2022 年 7 月 12 日，九章云极 DataCanvas 公司重磅公布又一突破性开源技术成绩——YLearn 因果学习开源我的项目，并胜利举办线上发布会。
发布会以“从预测到决策，可了解的 AI”为主题，特邀因果学习 & 人工智能领域专家：九章云极 DataCanvas 联结创始人暨 CTO 尚明栋，CSDN 创始人 & 董事长、极客帮创投开创合伙人蒋涛，清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师崔鹏以及 YLearn 研发团队，独特探讨以后因果学习在学术界、产业界的最新研究成果，独特推动因果迷信的疾速倒退。
YLearn——关上“自动化决策”大门的 AI 钥匙
YLearn 因果学习开源我的项目，是寰球首款一站式解决因果学习残缺流程的开源算法工具包，率先解决了因果学习中“因果发现、因果量辨认、因果效应预计、反事实推断和策略学习”五大关键问题，具备一站式、新而全、用处广等特点，将“决策者”应用门槛降到最低，助力政府和企业自动化“决策”能力的无效晋升。
YLearn 因果学习开源我的项目是九章云极 DataCanvas 公司继 DAT 主动机器学习工具包、DingoDB 实时交互式剖析数据库之后，公布的第三款开源重器。尔后，九章云极 DataCanvas 公司的开源根底软件幅员进一步扩充，交融了 AutoML 和因果学习等前沿 AI 技术的开源根底工具系列将进一步减速数据智能在政府和全行业的价值开释。
通过联合前沿学术畛域和市场应用领域的翻新洞察，九章云极 DataCanvas 开源我的项目研发团队发现，只管目前广泛应用的基于机器学习得出的业务“预测”后果在晋升业务收益方面的成果曾经非常显著，但随着政府和企业对于“自主 AI”和“智能决策”的需要日益旺盛，决策者须要一个让人可了解的、可能解释为什么做出一个决策的“起因”。“因果关系”的出现就此成为数据分析和智能决策的刚需性能，而只提供数据“相关性”的机器学习则无奈做到这一点。
与“因果学习”（Causal Learning）技术的交融将成为解决这一难题的最优计划，YLearn 因果学习开源我的项目由此诞生。
YLearn 因果学习开源我的项目（以下简称“YLearn”）同样具备九章云极 DataCanvas 产品“开源、灵便、主动”的基因。立足于开源社区，YLearn 旨在填补市场上短少残缺、综合性、端到端因果学习工具包的空白，与寰球的开源贡献者独特打造一个端到端、最残缺、最零碎的因果学习算法工具包，从工具端间接升高“决策者”的应用老本。
目前，YLearn 由 CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy、Interpreter 等部件组成，各部件反对独立应用，也反对对立封装。通过这些灵便的组件，YLearn 实现了用因果图示意数据集中的因果关系、辨认因果效应、概率表达式和各类预计模型等性能，并将紧跟前沿钻研继续增加和欠缺性能。
为了进一步升高应用门槛，除了让应用流程清晰简略、易于上手，YLearn 还将交融九章云极 DataCanvas 公司核心技术——AutoML 主动机器学习。通过 AutoML 技术的加持，YLearn 将实现主动调参、主动优化、一键主动生成对应后果“Y”的多种决策计划等“自动化”高级性能；此外，YLearn 还将实现基于因果关系的可视化决策图谱，例如设定企业经营的经营指标，通过交互式的形式来推演不同决策带来的影响和效益。
提供了自动化因果关系剖析的 YLearn 因果学习开源我的项目，将为决策者了解 AI 决策逻辑、加强 AI 决策可信度提供重要撑持，将成为关上政府和企业“自动化决策”大门的 AI 钥匙。
因果学习——引领人工智能迈向新阶段
因果学习的后劲和对将来人工智能技术走向的影响力，曾经受到学术界和产业界认可。2011 年图灵奖得主, 贝叶斯网络之父 Judea Pearl 曾提到，“如果没有对因果关系的推理能力，AI 的倒退将从根本上受到限制”。
清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师崔鹏在本次发布会上指出，“因果统计将在新一代人工智能实践根底层面表演重要角色”。以后人工智能局限性的本源是“知其然，但不知其所以然”。其中，“知其然”中的“然”指的是数据之间的“关联”关系，“所以然”指的是数据之间的“因果”关系。通过把因果统计引入到机器学习中的多年钻研，崔传授团队发现因果统计在解决机器学习的稳定性问题、解释性问题、算法的公平性问题等均有突出的体现。
商业市场上同样呐喊该当放慢因果学习技术的产业化利用。在 Gartner 最新公布的因果学习翻新洞察报告《Innovation Insight：Causal AI》中指出,“人工智能必须超过基于相关性的预测，朝向基于因果关系的解决方案，以实现更好的决策和更大的自动化。……因果人工智能对将来至关重要。”
因果学习技术将鼎力晋升人工智能技术的自主性、可解释性、适应性和鲁棒性。这些个性对于基于 AI 技术实现数智化降级的政府和企业来说，将进一步降本增效，并播种超预期的数据价值。
开源重器——AI 技术创新利用的引擎
一项前沿技术可能在商业市场中实现胜利的规模化利用，离不开功能强大的开源工具的助推和催化。
正如 Sklearn（机器学习畛域中最出名的编程模块之一）之于机器学习技术的利用，和 TensorFlow、PyTorch（两款用于构建深度学习模型的性能齐备的框架）之于深度学习技术利用的重大意义和价值，在因果学习畛域也同样亟需一款「开源重器」冲破利用瓶颈。
YLearn 因果学习开源工具包的呈现解决了市场上缺失功能强大且残缺的因果学习工具包这一“卡脖子”难题，减速将因果学习技术从“实验室”带入“产业利用”。CSDN 创始人 & 董事长、极客帮创投开创合伙人蒋涛示意，“中国开源正过后，技术走向平民化才有更大的市场，YLearn 对于 AI 技术在各个行业更精密更深刻的将会有极大的推动力。
我国的软件产业倒退是开源产业成长的根底，为其提供成长土壤。国家高度重视开源产业的倒退，并在“十四五”布局中首次把开源纳入顶层设计。九章云极 DataCanvas 联结创始人暨 CTO 尚明栋在发布会致辞中示意，“2022 曾经进入开源的腾飞之年。咱们认为在 AI 畛域，软件是基础设施，相比应用软件，开源是根底软件的‘主战场’。”
秉承九章云极 DataCanvas 公司严密围绕“数据智能”技术创新理念和“将 AI 技术交融利用到理论业务场景”的产品文化，九章云极 DataCanvas 开源我的项目研发团队翻新迭代开源工具的同时，一直排汇来自政府和行业各类场景理论利用的需要和反馈。同时，九章云极 DataCanvas 公司的 AI 根底软件产品系列正在与自主研发的开源重器一直交融利用，也将减速政府和企业客户享受 AI 交融技术的利用带来的业务价值。