面向具身AI的因果关系的扎根理论

现有成熟的因果建模框架，但需要大量人类领域专长来定义因果变量并实施干预。为使自主智能体能通过交互经验学习抽象因果模型，现有理论基础需被扩展与澄清。现有框架在变量选择/表示上无指导，更重要的是，未指明哪些行为策略或状态空间的物理变换应算作干预。本文勾勒的框架将动作描述为状态空间的变换，例如由运行某策略的智能体所引发。这使得能够以统一方式描述微观状态空间及其抽象模型的变换，并判定后者何时是真实的/扎根的/自然的。我们随后引入（因果）变量，将机制定义为不变预测器，并说明动作何时可被视为“手术式干预”，从而将因果表示与干预技能学习的目标准确聚焦。