM、微软和谷歌。

　　“Tetrad项目，包括开源的Tetrad软件包和now标准参考书《因果关系、预测和搜索》(1993年)是《因果关系、预测和搜索》的基础微软研究院的首席研究员克里斯·米克说。“这个项目产生的想法和软件已经从根本上改变了研究人员探索和解释观测数据的方式。”这本书有近8000条引文。

　　四个项目是针对近40年前开始的,然后历史和科学哲学教授匹兹堡大学的校友,现在大学哲学卡内基梅隆大学名誉教授,和他的博士生,理查德•史肯现在贝丝家庭迪特里希人文和社会科学学院院长和卡内基梅隆大学教授哲学,和凯文·凯利,现在卡内基梅隆大学教授哲学。

　　20世纪初，英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼(Charles Spearman)提出了一个单一的“一般智力”理论，后来社会学家休伯特·布拉洛克(Hubert Blalock)的研究也令格莱莫尔着迷。两位研究者都探索了通过数据中隐含的约束模式来区分因果模型的可能性。格里莫和他的学生们着手推广这个想法，把它变成一个计算机算法，并探索相关的数学性质。

　　第一个版本的四分体项目成为了Scheines博士研究的基础，这要求他学习和哲学一样多的计算机科学和统计学，这是一种跨学科的方法，在CMU得到了鼓励。

　　彼得·斯皮特斯在完成博士工作后在皮特大学攻读计算机科学硕士学位时加入了这个项目。CMU的一些博士生已经围绕着四分体项目开展了他们的工作。

　　这项工作的基础是提供一套普遍的原则或公理，以便从任何因果结构中得出可验证的预测。以冠状病毒为例。暴露于病毒会导致感染，而感染又会导致症状(暴露->感染->症状)。因为不是所有的接触都会导致感染，也不是所有的感染都会导致症状，所以这些关系是概率性的。但是如果我们假设暴露只能通过感染引起症状，那么从公理中可检验的预测是暴露和症状在感染的情况下是独立的。也就是说，虽然知道一个人是否接触过病毒可以说明他是否会出现症状，但一旦我们知道一个人是否感染了病毒——知道他们是否接触过病毒不会增加额外的信息——这一断言可以用数据进行统计检验。

　　Spirtes, Glymour和Scheines将这种推理进行了研究，并将其扩展到大规模复杂的因果系统中。他们开发了一种算法，将测量的数据和背景知识作为输入，然后计算出一组可能在测量数据中产生特定模式的潜在因果系统。这些算法能告诉我们在测量数据基础上的因果系统是什么?按照Scheines的说法，“不是全部，但在某些情况下是很多的。”斯威特斯努力证明这些算法在理论上是可靠的。这种因果发现的方法构成了人工智能基本方法的突破。

　　下一步是使这项工作切实可行——这需要高效的算法、大量的模拟和真正的科学测试。上世纪90年代末，Joe Ramsey作为系统开发人员加入了这个团队，他开发了几个重要的算法，并极大地提高了其他算法的效率。在Spirtes、Glymour、Scheines和许多其他人的帮助下，Ramsey开发了基于java的四元组平台，该平台支持模型构建和测试、完全模拟，并实现了几十种因果发现算法，这些算法可以在个人的笔记本电脑或Bridges匹兹堡超级计算机上执行。

　　在过去的15到20年里，最初的团队和世界各地的研究人员已经成功地将这个免费、开源的软件平台应用到从经济学到心理学、教育研究到神经科学的各种科学问题上。2013年，四元组与匹兹堡大学(University of Pittsburgh)的格雷格·库珀(Greg Cooper)等人合作，获得了NIH大数据知识中心(Big Data to Knowledge Center)的资助，成立了因果发现中心(Center for Causal Discovery)，这导致了软件的改进和针对特殊问题的各种新算法。

　“除了卡内基梅隆大学，我们几乎不可能在任何地方做这种(类型的工作)，”Scheines说。“大多数机构不会允许哲学家从事如此多的跨学科研究，也没有哪个机构会雇佣三位哲学家，他们在职业生涯的大部分时间里都在同一个项目上密切合作。”克拉克·格莱莫尔在1985年创立了卡内基梅隆大学哲学系，他曾设想要建立一个完全不同的学系，得到迪克·西耶特和赫布·西蒙的全力支持，这个学系就这样诞生了。皮特、凯文和我很幸运，在它开始的时候来到了这里。”

　“因果关系专注于对干预行为进行建模和推理，可以……让[人工智能]领域进入下一个阶段……中央组包括彼得奋发,克拉克针对,理查德·史肯和约瑟夫·拉姆齐是中心的发展,不仅在算法方面发展,但至关重要的是通过提供四分体,因果发现软件的事实标准,”伯纳德Scholkopf说,亚马逊著名学者和机器学习科学家和总监,在德国马普研究所智能系统。

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