2022年7月12日，九章云極DataCanvas公司重磅發(fā)布又一突破性開源技術成果——YLearn因果學習開源項目，并成功舉辦線上發(fā)布會。
發(fā)布會以“從預測到?jīng)Q策，可理解的AI”為主題，特邀因果學習&星空人工智能領域專家：九章云極DataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟，CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤，清華大學計算機系長聘副教授、博士生導師崔鵬以及YLearn研發(fā)團隊，共同探討當前因果學習在學術界、產(chǎn)業(yè)界的最新研究成果，共同推動因果科學的快速發(fā)展。
YLearn——打開“自動化決策”大門的AI鑰匙
YLearn因果學習開源項目，是全球首款一站式處理因果學習完整流程的開源算法工具包，率先解決了因果學習中“因果發(fā)現(xiàn)、因果量識別、因果效應估計、反事實推斷和策略學習”五大關鍵問題，具有一站式、新而全、用途廣等特點，將“決策者”使用門檻降到最低，助力政府和企業(yè)自動化“決策”能力的有效提升。
YLearn因果學習開源項目是九章云極DataCanvas公司繼DAT自動機器學習工具包、DingoDB實時交互式分析數(shù)據(jù)庫之后，發(fā)布的第三款開源重器。此后，九章云極DataCanvas公司的開源基礎軟件版圖進一步擴大，融合了AutoML和因果學習等前沿AI技術的開源基礎工具系列將進一步加速數(shù)據(jù)智能在政府和全行業(yè)的價值釋放。
通過結合前沿學術領域和市場應用領域的創(chuàng)新洞察，九章云極DataCanvas開源項目研發(fā)團隊發(fā)現(xiàn)，盡管目前廣泛應用的基于機器學習得出的業(yè)務“預測”結果在提升業(yè)務收益方面的效果已經(jīng)十分顯著，但隨著政府和企業(yè)對于“自主AI”和“智能決策”的需求日益旺盛，決策者需要一個讓人可理解的、能夠解釋為什么做出一個決策的“原因”。 “因果關系”的呈現(xiàn)就此成為數(shù)據(jù)分析和智能決策的剛需功能，而只提供數(shù)據(jù)“相關性”的機器學習則無法做到這一點。
與“因果學習”（Causal Learning）技術的融合將成為解決這一難題的最優(yōu)方案，YLearn因果學習開源項目由此誕生。
YLearn因果學習開源項目（以下簡稱“YLearn”）同樣具備九章云極DataCanvas產(chǎn)品“開源、靈活、自動”的基因。立足于開源社區(qū)，YLearn旨在填補市場上缺少完整、綜合性、端到端因果學習工具包的空白，與全球的開源貢獻者共同打造一個端到端、最完整、最系統(tǒng)的因果學習算法工具包，從工具端直接降低“決策者”的使用成本。
目前，YLearn由CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy、Interpreter等部件組成，各部件支持獨立使用，也支持統(tǒng)一封裝。通過這些靈活的組件，YLearn實現(xiàn)了用因果圖表示數(shù)據(jù)集中的因果關系、識別因果效應、概率表達式和各類估計模型等功能，并將緊跟前沿研究持續(xù)添加和完善性能。
為了進一步降低使用門檻，除了讓使用流程清晰簡單、易于上手，YLearn還將融合九章云極DataCanvas公司核心技術——AutoML自動機器學習。通過AutoML技術的加持，YLearn將實現(xiàn)自動調參、自動優(yōu)化、一鍵自動生成對應結果“Y”的多種決策方案等“自動化”高級功能；此外，YLearn還將實現(xiàn)基于因果關系的可視化決策圖譜，例如設定企業(yè)運營的運營指標，通過交互式的方式來推演不同決策帶來的影響和效益。
提供了自動化因果關系分析的YLearn因果學習開源項目，將為決策者理解AI決策邏輯、增強AI決策可信度提供重要支撐，將成為打開政府和企業(yè)“自動化決策”大門的AI鑰匙。
因果學習——引領星空人工智能邁向新階段
因果學習的潛力和對未來星空人工智能技術走向的影響力，已經(jīng)受到學術界和產(chǎn)業(yè)界認可。2011年圖靈獎得主,貝葉斯網(wǎng)絡之父Judea Pearl曾提到，“如果沒有對因果關系的推理能力，AI的發(fā)展將從根本上受到限制”。
清華大學計算機系長聘副教授、博士生導師崔鵬在本次發(fā)布會上指出，“因果統(tǒng)計將在新一代星空人工智能理論基礎層面扮演重要角色”。當前星空人工智能局限性的根源是“知其然，但不知其所以然”。其中，“知其然”中的“然”指的是數(shù)據(jù)之間的“關聯(lián)”關系，“所以然”指的是數(shù)據(jù)之間的“因果”關系。通過把因果統(tǒng)計引入到機器學習中的多年研究，崔教授團隊發(fā)現(xiàn)因果統(tǒng)計在解決機器學習的穩(wěn)定性問題、解釋性問題、算法的公平性問題等均有突出的表現(xiàn)。
商業(yè)市場上同樣呼吁應當加快因果學習技術的產(chǎn)業(yè)化應用。在Gartner最新發(fā)布的因果學習創(chuàng)新洞察報告《Innovation Insight：Causal AI》中指出, “星空人工智能必須超越基于相關性的預測，朝向基于因果關系的解決方案，以實現(xiàn)更好的決策和更大的自動化。……因果星空人工智能對未來至關重要。”
因果學習技術將大力提升星空人工智能技術的自主性、可解釋性、適應性和魯棒性。這些特性對于基于AI技術實現(xiàn)數(shù)智化升級的政府和企業(yè)來說，將進一步降本增效，并收獲超預期的數(shù)據(jù)價值。
開源重器——AI技術創(chuàng)新應用的引擎
一項前沿技術能夠在商業(yè)市場中實現(xiàn)成功的規(guī)模化應用，離不開功能強大的開源工具的助推和催化。
正如Sklearn（機器學習領域中最知名的編程模塊之一）之于機器學習技術的應用，和TensorFlow、PyTorch（兩款用于構建深度學習模型的功能完備的框架）之于深度學習技術應用的重大意義和價值，在因果學習領域也同樣亟需一款「開源重器」突破應用瓶頸。
YLearn因果學習開源工具包的出現(xiàn)解決了市場上缺失功能強大且完整的因果學習工具包這一“卡脖子”難題，加速將因果學習技術從“實驗室”帶入“產(chǎn)業(yè)應用”。CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤表示，“中國開源正當時，技術走向平民化才有更大的市場，YLearn對于AI技術在各個行業(yè)更精細更深入的將會有極大的推動力。
我國的軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展是開源產(chǎn)業(yè)成長的基礎，為其提供成長土壤。國家高度重視開源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并在“十四五”規(guī)劃中首次把開源納入頂層設計。九章云極DataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟在發(fā)布會致辭中表示，“2022已經(jīng)進入開源的騰飛之年。我們認為在AI領域，軟件是基礎設施，相比應用軟件，開源是基礎軟件的‘主戰(zhàn)場’。”
秉承九章云極DataCanvas公司緊密圍繞“數(shù)據(jù)智能”技術創(chuàng)新理念和“將AI技術融合應用到實際業(yè)務場景”的產(chǎn)品文化，九章云極DataCanvas開源項目研發(fā)團隊創(chuàng)新迭代開源工具的同時，不斷吸收來自政府和行業(yè)各類場景實際應用的需求和反饋。同時，九章云極DataCanvas公司的AI基礎軟件產(chǎn)品系列正在與自主研發(fā)的開源重器不斷融合應用，也將加速政府和企業(yè)客戶享受AI融合技術的應用帶來的業(yè)務價值。
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