机器学习的开放问题总论
本文系统梳理了机器学习领域的开放问题，将其归纳为两个主干：缺乏有效状态变量和缺乏低成本可重复的因果实验制度。作者提出了一套筛选标准，强调问题应具有可操作性和可证伪性。文章详细分析了状态变量应满足的五条性质，以及因果实验制度面临的样本量、可复现性和归因三大短板。此外，还讨论了裁判质量作为横切轴的重要性，并区分了噪声与偏差的成本差异。
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本文系统梳理了机器学习领域的开放问题，将其归纳为两个主干：缺乏有效状态变量和缺乏低成本可重复的因果实验制度。作者提出了一套筛选标准，强调问题应具有可操作性和可证伪性。文章详细分析了状态变量应满足的五条性质，以及因果实验制度面临的样本量、可复现性和归因三大短板。此外，还讨论了裁判质量作为横切轴的重要性，并区分了噪声与偏差的成本差异。
