本文摘要：对事件作出预测比较更容易，但分析因果关系则是一件很艰难的事。

对事件作出预测比较更容易，但分析因果关系则是一件很艰难的事。就像路上很多人带着雨伞，代表有可能 不会大雨，但雨伞不是大雨的原因。而当你想要转变事件的结果时，理解因果关系就显得十分最重要了，比如要制止一场雨，不有可能让所有人都不带上雨伞。

美国一家公司Via Science，就期望能通过其专利性的因果分析技术，协助电力、能源等公司寻找电力系统中的风险所在。公司CEOColin Gounden向展出的右图，是对美国麻省周围各医院经常出现电力故障的分析。系统不会分析电力路线、植被、海拔、天气、地理人口信息、金融市场等各类信息，得出结论风险值，并展出有可能的原因所在。经过一百多年的发展，电力系统早已是不可或缺的基础设施，而且构成了极为简单的网络。

电力公司想的不仅是预测什么时候经常出现故障，堪称想要避免车祸经常出现，这就必须寻找造成电力事故的原因。Gounden告诉他(公众号：)，公司的技术核心是因果分析平台Focus™，它应用于了UCLA教授Judea Pearl发明者的贝叶斯网络，用作解读数据之间的关系。

Pearl教授是2011年图灵奖获得者。非常简单来说，贝叶斯网络不会引进更加多变量来建构一个图（Graph），从而看这些变量之间的相互关系以及如何转变。比如展出雨、雨伞与天色的关系，不会看见灰色的天空与大雨有关系，也不会看见大雨时没雨伞 这个变量经常出现，但仍不会经常出现灰色的天空。

然后较为两种场景就不会找到，灰沉的天空与大雨的关系更加强劲，也就是它经常出现的原因。Gounden回应，贝叶斯网络的优势是中用了图论（Graph Theory），比起于神经网络，其运作过程有透明性，不是黑盒子。

他告诉他，贝叶斯网络两个特点：一是能让人类理解究竟再次发生了什么；二是由于告诉再次发生了什么， 就可以作出转变。而深度自学网络可以新的训练，但无法转变网络模型。转变网络的理由是，可以让它的效果更佳。

比如，如果早已告诉了天气不会影响能源供给和购物的状况，就可以必要告诉他计算机这种结果，而不必让它自己寻找这种联系。把这些规则输出网络，可以节省计算出来时间。另外一个理由是，可以在虚拟世界中仿真有可能再次发生的情况，仿真某个变量有可能产生什么样的结果。比如，在 现实中有可能想要理解，如果略为转变电路，某片楼宇中的电力状况不会再次发生什么变化？但无法知道这么做到，用户会想要忍受这种试验的结果，而在计算机中可以做到这种仿真。

Gounden毕业于哈佛大学，是一位倒数创业者，他曾创办了两家公司并顺利解散，其中一家在1999年以9800万美元的价格被并购。他在2000年牵头正式成立GNS Healthcare公司，也是用因果贝叶斯网络分析基因等身体健康数据。

再行后来，他们开始找寻其它某种程度可以应用于机器学习的行业，并在去年8月正式成立了Via Science。从身体健康到能源行业，跨度不堪称并不大。不过他告诉他，两者有不少共性。

一是，考虑到从基因到蛋白质再行到细胞的整个过程，它与能源从产生到经过简单的网络再行到达终端用户，整个过程十分相似，有相近的架构。二是两者很简单，有成千上万的变量。

人体与电力网络的复杂性是一样的，在规模上与复杂性上很相近。三是问题的重要性。对人体来说，你不有可能想要做到什么实验就做到什么，临床试验的成本很高。电力系统也一样，不有可能必要开动某个地方的电源，想到不会再次发生什么变化。

而对于某地区否应当新建发电厂这样的问题， 由于建厂必须数年的时间，不有可能等几年再行想到究竟不会有什么影响，这必须事前仿真。对于新领域，数据是一个难题。机器学习必须的数据，但没顺利的案例也就没数据。所以Via Science的作法是不拒绝用户提供数据，而是用于公开发表数据。

公开发表数据的非常丰富程度，也是他们考虑到新的应用于的最重要标准。Gounden告诉他，如果想要告诉接下来的几分钟哪里有可能断电，这必须动态的数据；但如果想要告诉未来几年中，电力设施不会经常出现哪些风险，这就不必须动态数据，而是必须趋势数据，比如天气、人口、地 域等。他们的系统中不会中用了卫星图数据，无人机测绘数据。

这样可以看见建筑物、电力设施都在哪，而这些 数据不必须取得许可。当然，如果有员工工作年限、专家评估和设备状况等企业内部数据，模型不会更加精确。他回应，在通过公开发表 数据建模，证明了效果后，再行让企业获取一些较隐私的数据就更容易得多。

由于能源公司很激进，将近万不得已会转变，所以Gounden和同事们首先射击的是联邦政府部门。因着与政府不俗的关系，他们首先申请人了小范围的试验，由于对电力系统提高的效果不俗，也因此获得了政府的引荐。Via Science也在考虑到将某种程度的技术用作中国市场。

正如Gounden所说，各地电力系统的运作方式都一样。而看上中国市场的另一个原因是，国内的电力公司，如上海电力，同时在印度、巴基斯坦等地也有项目，所以他们可以服务更加普遍的市场。

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