Vi reagerar på det vi ser, men exakt vad är det vi reagerar på? Vilka är de visuella orsakerna till beteendet? Kan vi identifiera sådana orsaker från rådata bild? Om de visuella egenskaperna är orsaker, hur kan vi manipulera dem? Här ger vi en strikt definition av den visuella orsaken till ett beteende som i stort sett är tillämpligt på det visuellt drivna beteendet hos människor, djur, nervceller, robotar och andra synsystem. Vårt ramverk generaliserar standardräkenskaper av kausal inlärning till miljöer där de kausala variablerna måste konstrueras från mikro-variabler (rå bild pixlar i detta fall). Vi bevisar Causal Coarsening Theorem, vilket gör att vi kan få kausal kunskap från observationsdata med minimal experimentell ansträngning. Teorem ger en koppling till standard inference tekniker i maskininlärning som identifierar funktioner i en bild som korrelerar med, men inte kan orsaka, målbeteendet. Slutligen föreslår vi ett aktivt lärande för att lära sig en manipulatorfunktion som utför optimala manipulationer på bilden för att automatiskt identifiera den visuella orsaken till ett målbeteende. Vi illustrerar våra slutsatser och inlärningsalgoritmer i experiment baserade på både syntetiska och verkliga data. Såvitt vi vet är vår berättelse det första beviset på sann kausalundervisning i litteraturen. CHALUPKA, PERONA OCH EBERHARDT 2. Vi bevisar Causal Coarsening Theorem (5), som visar hur observationsdata kan användas för att lära sig den visuella orsaken med minimal experimentell ansträngning. Det kopplar de nuvarande resultaten till standard klassificering uppgifter i maskininlärning. 3. Vad är det som händer? Vi beskriver en metod för att lära sig manipulatorns funktion, som automatiskt utför perceptuellt optimala manipulationer av de visuella orsakerna. Vi illustrerar våra idéer med hjälp av syntetiska och verkliga data experiment. Python-kod som implementerar våra algoritmer och reproducerar de experimentella resultaten kommer att finnas tillgänglig online på http://vision. caltech.edu/  och kchalupk/code/visual_causes.tar.gz. Vårt ramverk utvidgar teorin om kausala grafiska modeller (Spirtes et al., 2000; Pearl, 2009 ) till en miljö där indata består av rå pixel (eller andra mikrovariable) data. I motsats till standardinställningen, där makrovariablerna i de statistiska uppgifterna redan specificerar kandidatens kausala relativa, måste de kausala variablerna i vår miljö konstrueras utifrån de mikrovariabler som de är supervene på, innan något orsakssamband kan fastställas. Vi betonar skillnaden mellan vår metod för inlärning av orsakssamband och metoder för val av orsakssamband (Guyon et al., 2007; Pellet och Elisseef, 2008). De senare metoderna väljer de bästa (enligt något orsakssamband) särdragen från en begränsad uppsättning rimliga makrovariabla kandidater. Däremot söker vårt ramverk effektivt igenom hela utrymmet för alla möjliga makrovariabler som kan konstrueras från en bild. Vårt tillvägagångssätt utgår från teorin om beräkningsmekaniken i Shalisi och Crutchfield (2001) (se även Shalisi, 2001), men stöder en mer explicit kausal tolkning än den ursprungliga beskrivningen. Såvitt vi vet är detta den första berättelsen om hur man lär sig ett verkligt kausalt drag.
Chalupka m.fl. REF presenterade ett inlärningsförfarande för utbildning av en manipulatorfunktion som är robust mot kontradiktoriska exempel.
Visual Causal Feature Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}