计算机科学界诺贝尔奖「图灵奖」得主Judea Pearl(珀尔) 在他的开创性著作《The Book of Why》一书里✿★，提到了「因果关系阶梯」(Ladder of Causality)的概念✿★。他指出了这个阶梯上的三个梯级——联想(Association)✿★、干预(Intervention) 和梯级✿★，位于这梯级的思考者可以想象(Imaging) 不存在的世界并推断观察到的现象✿★，并试图去了解事件的起因来深刻理解问题缘由✿★。因而他们能够考虑在第1 层或第2 层级所无法想象到的一些场景( 图-1)✿★。

　　近年来✿★，许多专家用心研究反事实推理对人们决策(Decision-making)的影响✿★，其提倡决策者应该根据反事实来评估可能采取的替代性方案或行动✿★。其中的反事实推理意味着思考过去或未来事件的替代可能性✿★。当一个人修改先前的事实事件松本江梨花✿★，然后评估该变化的后果时J9九游(中国)真人游戏第一品牌✿★，就会出现反事实思考了✿★。例如✿★，人们常常会透过想象某些因素可能会有所不同来反思车祸的结果✿★，便能为已经发生的生活事件创造可能的替代方案✿★，于是出现反事实思考✿★：「如果我没有分心听歌✿★，而无意中超速✿★，就不会发生车祸✿★。」

　　反事实思考使人们能够探索最初可能没有考虑过的 替代性 路径和解决方案✿★。换句话说✿★，参与反事实推理可以透过鼓励个人考虑 替代方案 来激发创意✿★，帮助人们以不同的方式看待事物✿★，从而带来创造性的发现✿★。因而人们能根据预期结果调整自己的行动来增强未来规划✿★，从而获得更成功的行动方案和效果✿★。

　　于是✿★，也可以让AI 来探索创造性的 替代方案✿★，并与人类协作参与反事实推理✿★，将能帮助人们以不同的方式看待事物✿★，从而带来创造性的发现✿★。使得人们能根据预期结果调整自己的行动来增强未来规划✿★，从而获得更成功的行动方案和效果✿★。人们基于AI 提供的替代性方案✿★，就可以深入了解新的可能性和创新方法✿★，透过扩大考虑的解决方案的范围来帮助解决问题✿★。它促使个人跳出框框思考并评估不同的结果✿★，因而可以找出最初可能并不明显的新颖解决方案✿★。

　　兹以食谱的创新与推荐为例✿★，来说明AI 模型的规划与训练流程✿★。透过这项 反事实推理 流程✿★，不仅能说明发现新的食材组合✿★，还能模拟用户的偏好变化对推荐结果的影响✿★，从而为个性化推荐和食材创新提供强有力的支持✿★。例如✿★，透过GCN 模型可以仿真“如果用户偏好发生变化✿★，食材组合会如何变化”的反事实思考步骤✿★。并能推测出使用者未尝试过但可能感兴趣的食材组合✿★，从而生成更具创意和吸引力的食谱✿★。这种方式不仅能推荐使用者偏好的食材松本江梨花✿★，还能引导用户尝试新的搭配✿★，促进食谱的创新和多样化✿★。

　　训练GCN 模型获取原始的食材嵌入(Ingredient embedding)✿★，通过食材图谱(Graph) 的关系学习每个食材的特征表示✿★。例如J9九游(中国)真人游戏第一品牌✿★，有6 种食材( 葱✿★、蛋✿★、盐✿★、糖✿★、蒜和胡椒)✿★，以及其关系( 图-2)✿★，可以使用图结构来表示之✿★。

　　接着J9九游(中国)真人游戏第一品牌✿★，就让GCN模型来从食材图谱的关系中✿★，学习每个食材的潜藏空间向量表示✿★，这通称为✿★：食材嵌入✿★。于是✿★，就撰写Python程序代码来实践GCN✿★，执行时输出食材嵌入✿★，如下✿★：

　　基于用户喜爱的食材关系✿★，构建推荐GCN✿★，生成新的 用户- 食材 的潜在连结✿★，又称为✿★：反事实连结(Counterfactual Links)松本江梨花✿★，简称为✿★：CF_Links✿★。这利用GCN 来推荐新连结( 即CF Links)✿★，这一步可仿真用户对新食材组合的潜在偏好✿★，是推荐系统的核心✿★。这种方式将用户行为与食材特征结合起来✿★，通过生成新的连结✿★，能够发现潜在的 用户- 食材 关系✿★，成为反事实分析的基础✿★。例如✿★，有4 位用户(User)✿★，其喜爱食材(Item)的关系( 图-3)✿★，可以使用图谱结构来表示之✿★。

　　接着✿★，就来建立另一个GCN模型来从 用户- 食材 图谱的关系中✿★，展开学习并推测出用户可能感兴趣的新食材组合✿★，然后把这项新食材推荐给该用户✿★。于是J9九游(中国)真人游戏第一品牌✿★，就撰写Python程序代码来实践GCN✿★，并生成CF_Links✿★，如下✿★：

　　这程序生成了CF_Links表✿★，从表中可以看出来✿★，针对User-0探索出两条新连结✿★：[0, 2] 和[0, 3]✿★。在从两条之间挑出一条比较紧密的关联( 即[0, 2])✿★，于是就推荐食材-2 给他✿★。同样地✿★，针对User-1 探索出一条新连结✿★：[1, 0]✿★。于是就推荐食材-0 给她✿★。这些CF_Links表示用户对食材的反事实偏好( 即用户对不同食材的潜在兴趣)✿★，就能为用户推荐最相关的食材组合( 图-4)✿★。

　　本阶段的任务是✿★：利用反事实链接(CF_Links) 为目标✿★，来训练一个反事实GCN模型✿★，生成新的食材嵌入✿★，来构建反事实的食材图谱✿★。这三阶段流程不仅能说明发现新的食材组合✿★，还能发挥反事实思考✿★，想象用户偏好变化对推荐结果的影响✿★，从而为个性化推荐和食材创新提供极大助力✿★。于是松本江梨花松本江梨花✿★，就撰写Python 程序代码来实践反事实GCN 模型✿★，并生成食材之间的CF_Links✿★，如下✿★：

　　这程序生成了新的连结✿★：食材-4 与食材-5✿★。就能逐步生成食材创新组合✿★，而创造新食谱✿★。例如✿★：原来的食谱X = { 食材-2, 食材-5}✿★。就有可能把食材-4 添加到原来食谱X 里了✿★。

　　当食材-4 与食材-5 之间的相似度✿★，除了考虑它们与用户之间的喜爱度之外✿★，还能考虑这两种食材之间的口味相似度✿★，就有可能建议以食材-5 来替换食谱X里食材-4 了✿★，就成为用户选择食谱X 时的替代决策方案✿★。例如针对上述图-3 里的每一条连结✿★，都提出一个替代性方案✿★。如下✿★：

　　除了饮食决策之外J9九游(中国)真人游戏第一品牌✿★，上述的GCN模型也可应用于其他领域✿★，例如在医药方面的文章✿★：《基于药物相互作用的慢性病决策支持系统》(Decision Support System for Chronic Diseases Based on Drug-Drug Interactions)✿★， 也有很精采的应用和效果✿★。这篇文章提出了DSSDDI 决策支持系统✿★，其基于药物之间的相互作用来支持医生开药决策✿★。九游会J9✿★。九游会J9真人游戏第一品牌官网✿★，九游会j9官方✿★，j9九游会登录入口首页✿★，