Principen om orsakssamband är grundläggande för vetenskap och samhälle och har varit ett aktivt ämne i filosofi under över två årtusenden. Moderna filosofer förlitar sig ofta på "neurondiagram", ett domänspecifikt visuellt språk för att diskutera och resonera om orsakssamband och begreppet orsakssamband i sig. I detta papper formaliserar vi syntax och semantik av neurondiagram. Vi diskuterar befintliga algoritmer för att identifiera orsaker i neurondiagram, visar hur dessa metoder är bristfälliga och föreslår lösningar på dessa problem. Vi skiljer standardrepresentationen av ett dynamiskt utförande av ett neurondiagram från dess statiska definition och definierar två separata, men relaterade semantik, en för de kausala effekterna av neurondiagram och en för identifiering av orsaker själva. Mest betydande, föreslår vi en enkel språk förlängning som stöder en tydlig, konsekvent och omfattande algoritm för automatisk kausal inference.
Vår formalisering av neurondiagram och deras semantik löser båda dessa frågor REF.
Causal Reasoning with Neuron Diagrams
{'venue': '2010 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing', 'journal': '2010 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}