李昊轩：用SURD方法破解复杂系统因果关系

李昊轩：用SURD方法破解复杂系统因果关系

最近发表于Nature Communications的一项研究提出了一种名为“协同-特有-冗余分解”（SURD）的新方法，为因果推理在复杂系统中的应用开辟了新的途径。这项研究的提出者是来自北京大学的22岁博士生李昊轩，他在因果学习领域已经取得了令人瞩目的成就。

出生于2002年的李昊轩，15岁考入北京大学，19岁直接攻读博士学位。他在人工智能领域展现出非凡的才华，已经在顶级会议如ICML、NeurIPS、ICLR等发表30多篇论文，其中9篇作为第一作者。此外，他还获得了6项国家发明专利，并担任多个权威期刊的审稿人。

李昊轩的研究主要集中在因果推理和机器学习的交叉领域，特别是如何将因果推理应用于推荐系统、经济学预测等实际问题中。他的研究不仅在学术界获得了广泛认可，还在工业界产生了重要影响。例如，他的研究成果已经被应用于美团的个性化补贴场景和华为应用商店的搜索场景。

因果推理是机器学习领域的重要分支，它致力于从数据中识别变量之间的因果关系，而不仅仅是统计关联。在复杂的系统中，因果关系往往受到多种因素的影响，包括非线性依赖、随机干扰、自因果、碰撞效应和外部因素等。传统的因果推断方法，如Granger因果和转移熵，在处理简单线性关系时效果较好，但在面对复杂的因果结构时往往力不从心。

李昊轩提出的SURD方法，通过对变量未来状态的信息增量进行分解，将因果关系量化为冗余、特有和协同信息的贡献。这种方法能够识别变量的冗余和协同因果性，为气候模型、神经网络等复杂系统的因果分析提供了新的工具。

具体来说，SURD方法基于香农熵理论，利用信息增量来度量因果性。对于一个时间序列变量集合Q=[Q1(t), Q2(t), ..., QN(t)]，目标是量化该集合中的各变量对未来目标变量Qj的因果影响。SURD方法将目标变量未来信息的增量分解为冗余因果性、特有因果性和协同因果性三个部分。其中，冗余因果性表示多个变量中包含的相同信息量，特有因果性表示某个变量单独对目标变量的贡献，而协同因果性则表示多个变量联合对目标变量的贡献。

这种分解方法具有重要的理论和实践意义。在理论层面，它为理解复杂系统中的因果关系提供了新的视角；在实践层面，它可以帮助研究人员更准确地识别变量之间的因果关系，从而改进预测模型和决策系统。例如，在气候研究中，SURD方法可以帮助科学家理解不同气象因素对气候变化的贡献；在金融领域，它可以用于分析各种经济指标对股市波动的影响。

李昊轩的研究不仅展示了他在因果推理领域的深厚功底，也体现了他对解决实际问题的重视。他的工作为因果推理在机器学习中的应用开辟了新的方向，也为解决复杂系统中的因果关系问题提供了有力的工具。随着研究的深入，我们有理由相信，李昊轩将在这一领域取得更多的突破，为人工智能的发展做出更大的贡献。