對(duì)事件做出預(yù)測(cè)相對(duì)容易，但分析因果關(guān)系則是一件很困難的事。就像路上很多人帶著雨傘，代表可能 會(huì)下雨，但雨傘不是下雨的原因。而當(dāng)你想改變事件的結(jié)果時(shí)，了解因果關(guān)系就變得十分重要了，比如要阻止一場(chǎng)雨，不可能讓所有人都不帶雨傘。

美國(guó)一家公司Via Science，就希望能通過(guò)其專利性的因果分析技術(shù)，幫助電力、能源等公司找到電力系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)所在。

公司CEO Colin Gounden向雷鋒網(wǎng)展示的下圖，是對(duì)美國(guó)麻省周?chē)麽t(yī)院出現(xiàn)電力故障的分析。系統(tǒng)會(huì)分析電力路線、植被、海拔、天氣、地理人口信息、金融市場(chǎng)等各類信息，得出風(fēng)險(xiǎn)值，并展示可能的原因所在。

經(jīng)過(guò)一百多年的發(fā)展，電力系統(tǒng)已經(jīng)是不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，而且形成了極其復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。電力公司想要的不僅是預(yù)測(cè)什么時(shí)候出現(xiàn)故障，更是想防止意外出現(xiàn)，這就需要找到導(dǎo)致電力事故的原因。

Gounden告訴雷鋒網(wǎng)，公司的技術(shù)核心是因果分析平臺(tái)Focus?，它應(yīng)用了UCLA教授Judea Pearl發(fā)明的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，用于理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。Pearl教授是2011年圖靈獎(jiǎng)得主。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)會(huì)引入更多變量來(lái)創(chuàng)造一個(gè)圖（Graph），從而看這些變量之間的相互關(guān)系以及如何改變。比如展示雨、雨傘與天色的關(guān)系，會(huì)看到灰色的天空與下雨有關(guān)系，也會(huì)看到下雨時(shí)沒(méi)有雨傘 這個(gè)變量出現(xiàn)，但仍會(huì)出現(xiàn)灰色的天空。然后比較兩種場(chǎng)景就會(huì)發(fā)現(xiàn)，灰沉的天空與下雨的關(guān)系更強(qiáng)，也就是它出現(xiàn)的原因。

Gounden表示，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)是用到了圖論（Graph Theory），相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其運(yùn)作過(guò)程有透明性，不是黑盒子。

他告訴雷鋒網(wǎng)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)特點(diǎn)：一是能讓人類了解到底發(fā)生了什么；二是由于知道發(fā)生了什么， 就可以做出改變。而深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以重新訓(xùn)練，但不能改變網(wǎng)絡(luò)模型。

改變網(wǎng)絡(luò)的理由是，可以讓它的效果更好。比如，如果已經(jīng)知道了天氣會(huì)影響能源供給和購(gòu)物的狀況，就可以直接告訴計(jì)算機(jī)這種結(jié)果，而不用讓它自己找到這種聯(lián)系。把這些規(guī)則輸入網(wǎng)絡(luò)，可以節(jié)省計(jì)算時(shí)間。

另外一個(gè)理由是，可以在虛擬中模擬可能發(fā)生的情況，模擬某個(gè)變量可能產(chǎn)生什么樣的結(jié)果。比如，在 現(xiàn)實(shí)中可能想了解，如果稍微改變電路，某片樓宇中的電力狀況會(huì)發(fā)生什么變化？但不能真的這么做，用戶不會(huì)想承受這種試驗(yàn)的結(jié)果，而在計(jì)算機(jī)中可以做這種模擬。

Gounden畢業(yè)于哈佛大學(xué)，是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，他曾創(chuàng)立了兩家公司并成功退出，其中一家在1999年以9800萬(wàn)美元的價(jià)格被收購(gòu)。他在2000年聯(lián)合成立GNS Healthcare公司，也是用因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析基因等健康數(shù)據(jù)。再后來(lái)，他們開(kāi)始尋找其它同樣可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)，并在去年8月成立了Via Science。

從健康到能源行業(yè)，跨度不可謂不大。不過(guò)他告訴雷鋒網(wǎng)，兩者有不少共性。

一是，考慮到從基因到蛋白質(zhì)再到細(xì)胞的整個(gè)過(guò)程，它與能源從產(chǎn)生到經(jīng)過(guò)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)再抵達(dá)終端用戶，整個(gè)過(guò)程十分相似，有相似的架構(gòu)。

二是兩者很復(fù)雜，有成千上萬(wàn)的變量。人體與電力網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性是一樣的，在規(guī)模上與復(fù)雜性上很相似。

三是問(wèn)題的重要性。對(duì)人體來(lái)說(shuō)，你不可能想做什么實(shí)驗(yàn)就做什么，臨床試驗(yàn)的成本很高。電力系統(tǒng)也一樣，不可能直接關(guān)掉某個(gè)地方的電源，看看會(huì)發(fā)生什么變化。而對(duì)于某地區(qū)是否應(yīng)該新建發(fā)電廠這樣的問(wèn)題， 由于建廠需要數(shù)年的時(shí)間，不可能等幾年再看看到底會(huì)有什么影響，這需要事先模擬。

對(duì)于新領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是一個(gè)難點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)需要的數(shù)據(jù)，但沒(méi)有成功的案例也就沒(méi)有數(shù)據(jù)。所以Via Science的做法是不要求用戶提供數(shù)據(jù)，而是使用公開(kāi)數(shù)據(jù)。公開(kāi)數(shù)據(jù)的豐富程度，也是他們考慮新應(yīng)用的重要標(biāo)準(zhǔn)。

Gounden告訴雷鋒網(wǎng)，如果想知道接下來(lái)的幾分鐘哪里可能斷電，這需要實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)；但如果想知道未來(lái)幾年中，電力設(shè)施會(huì)出現(xiàn)哪些風(fēng)險(xiǎn)，這就不需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而是需要趨勢(shì)數(shù)據(jù)，比如天氣、人口、地 域等。

他們的系統(tǒng)中會(huì)用到了衛(wèi)星圖數(shù)據(jù)，無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)。這樣可以看到建筑物、電力設(shè)施都在哪，而這些 數(shù)據(jù)不需要獲得授權(quán)。

當(dāng)然，如果有員工工作年限、專家評(píng)估和設(shè)備狀況等企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，模型會(huì)更準(zhǔn)確。他表示，在通過(guò)公開(kāi) 數(shù)據(jù)建模，證明了效果后，再讓企業(yè)提供一些較隱私的數(shù)據(jù)就容易得多。

由于能源公司很保守，不到萬(wàn)不得已不會(huì)改變，所以Gounden和同事們首先瞄準(zhǔn)的是聯(lián)邦政府部門(mén)。因著與政府不錯(cuò)的關(guān)系，他們首先申請(qǐng)了小范圍的試驗(yàn)，由于對(duì)電力系統(tǒng)改善的效果不錯(cuò)，也因此得到了政府的推薦。

Via Science也在考慮將同樣的技術(shù)用于中國(guó)市場(chǎng)。正如Gounden所說(shuō)，各地電力系統(tǒng)的運(yùn)作方式都一樣。而看中中國(guó)市場(chǎng)的另一個(gè)原因是，國(guó)內(nèi)的電力公司，如上海電力，同時(shí)在印度、巴基斯坦等地也有項(xiàng)目，所以他們可以服務(wù)更廣泛的市場(chǎng)。

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