个人的一些观点和理解：人工智能领域的因果推理/关系

AI领域的人一般都认为现在的AI一个最大的缺点就是不具备因果推理，但是如何给现在的AI赋能因果推理能力却一直没有很好的解决，可以说这个因果推理是一个难以解决的难题。

个人对因果推理理解的比较少，这里只是记录一下个人的一些浅薄理解。

一般认为因果推理的形式基本为：x -> y

也就是说从x事件的发生得到y发生的结论。

那么 x -> y 这个关系又是如何得到的呢，AI角度来看就应该是数据训练获得，那么有没有其他的方式呢？

我个人觉得可能还有两个可能途径：

1. 根据经验、事件共同发生的频数，推断出 x -> y ；

2. 人为主观的假设 X -> y ;