摘 要：近三十年因果研究取得了长足的进步，除了被誉为“统计学因果推断革命”的潜在结果模型，还有朱迪亚·珀尔所主导的结构因果模型。这个理论在深刻改变社会科学、神经科学和行为科学研究范式的同时，也走出了一条不同于（同时也裨益于）机器学习（深度学习）智能研究的新思路，为人工智能进入“小数据、大任务”的范式发展提供了可能性与光照。本文将对结构因果模型的根本设想、数学化进程及其人工智能愿景做细致地评述。

关键词：贝叶斯网络  结构因果模型  因果推断引擎  do-演算