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Kausale Inferenz in der Robotik
Anwendung kausalen Denkens auf das Roboterlernen: Identifikation von Ursache-Wirkungs-Beziehungen (anstelle von Korrelationen) zwischen Beobachtungen und Ergebnissen. Kausale Inferenz hilft Robotern, auf neue Umgebungen zu verallgemeinern, indem sie kausale Struktur lernen (z. B. Objektfarbe beeinflusst Sichtbarkeit, aber nicht Greifbarkeit). Methoden umfassen kausale Entdeckung, do-Kalkül und kontrafaktisches Denken.