論文の概要: Systems with Switching Causal Relations: A Meta-Causal Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13054v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 21:32:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:23:05.551468
• Title: Systems with Switching Causal Relations: A Meta-Causal Perspective
• Title（参考訳）: スイッチング因果関係を持つシステム:メタ因果関係の観点から
• Authors: Moritz Willig, Tim Nelson Tobiasch, Florian Peter Busch, Jonas Seng, Devendra Singh Dhami, Kristian Kersting,
• Abstract要約: エージェントの行動の柔軟性や、環境プロセスにおける転換点の柔軟性は、システムの質的なダイナミクスを変える可能性がある。 新しい因果関係が出現し、既存の因果関係が変化または消失し、結果として因果グラフが変化する。 本稿では,古典的因果モデルを等価な定性行動に基づいてクラスタに分類するメタ因果状態の概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.752058058199847
• License:
• Abstract: Most work on causality in machine learning assumes that causal relationships are driven by a constant underlying process. However, the flexibility of agents' actions or tipping points in the environmental process can change the qualitative dynamics of the system. As a result, new causal relationships may emerge, while existing ones change or disappear, resulting in an altered causal graph. To analyze these qualitative changes on the causal graph, we propose the concept of meta-causal states, which groups classical causal models into clusters based on equivalent qualitative behavior and consolidates specific mechanism parameterizations. We demonstrate how meta-causal states can be inferred from observed agent behavior, and discuss potential methods for disentangling these states from unlabeled data. Finally, we direct our analysis towards the application of a dynamical system, showing that meta-causal states can also emerge from inherent system dynamics, and thus constitute more than a context-dependent framework in which mechanisms emerge only as a result of external factors.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における因果関係に関するほとんどの研究は、因果関係は一定の基礎となるプロセスによって駆動されると仮定している。 しかし、環境プロセスにおけるエージェントの行動やチップポイントの柔軟性は、システムの質的なダイナミクスを変える可能性がある。 その結果、新たな因果関係が出現し、既存の因果関係が変化または消失し、結果として因果関係グラフが変化する。 因果グラフ上のこれらの定性的変化を分析するために,古典的因果モデルを等価な定性的挙動に基づいてクラスタにグループ化し,特定のメカニズムのパラメータ化を統合するメタ因果状態の概念を提案する。 観察されたエージェントの挙動からメタ因果状態がどのように推測できるかを実証し、ラベルのないデータからこれらの状態を引き離す潜在的方法について議論する。 最後に,解析を動的システムの適用に向けて向けることで,メタ因果状態が固有のシステムダイナミクスからもたらされることを示し,外部要因の結果としてのみメカニズムが出現するコンテキスト依存フレームワーク以上のものとなることを示す。

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