當今AI仰賴於大資料的相關性（Correlation），雖然，相關性並不一定表示其具有因果關係（Correlation does not imply causation），因為當今的AI對於因果關係的探索能力，仍極其有限，非常依賴人類（具有溯因性推理習慣者）來補足。
人類具有溯因性推理習慣者，就是通稱的創新者，如諸葛亮等，其擅長於溯因推理（Abductive reasoning）：從果追溯其真實的因，而如果AI能夠掌握更高階的因果關係，就可望降低其不確定性的行為、大幅提升可解釋性、可信賴度，以及創造性思維能力。
這就是目前AI專家們努力的方向，也就是AI將邁向革命性的大未來，所以，有人稱之為：因果革命。也就是讓AI除了大資料相關性之外，能提升探索和掌握因果性的能力。
於此建議您可以參閱這本2019年的暢銷書（圖1），在這本書裡將因果關係分為三個階層：觀察、行動和想像（圖2），AI的大未來就是讓AI能充分掌握深層的因果性，也就是這本書裡所說的：高階因果關係。
圖1
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