蚂蚁集团开源大规模全链路因果学习系统OpenASCE
还进一步沉淀了20多个工业级因果学习算法
当地时间12月10日，为期6天的AI国际顶会NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 在美国路易斯安那州新奥尔良市开幕。
NeurIPS是全球人工智能和机器学习领域的顶级会议，与ICML并称为人工智能领域难度最大，水平最高，影响力最强的会议。
会议首日，中国互联网企业蚂蚁集团受邀举办主题为“知识增强 AI 在垂直行业的应用探索” （Knowledge-enhanced AI for Industry Verticals）的研讨会，并在会上开源了业界首个分布式全链路因果学习系统OpenASCE (Open All-Scale Causal Engine)。
因果推断主要研究如何从数据中推断因果关系，是数据科学领域的重要分支，而传统的机器学习则主要依赖数据中的相关关系。
融合因果推断和机器学习可以同时发挥两者的强项，我们称之为因果学习。
因果学习作为一种深入理解数据和决策背后关系的技术，在数据驱动的运营和决策中扮演着重要的角色。
OpenASCE根植于蚂蚁集团多年积累的实践经验和技术突破，相较于业界已有的一些开源框架，支持全链路大规模因果学习，包含因果发现、因果效应估计和归因，覆盖了因果各个领域的相应实现。
在因果发现上，OpenASCE支持分布式贝叶斯网络结构搜索，能够处理百节点百万样本数据；同时支持基于连续优化的因果发现，支持万级节点亿级样本数据。
OpenASCE 实现的大规模分布式因果纠偏树可以在 4 小时内完成 1 亿样本的训练任务，是业界唯一的分布式因果提升树实现。
此外，OpenASCE还进一步沉淀了20多个工业级因果学习算法，包括15个以上因果技术和深度学习结合的因果表征学习方法，有效降低了因果技术的工业应用门槛，在蚂蚁集团内部实现了规模化应用。
比如信贷风控团队通过OpenASCE的因果学习方法，可以更准确地识别出风险因素和客户行为之间的因果关系，大幅提高了风险控制的精度和效率。
在营销优化方面，OpenASCE能够帮助营销人员有效寻找“营销敏感人群”，提升业务指标。在推荐场景中，因果推断可以帮助机器学习纠正数据中的偏置，去除伪相关，学习更稳定的因果关系。
据了解，技术开源是蚂蚁集团的重要技术战略，蚂蚁集团在人工智能、数据库、云计算、隐私计算、安全可信等领域都拥有自主可控的关键开源技术，截至目前，共计开源了1700多个代码仓库，积累了100多个社区头部开源项目。
《COPU2022 中国开源发展蓝皮书》显示，蚂蚁开源影响力排名国内前三，其中重点开源的 9 大技术均为支撑支付宝的核心技术。
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