人类可以通过搭建因果关系之梯处理不确定性因果关系

　　在对人类因果关系意识形成过程进行系统分析后，珀尔发现，人类可以通过搭建因果关系之梯处理不确定性因果关系。因此，他将目光从只分析确定性因果关系的传统路径，转向开发不确定性因果关系处理方法，并提出了贝叶斯网络理论模型。贝叶斯网络在发展过程中涉及三个核心概念，即有向无环图、条件概率表和马尔可夫条件。 　　有向无环图是一种无回路的有向图，多用于展现由多个相关事件构成的复杂因果关系。一部分有向无环图呈树形结构，因而被称为有向树，利用这种树形图可以更加直观地分析复杂因果关系。例如，分析一个王朝的发展时，需要从政治、经济、文化、环境等方面进行综合分析，还需要呈现不同要素相互影响的程度，这时就可以利用有向无环图来分析其中的因果关系。有向无环图的出现使同时有效分析因果关系中的多个原因成为可能。 　　条件概率表是指将多组相关事件发生关系概率进行对比的概率表，通常在三种以上互相关联的条件出现时，需要使用条件概率表。例如，企业分析员工到岗情况时，需要考虑多个因素，以及这些因素间的相互影响概率关系，这时就可以利用条件概率表进行整体分析，使不同因素间的相关性得到直观展示。条件概率表可以一次性分析多个多层次因果关系，提高了因果关系分析效率。 　　马尔可夫条件是通过收集与主要事件相关的相对独立要素，分析在一定情况下各要素表现的方法。当独立事件在过去、现在和未来都可能与主要事件有一定关联时，这种看似独立的事件就具有了马尔可夫状态。 　　通过设定不同结果分析独立事件的不同状态，可以预测整个事件的发展过程，即不同的独立事件状态有不同的期望报酬。同时也可以根据马尔可夫过程绘制马尔可夫链，将复杂的因果分析过程可视化。通过事例我们可以更好地理解马尔可夫条件的作用。 　　若一位作家需要在一个月内交三篇小说，且要保证作品质量才能收到稿费。此外，他还有两份兼职要同期完成。这时利用马尔可夫条件进行分析预判，可以帮助他合理安排时间，获得最优结果。马尔可夫条件为因果关系分析提供了动态分析新维度，为动态因果问题最优化解决提供了路径。