Counterfactual Reasoning（反事实推理）

反事实推理基于Judea Pearl的因果阶梯理论，位于最高层，涉及对未发生事件的想象。它通过结构因果模型和do-算子形式化干预和反事实，常用于估计个体处理效应。在AI中，反事实推理用于可解释性、公平性及强化学习中的信用分配。例如，在医疗中评估某治疗对个体的效果，需对比实际结果与反事实结果。