論文の概要: When Counterfactual Reasoning Fails: Chaos and Real-World Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23820v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 08:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 10:23:40.693598
• Title: When Counterfactual Reasoning Fails: Chaos and Real-World Complexity
• Title（参考訳）: 反現実的推論が失敗する時:カオスと実世界の複雑さ
• Authors: Yahya Aalaila, Gerrit Großmann, Sumantrak Mukherjee, Jonas Wahl, Sebastian Vollmer,
• Abstract要約: 構造因果モデルの枠組みにおける反実的推論の限界について検討する。 低次モデル不確実性やカオス力学といった現実的な仮定は、直観に反する結果をもたらす。 この研究は、カオスと不確実性を特徴とする設定に反実的推論を適用する際に注意を促している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9223856107206057
• License:
• Abstract: Counterfactual reasoning, a cornerstone of human cognition and decision-making, is often seen as the 'holy grail' of causal learning, with applications ranging from interpreting machine learning models to promoting algorithmic fairness. While counterfactual reasoning has been extensively studied in contexts where the underlying causal model is well-defined, real-world causal modeling is often hindered by model and parameter uncertainty, observational noise, and chaotic behavior. The reliability of counterfactual analysis in such settings remains largely unexplored. In this work, we investigate the limitations of counterfactual reasoning within the framework of Structural Causal Models. Specifically, we empirically investigate \emph{counterfactual sequence estimation} and highlight cases where it becomes increasingly unreliable. We find that realistic assumptions, such as low degrees of model uncertainty or chaotic dynamics, can result in counterintuitive outcomes, including dramatic deviations between predicted and true counterfactual trajectories. This work urges caution when applying counterfactual reasoning in settings characterized by chaos and uncertainty. Furthermore, it raises the question of whether certain systems may pose fundamental limitations on the ability to answer counterfactual questions about their behavior.
• Abstract（参考訳）: 人間の認知と意思決定の基盤であるカウンターファクチュアル推論は、機械学習モデルの解釈からアルゴリズムの公正性の促進まで、因果学習の「ホット・ゲイル」と見なされることが多い。 因果モデルが明確に定義されている文脈では、反事実推論が広く研究されているが、現実の因果モデリングはモデルやパラメータの不確実性、観測ノイズ、カオスな振る舞いによって妨げられていることが多い。 このような状況下での反事実分析の信頼性はほとんど未解明のままである。 本研究では,構造因果モデルの枠組みにおける反実的推論の限界について検討する。 具体的には,emph{counterfactual sequence Estimation} を実証的に検討し,信頼性が増すケースを強調する。 モデル不確実性やカオス力学などの現実的な仮定は、予測された反事実軌道と真の反事実軌道との劇的なずれを含む直感的な結果をもたらす可能性がある。 この研究は、カオスと不確実性を特徴とする設定に反実的推論を適用する際に注意を促している。 さらに、特定のシステムが行動に関する反現実的な質問に答える能力に根本的な制限を課すかどうかという問題も提起される。

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