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幫助人工智能邁向新階段 YLearn因果學習開源項目重磅發(fā)布

（2025年8月23日更新）

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2022年7月12日，九章云極DataCanvas公司發(fā)布了另一項突破性的開源技術(shù)成果——YLearn學習開源項目，成功舉辦網(wǎng)上發(fā)布會。

新聞發(fā)布會從預測到?jīng)Q策，可以理解AI以為主題，特邀因果學習&人工智能專家:九章云極DataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟，CSDN創(chuàng)始人&清華大學計算機系副教授、博士生導師崔鵬、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤YLearn研發(fā)團隊，共同探討學術(shù)界和行業(yè)因果學習的最新研究成果，共同促進因果科學的快速發(fā)展。

YLearn——打開自動化決策大門AI鑰匙

YLearn因果學習開源項目，是世界上第一個一站式處理因果學習開源算法工具包的完整過程，率先解決因果學習因果發(fā)現(xiàn)、因果識別、因果效應估計、反事實推斷和戰(zhàn)略學習五個關鍵問題，具有一站式、新、完整、廣泛使用的特點，最大限度地降低決策者政府和企業(yè)自動化決策能力。

YLearn因果學習開源項目是九章云極DataCanvas公司繼DAT自動機器學習工具包DingoDB在實時交互分析數(shù)據(jù)庫后，發(fā)布了第三個開源重器。此后，九章云極DataCanvas公司開源基礎軟件地圖進一步擴大，整合AutoML和因?qū)W習等前沿AI該技術(shù)的開源基礎工具系列將進一步加府和全行業(yè)數(shù)據(jù)智能的價值釋放。

九章云極DataCanvas開源項目研發(fā)團隊發(fā)現(xiàn)，雖然基于機器學習的業(yè)務預測結(jié)果在提高業(yè)務收入方面得到了廣泛的應用，但隨著政府和企業(yè)的獨立AI對智能決策的需求日益旺盛，決策者需要一個可以理解和解釋為什么要做出決定的原因。因果關系的呈現(xiàn)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和智能決策的剛性功能，而只提供數(shù)據(jù)相關性的機器學習是不可能的。

學習因果（CausalLearning）技術(shù)融合將成為解決這一問題的最佳解決方案，YLearn因此，學習開源項目誕生了。

YLearn因果學習開源項目(以下簡稱YLearn)也有九章云極DataCanvas產(chǎn)品基因開源、靈活、自動。以開源社區(qū)為基礎，YLearn旨在填補市場上缺乏完整、全面、端到端因果學習工具包的空白，與全球開源貢獻者共同打造端到端、最完整、最系統(tǒng)的因果學習算法工具包，直接降低決策者的使用成本。

目前，YLearn由CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy、Interpreter各部件支持獨立使用和統(tǒng)一包裝。通過這些靈活的組件，YLearn實現(xiàn)了用因果圖表示數(shù)據(jù)集中的因果關系、識別因果效應、概率表達和各種估計模型的功能，并將繼續(xù)跟上前沿研究，以增加和提高性能。

為了進一步降低使用門檻，除了使用過程清晰、簡單、易于使用外，YLearn九章云極也將融合DataCanvas核心技術(shù)——AutoML學習自動機器。通過AutoML技術(shù)加持，YLearn自動調(diào)參、自動優(yōu)化、一鍵自動生成對應結(jié)果Y自動化高級功能等多種決策方案；此外，YLearn還將實現(xiàn)基于因果關系的可視化決策圖譜，如設定企業(yè)經(jīng)營指標，通過互動推導不同決策的影響和效益。

自動化因果關系分析提供了YLearn決策者將理解因果學習開源項目AI決策邏輯，增強AI為決策可信度提供重要支持，將成為政府和企業(yè)自動化決策之門AI鑰匙。

因果學習-引領人工智能邁向新階段

因果學習的潛力和對未來人工智能技術(shù)趨勢的影響得到了學術(shù)界和行業(yè)的認可。貝葉斯網(wǎng)絡之父，2011年圖靈獎得主JudeaPearl如果沒有因果關系的推理能力，AI從根本上限制了發(fā)展。

清華大學計算機系副教授、博士生導師崔鵬在新聞發(fā)布會上指出，因果統(tǒng)計將在新一代人工智能理論的基礎上發(fā)揮重要作用。目前人工智能局限性的根源是知其然，但不知其原因。其中，知其然中的指數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，所以然是指數(shù)據(jù)之間的因果關系。崔教授的團隊通過因果統(tǒng)計引入機器學習多年的研究，發(fā)現(xiàn)因果統(tǒng)計在解決機器學習穩(wěn)定性、解釋性和算法公平性方面表現(xiàn)突出。

商業(yè)市場也呼吁加快因果學習技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應用。Gartner最新發(fā)布的因果學習創(chuàng)新洞察報告《InnovationInsight：CausalAI》人工智能必須超越基于相關性的預測，面向基于因果關系的解決方案，以實現(xiàn)更好的決策和更大的自動化。……人工智能對未來至關重要。

因果學習技術(shù)將大力提高人工智能技術(shù)的自主性、可解釋性、適應性和魯棒性。基于這些特性AI政府和企業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化技術(shù)升級，將進一步降低成本，提高效率，收獲超出預期的數(shù)據(jù)價值。

開源重器——AI技術(shù)創(chuàng)新應用引擎

前沿技術(shù)在商業(yè)市場上的成功大規(guī)模應用，離不開強大的開源工具的助推和催化。

正如Sklearn(機器學習領域最著名的編程模塊之一)機器學習技術(shù)的應用TensorFlow、PyTorch(兩個功能齊全的框架用于構(gòu)建深度學習模型)深度學習技術(shù)應用的意義和價值也迫切需要因果學習領域的一個「開源重器」突破應用瓶頸。

YLearn因果學習開源工具包的出現(xiàn)解決了市場上強大而完整的因果學習缺失Parallax代理工具包這個卡脖子問題，加速將因果學習技術(shù)從實驗室?guī)牍I(yè)應用。CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫風險投資創(chuàng)始合伙人蔣濤說：中國開源正好，技術(shù)走向平民化才有更大的市場，YLearn對于AI各行業(yè)技術(shù)更精細、更深入，將有很大的動力。

我國軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是開源產(chǎn)業(yè)成長的基礎，為其提供成長土壤。在十四五規(guī)劃中，國家高度重視開源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，首次將開源納入頂層設計。九章云極DataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO2022年已進入開源騰飛之年，尚明棟在新聞發(fā)布會上的講話中說。我們認為在AI與應用軟件相比，軟件是基礎設施，開源是基礎軟件‘主戰(zhàn)場’。”

秉承九章云極DataCanvas公司緊緊圍繞數(shù)據(jù)智能的技術(shù)創(chuàng)新理念和AI將技術(shù)融合應用于實際業(yè)務場景的產(chǎn)品文化，九章云極DataCanvas在創(chuàng)新迭代開源工具的同時，開源項目研發(fā)團隊不斷吸收政府和行業(yè)各種場景實際應用的需求和反饋。同時，九章云極DataCanvas公司的AI基礎軟件產(chǎn)品系列不斷與自主開發(fā)的開源重器融合，也將加速政府和企業(yè)客戶的享受AI應用融合技術(shù)帶來的業(yè)務價值。