本研究探讨了因果推断与可解释人工智能中反事实的使用差异，提出了反事实的正式定义，并分析了其在这两个领域的应用，促进了CI与XAI的融合。

本研究提出了一种新方法，通过追溯反事实来提高模型的可解释性，解决了传统方法忽视因果关系的问题。该方法结合因果推理，生成可操作的解释，并在实验中显示出比现有技术更深刻的模型洞察。

本研究提出了一种基于切片的深度学习模型可解释性方法，应用于3D CT数据，通过2D编码器生成反事实，节省内存并保持3D上下文，显示出良好的效果，具有重要的临床应用潜力。

本研究提出了一种新统计建模原则ETZ，以解决随机对照试验中反事实有效性估计的不确定性问题。研究发现，反事实的不确定性通常小于事实的不确定性。反事实点估计在整体人群中是无偏的，但在针对性治疗中需谨慎处理。

本研究提出了一种新的变分贝叶斯因果推断框架，解决了传统方法在高维情况下反事实处理能力不足的问题。该框架无需反事实样本即可进行监督，并通过解耦潜在变量识别因果效应。实验结果显示，该框架在多个基准测试中表现优于现有模型。

本研究探讨多智能体马尔可夫决策中解释反事实结果的挑战。通过新的因果解释公式，将代理行动对结果的反事实效应分解为各代理和状态变量的贡献，帮助理解多智能体互动的潜在影响。

该文综述可解释人工智能（XAI）研究，指出因果关系与XAI紧密关联，存在三种视角：因果缺失限制AI发展、探索理想解释形式、因果作为XAI先导。研究通过引入因果概念、反事实和因果模型实现自解释，并探讨人机自然语言交流、因果编码提升信任度、因果推理构建无线网络及网络安全等应用，提出未来方向。

该文汇总多篇因果推断研究，涵盖反事实查询重估、因果生成建模、广告放置优化、因果结构学习算法比较、中介分析与反事实框架、Credal网络反事实边界计算、CausalKG框架、反事实图解释、单世界干预图推断及贝叶斯层级模型处理反事实分布不确定性。

本文介绍了因果机器学习方法，将数据生成过程形式化为结构性因果模型，并从因果的角度探讨了干预和反事实的影响。该方法归类为五类，包括因果监督学习、因果生成建模、因果解释、因果公平性和因果强化学习，并比较了每种类别中的方法。

本文介绍了因果机器学习方法，将数据生成过程形式化为结构性因果模型，并从因果的角度探讨了干预和反事实的影响。该方法归类为五类，包括因果监督学习、因果生成建模、因果解释、因果公平性和因果强化学习，并比较了每种类别中的方法。