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　　首席研究員Chris Meek說：“ Tetrad項目，包括開源Tetrad軟件包和現(xiàn)在標準的

　　參考書，'Causation，Prediction和Search'(1993年)，是

　　現(xiàn)代因果發(fā)現(xiàn)理論的基礎?！痹贛icrosoft Research。“該項目產(chǎn)生的思想和軟件從根本上改變了研究人員探索和解釋觀測數(shù)據(jù)的方式。” 這本書被引用近8,000次。

　　Tetrad項目由葛林(Glymour)于40年前開始，葛林(Glymour)當時是匹茲堡大學(University of Pittsburgh)的歷史和科學哲學教授，現(xiàn)在是CMU的校友大學哲學名譽教授，他的博士生Richard Scheines(現(xiàn)為Bess Family Dean)在人文社會科學的迪特里希學院，并在CMU哲學教授，和凱文·凱利，現(xiàn)在CMU哲學教授。

　　英國心理學家查爾斯·斯皮爾曼(Charles Spearman)提出的關于單一“一般情報”的論點引起了格里莫的興趣，該論點于20世紀初提出，后來由社會學家休伯特·布拉洛克(Hubert Blalock)提出。兩位研究人員探索了通過隱含在數(shù)據(jù)上的約束模式來區(qū)分因果模型的可能性。Glymour和他的學生致力于推廣這一思想，將其轉化為計算機算法并探索相關的數(shù)學性質。

　　Tetrad計劃的第一個版本成為Scheines博士研究的基礎，這要求他學習與哲學一樣多的計算機科學和統(tǒng)計學，這是CMU鼓勵的一種跨學科方法。

　　彼德·斯皮特斯(Peter Spirtes)在攻讀博士學位后在皮特(Pitt)學習計算機科學碩士學位時加入了該項目。CMU的許多博士生都以Tetrad項目為工作基礎。

　　這項工作的基礎是提供一組通用原則或公理，以從任何因果結構中得出可檢驗的預測。例如，考慮冠狀病毒。接觸病毒會引起感染，進而引起癥狀(接觸->感染->癥狀)。由于并非所有接觸都會導致感染，也不是所有感染都會導致癥狀，因此這些關系是概率性的。但是，如果我們假設暴露只能通過感染引起癥狀，那么根據(jù)公理可驗證的預測是，暴露和癥狀與感染無關。就是說，雖然知道某人是否接觸過可以告知他們是否會出現(xiàn)癥狀，

　　然后，Spirtes，Glymour和Scheines顛倒了這種推理，并將其擴展到了大規(guī)模復雜的因果系統(tǒng)。他們開發(fā)了將測量數(shù)據(jù)和背景知識作為輸入的算法，然后計算可能在測量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生特定模式的潛在因果系統(tǒng)集合。關于測量數(shù)據(jù)基礎的因果系統(tǒng)，算法可以告訴我們什么?根據(jù)Scheines的說法，“不是所有的東西，但是在某些情況下很多?！? Spirtes盡力證明算法在理論上是可靠的。這種因果發(fā)現(xiàn)方法構成了AI基本方法的突破。

　　下一步是使這項工作切實可行，這需要高效的算法以及大量的模擬和真實的科學測試。在1990年代后期，喬·拉姆西(Joe Ramsey)作為系統(tǒng)開發(fā)人員加入了該團隊，他開發(fā)了幾種重要的算法，并使許多其他算法效率大大提高。在Spirtes，Glymour，Scheines和其他許多人的幫助下，Ramsey開發(fā)了基于Java的Tetrad平臺，該平臺支持模型構建和測試，全面仿真，并實現(xiàn)了數(shù)十種因果發(fā)現(xiàn)算法，這些算法可以在筆記本電腦或匹茲堡橋梁上執(zhí)行。超級計算機。

　　在過去的15到20年中，原始團隊和全球研究人員已成功地將免費的開源軟件平臺成功應用于從經(jīng)濟學到心理學到教育研究到神經(jīng)科學的科學問題。2013年，Tetrad團隊加入了匹茲堡大學的Greg Cooper等人，并獲得了美國國立衛(wèi)生研究院大數(shù)據(jù)知識中心撥款，以建立因果發(fā)現(xiàn)中心，從而對軟件進行了改進，并針對各種特殊問題提出了各種新算法。

　　Scheines說：“除了CMU，我們幾乎不可能在任何地方完成這種[工作類型]?！? “大多數(shù)機構都不會允許哲學家如此跨學科地工作，沒有一個機構會雇用三位在大多數(shù)職業(yè)生涯中都在同一項目上緊密合作的哲學家。1985年創(chuàng)立了CMU哲學系的Clark Glymour對完全不同的部門得到了迪克·賽爾特(Dick Cyert)和赫伯·西蒙(Herb Simon)的全力支持，后來成為了彼得·凱文(Peter，Kevin)和我很幸運的一員。

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