因果AI:深度学习与因果推断融合实战

本书系统阐述因果AI理论与实践，全面覆盖从基础理论到前沿应用的完整知识体系，为读者搭建起系统、连贯的因果人工智能学习框架。本书共分四部分。第一部分介绍概率生成建模、因果AI定义等基础知识；第二部分讲解因果有向无环图的构建、验证及与深度学习的融合；第三部分说明干预、反事实推理、因果识别等核心概念，结合代码实现结构因果模型；第四部分聚焦应用，包括因果效应估计工作流、强化学习中的因果决策、大语言模型与因果关系融合。通过大量案例，本书帮助读者掌握从因果问题拆解到算法实现的全流程，实现因果推理与深度学习的有效融合。
【推荐语】
还在苦恼深度学习模型黑箱、数据漂移、预测泛化差？《因果AI：深度学习与因果推断融合实战》给出完整解决方案。全书摒弃繁杂数学堆砌，采用代码优先模式，依托Pyro、pgmpy两大工具，系统讲解因果DAG、d分离、干预、反事实四大核心模块。书中结合手写数字图像实战，搭建变分自编码器深度因果模型，同时剖析因果强化学习、大模型因果推理前沿应用。配套完整Jupyter源码，支持Google Colab一键运行，无复杂环境门槛。无论是算法工程师、AI架构师，还是因果方向科研人员，都能通过本书建立因果思维，造可解释、高鲁棒性人工智能系统。
【作者】
罗伯特·奥萨祖瓦·内斯（Robert Osazuwa Ness） 微软研究院生成式AI高级研究员，兼任美国东北大学Khoury计算机科学学院（Khoury College of Computer Sciences）客座教授,并且还是Altdeep.ai的创始人。他先后就读于约翰·霍普金斯大学和普渡大学，拥有统计学博士学位,深耕因果发现领域的贝叶斯主动学习方法。 他长期致力于因果推理、概率建模与生成式AI的交叉研究，在NeurIPS、ICLR等顶级会议发表多篇论文，其关于生成式AI与信息传播的研究曾被《经济学人》专题报道。他主张以严谨的统计方法论连实用的工程工具，擅长将学术论文中的复杂因果机器学习细节转化为可落地的代码实践。 作为Python因果推断库DoWhy与R语言贝叶斯网络包bnlearn的核心贡献者，他在本书中以代码优先的视角，系统阐释因果推断与现代机器学习的融合之道，为构建可解释、可反事实推理的稳健AI系统提供关键方法论。     王昊奋 同济大学长聘教授、博士生导师，聚焦知识图谱与知识增强大模型。核心成果包括知识增强推理模型KAG-Thinker、记忆操作系统MemOS及大模型评测平台AI-Ceping，相关技术已落地机场调控、金融风控等场景。主持国家自然科学基金重项目、国家新一代AI重大专项等国家级课题，曾获中交协科技步奖一等奖。担任OpenKG首任轮值主席、CCF计算机术语审定工作委员会副主任、CCF自然语言处理专业委员会秘书长等职。 茹炳晟 腾讯研究院特约研究员、复旦大学CodeWisdom团队首席技术专家，兼任CCF TF研发效能SIG主席、中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家、中国通信标准化协会TC608云计算标准和源推委员会云上软件工程工作组副组长、腾讯云架构师技术同盟会主席。获评年度IT图书最具影响力作者，著、译二十余本技术畅销书。长期活跃于国内外各大技术峰会，担任联席主席、出品人和主旨演讲嘉宾。公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人。 况琨 浙江大学人工智能学院副教授、博士生导师、人工智能系副主任。主要研究方向为因果人工智能和智慧司法。在Cell Patterns、TPAMI、 TKDE、ICML、 KDD等相关领域顶级期刊及会议上发表论文100余篇。曾获ACM SIGAI中国新星奖、浙江省科技步奖一等奖、教育部科技步奖一等奖、中国图像图形学会自然科学一等奖、浙江省教学成果特等奖等奖励。   译 者 序 当大模型的参数规模突破万亿、智能体始渗透到决策、医疗、金融等关键领域时，人工智能正从“模式识别”的浅层应用迈向“自主推理”的深层探索。然而，光鲜的技术展背后，“黑箱决策”的不可解释性、数据漂移导致的鲁棒性缺失、依赖相关性而非因果性的泛化瓶颈，始终是制约AI向更高可靠性、更强实用性迈的核心障碍。此时，因果AI的出现与成熟，恰如为迷雾中的智能革命亮了一盏明灯——它为机器赋予了“追问原因”的能力，让AI从“预测是什么”升级为“理解为什么”，这正是大模型与智能体时代最迫切的技术诉求。 我们翻译本书的初衷，源于对这一技术趋势的深刻感知，更源于对本书独特价值的高度认同。在因果推断领域，不乏经典理论著作，但多数著作要么侧重纯数学推导，让工程实践者望而却步；要么局限于传统统计场景，与当下深度学习、大模型的技术生态脱节。而罗伯特·奥萨祖瓦·内斯（Robert Osazuwa Ness）的这本著作，以“代码优先”的独特视角，将因果推断的严谨理论与PyTorch、DoWhy等现代工具深度融合，既填补了“理论与工程衔”的空白，又通了“因果推理与深度学习、大模型”的壁垒。这种融合性与实操性，正是相关领域亟需的知识载体。我们希望通过精准翻译，让中文读者无须跨越语言障碍，就能直汲取这份兼具理论深度与实践价值的知识财富，推动因果AI的落地与创新。 本书的目标读者具有明确的跨领域特征，我们也有针对性地为不同群体梳理了核心价值： ●对于机器学习工程师，本书提供了一套可直落地的因果建模框架：从因果有向无环图的构建到反事实推理的实现，从DoWhy的端到端流程到Pyro的深度学习模型融合，所有方法均配有完整代码示例与环境配置指南，帮助你快速将因果逻辑融现有AI系统，解决模型鲁棒性、可解释性不足的痛。 ●对于数据科学家，本书中的大量商业、零售和科技领域的案例（如用户流失归因、营销效果评估）与因果效应估计、工具变量、双重机器学习等方法的结合，能让你从“数据关联分析”升级为“因果洞察挖掘”，为决策提供更可靠的支撑。 ●对于研究人员，本书对因果推断与深度学习、大模型、强化学习的融合探索（如因果表示学习、因果强化学习、大语言模型的因果推理），为跨学科研究提供了清晰的思路与实证基础，助力你拓新的研究方向。 ●对于AI产品专家与决策者，本书通过具体案例阐释了因果AI在降低决策风险、提升产品可靠性、保障算法公平性等方面的价值，能帮助你更精准地把握技术应用场景与落地路径。 ●对于因果AI门读者，本书无需深厚的概率统计基础，通过“基础概念→代码实现→案例拓展”的渐式结构，让你在实践中理解因果推理的核心逻辑，快速构建完整的知识体系。 值得一提的是，本书配套的Jupyter Notebook与Google Colab支持，让读者可以“边学边练”，将理论知识直转化为实操能力；作者对因果推断核心概念（如干预、反事实、do演算）的通俗阐释，更是揭了因果科学的“高冷”面纱，让不同背景的读者都能轻松门。 在这个AI技术飞速迭代的时代，因果推理不再是小众的学术话题，而是构建可靠、可解释、负责任AI系统的必备能力。我们相信，本书的中文译本将成为连因果理论与工程实践的桥梁，帮助从业者在大模型与智能体的浪潮中，牢牢把握“因果”这一核心竞争力，推动人工智能向更安全、更高效、更贴近人类认知的方向发展。 最后，感谢所有参与翻译与校对的同仁，感谢机械工业出版社的鼎力支持，也期待读者在阅读过程中提出宝贵意见，共同推动因果AI技术的普及与创新。   王昊奋 茹炳晟 况 琨 2026年