2022年7月12日，九章云極DataCanvas公司重磅發布又一突破性開源技術成果——YLearn因果學習開源項目，并成功舉辦線上發布會。

發布會以“從預測到決策，可理解的AI”為主題，特邀因果學習&人工智能領域專家：九章云極DataCanvas聯合創始人暨CTO尚明棟，CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤，清華大學計算機系長聘副教授、博士生導師崔鵬以及YLearn研發團隊，共同探討當前因果學習在學術界、產業界的最新研究成果，共同推動因果科學的快速發展。

YLearn——打開“自動化決策”大門的AI鑰匙

【資料圖】

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“因果發現、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實時交互式分析數據庫之后，發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據智能在政府和全行業的價值釋放。

通過結合前沿學術領域和市場應用領域的創新洞察，九章云極DataCanvas開源項目研發團隊發現，盡管目前廣泛應用的基于機器學習得出的業務“預測”結果在提升業務收益方面的效果已經十分顯著，但隨著政府和企業對于“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”的呈現就此成為數據分析和智能決策的剛需功能，而只提供數據“相關性”的機器學習則無法做到這一點。

與“因果學習”(CausalLearning)技術的融合將成為解決這一難題的最優方案，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產品“開源、靈活、自動”的基因。立足于開源社區，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，也支持統一封裝。通過這些靈活的組件，YLearn實現了用因果圖表示數據集中的因果關系、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將實現自動調參、自動優化、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還將實現基于因果關系的可視化決策圖譜，例如設定企業運營的運營指標，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“自動化決策”大門的AI鑰匙。

因果學習——引領人工智能邁向新階段

因果學習的潛力和對未來人工智能技術走向的影響力，已經受到學術界和產業界認可。2011年圖靈獎得主,貝葉斯網絡之父JudeaPearl曾提到，“如果沒有對因果關系的推理能力，AI的發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布會上指出，“因果統計將在新一代人工智能理論基礎層面扮演重要角色”。當前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”指的是數據之間的“關聯”關系，“所以然”指的是數據之間的“因果”關系。通過把因果統計引入到機器學習中的多年研究，崔教授團隊發現因果統計在解決機器學習的穩定性問題、解釋性問題、算法的公平性問題等均有突出的表現。

商業市場上同樣呼吁應當加快因果學習技術的產業化應用。在Gartner最新發布的因果學習創新洞察報告《InnovationInsight：CausalAI》中指出,“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，以實現更好的決策和更大的自動化。……因果人工智能對未來至關重要。”

因果學習技術將大力提升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技術實現數智化升級的政府和企業來說，將進一步降本增效，并收獲超預期的數據價值。

開源重器——AI技術創新應用的引擎

一項前沿技術能夠在商業市場中實現成功的規模化應用，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“產業應用”。CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤表示，“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技術在各個行業更精細更深入的將會有極大的推動力。

我國的軟件產業發展是開源產業成長的基礎，為其提供成長土壤。國家高度重視開源產業的發展，并在“十四五”規劃中首次把開源納入頂層設計。九章云極DataCanvas聯合創始人暨CTO尚明棟在發布會致辭中表示，“2022已經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‘主戰場’。”

秉承九章云極DataCanvas公司緊密圍繞“數據智能”技術創新理念和“將AI技術融合應用到實際業務場景”的產品文化，九章云極DataCanvas開源項目研發團隊創新迭代開源工具的同時，不斷吸收來自政府和行業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基礎軟件產品系列正在與自主研發的開源重器不斷融合應用，也將加速政府和企業客戶享受AI融合技術的應用帶來的業務價值。