Causal AI
कॉसल ए. आई. एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जो कारण और प्रभाव की व्याख्या कर सकती है। संगठन द्वारा निर्णय लेने और निर्णय के कारणों को समझाने में मदद करने के लिए कारण AI तकनीक का उपयोग किया जाता है। कारणात्मक ए. आई. पर आधारित प्रणालियाँ, किसी व्यवहार या घटना के लिए कारणात्मकता के अंतर्निहित जाल की पहचान करके, ऐसी अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं जो केवल भविष्यसूचक ए. आई. मॉडल ऐतिहासिक डेटा से निकालने में विफल हो सकते हैं। कार्य-कारण के विश्लेषण का उपयोग उन स्थितियों में मानव निर्णयों के पूरक के रूप में किया जा सकता है जहां किसी परिणाम के पीछे के कारणों को समझना आवश्यक है, जैसे कि विभिन्न हस्तक्षेपों, नीतिगत निर्णयों के प्रभाव की मात्रा निर्धारित करना या परिदृश्य योजना बनाना। ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता कंप्यूटर वैज्ञानिक और दार्शनिक जूडिया पर्ल ने द बुक ऑफ व्हायः द न्यू साइंस ऑफ कॉज एंड इफेक्ट में कारण AI की अवधारणा और मशीन सीखने की सीमाओं को उठाया था। पर्ल ने जोर देकर कहाः "यंत्रों की कारण संबंधों की समझ की कमी शायद उन्हें मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता देने में सबसे बड़ी बाधा है।" कोलंबिया विश्वविद्यालय ने निदेशक एलियास बरेनबोइम के तहत एक कारण एआई प्रयोगशाला की स्थापना की है। प्रोफेसर बरेनबोइम का शोध स्वास्थ्य और सामाजिक विज्ञान के साथ-साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में डेटा-संचालित क्षेत्रों में कारणात्मक और प्रति-तथ्यात्मक अनुमान और उनके अनुप्रयोगों पर केंद्रित है। तकनीकी अनुसंधान और परामर्श फर्म गार्टनर ने पहली बार अपनी 2022 हाइप साइकिल रिपोर्ट में कारणात्मक एआई को शामिल किया, इसे त्वरित एआई स्वचालन में पांच महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक के रूप में उद्धृत किया। संदर्भ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग कारणात्मक अनुमान