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结合专家的因果判断(cs.AI)

考虑一个决策者,他想要决定采取哪种干预措施,以改变目前不受欢迎的情况。决策者有一个专家小组,每个专家团队都了解促成结果的不同因素之间的因果关系。决策者对专家的意见有着不同程度的信心。她想结合他们的意见,以实现最有效的干预。我们正式界定了有效干预的概念,然后考虑如何结合专家的因果判断来确定最有效的干预。我们定义了两个因果模型是可兼容的,并展示了可兼容的因果模型如何合并的。然后,我们用它作为结合专家的因果判断的基础。我们还为因果模型提供了分解的定义,以满足模型不兼容的情况。我们用一些真实的例子来说明我们的方法。

原文标题:Combining Experts' Causal Judgments

原文:Consider a policymaker who wants to decide which intervention to perform in order to change a currently undesirable situation. The policymaker has at her disposal a team of experts, each with their own understanding of the causal dependencies between different factors contributing to the outcome. The policymaker has varying degrees of confidence in the experts' opinions. She wants to combine their opinions in order to decide on the most effective intervention. We formally define the notion of an effective intervention, and then consider how experts' causal judgments can be combined in order to determine the most effective intervention. We define a notion of two causal models being \emph{compatible}, and show how compatible causal models can be merged. We then use it as the basis for combining experts' causal judgments. We also provide a definition of decomposition for causal models to cater for cases when models are incompatible. We illustrate our approach on a number of real-life examples.

原文作者:Dalal Alrajeh, Hana Chockler, Joseph Y. Halpern

原文地址:http://arxiv.org/abs/2005.10180

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