論文の概要: What is causal about causal models and representations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19335v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 17:35:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:50.511530
• Title: What is causal about causal models and representations?
• Title（参考訳）: 因果モデルと表現に因果関係は何か?
• Authors: Frederik Hytting Jørgensen, Luigi Gresele, Sebastian Weichwald,
• Abstract要約: 因果ベイズネットワークは介入分布の予測を行うため「因果」モデルである。 このような因果モデル予測と実世界の成果を結びつけるためには、どの行動がモデル内のどの介入に対応するかを決定する必要がある。 我々は、介入の正確さとして、行動の異なる解釈にそのような要件を課すための正式な枠組みを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.128695263114213
• License:
• Abstract: Causal Bayesian networks are 'causal' models since they make predictions about interventional distributions. To connect such causal model predictions to real-world outcomes, we must determine which actions in the world correspond to which interventions in the model. For example, to interpret an action as an intervention on a treatment variable, the action will presumably have to a) change the distribution of treatment in a way that corresponds to the intervention, and b) not change other aspects, such as how the outcome depends on the treatment; while the marginal distributions of some variables may change as an effect. We introduce a formal framework to make such requirements for different interpretations of actions as interventions precise. We prove that the seemingly natural interpretation of actions as interventions is circular: Under this interpretation, every causal Bayesian network that correctly models the observational distribution is trivially also interventionally valid, and no action yields empirical data that could possibly falsify such a model. We prove an impossibility result: No interpretation exists that is non-circular and simultaneously satisfies a set of natural desiderata. Instead, we examine non-circular interpretations that may violate some desiderata and show how this may in turn enable the falsification of causal models. By rigorously examining how a causal Bayesian network could be a 'causal' model of the world instead of merely a mathematical object, our formal framework contributes to the conceptual foundations of causal representation learning, causal discovery, and causal abstraction, while also highlighting some limitations of existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 因果ベイズネットワークは介入分布の予測を行うため「因果」モデルである。 このような因果モデル予測と実世界の成果を結びつけるためには、どの行動がモデル内のどの介入に対応するかを決定する必要がある。 例えば、あるアクションを治療変数の介入として解釈するには、おそらくアクションは必要だろう。 a)介入に対応する方法で治療の分布を変更し、 b) 結果が治療にどのように依存するかなどの他の面を変更しない。一方,一部の変数の限界分布は,効果として変化する可能性がある。 我々は、介入の正確さとして、行動の異なる解釈にそのような要件を課すための正式な枠組みを導入する。 この解釈の下では、観測分布を正しくモデル化するすべての因果ベイズネットワークは、自明に介入的に有効であり、そのようなモデルを偽る可能性のある経験的データを得る行為は存在しない。 非円形で同時に自然デシダラタの集合を満たす解釈は存在しない。 代わりに、デシダラタに反する可能性のある非循環的解釈を検証し、これが因果モデルのファルシフィケーションをいかに可能かを示す。 因果的ベイズ的ネットワークが単に数学的対象ではなく「因果的」な世界モデルであるかどうかを厳格に検討することにより、我々の形式的枠組みは因果的表現学習、因果的発見、因果的抽象の概念的基礎に寄与し、既存のアプローチのいくつかの制限も強調する。

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