可见，假设推理只是推理的其中一种形式，所以假言命题的推理仍然属于推理，和一般的推理没有根本的不同。我们分开聊聊，你会更清晰：一、推理：有两种情况下的推理，即事后推理、事前推理1、事后推理：指事情已经发生了。因此，推理就是推理，和因果关系无关。
推理就是因果关系吗？
你好朋友，很高兴回答你的问题：推理与因果关系没有直接关联性，是两个维度的知识。我们分开聊聊，你会更清晰：一、推理：有两种情况下的推理，即事后推理、事前推理1、事后推理：指事情已经发生了。比如，警察在抓捕犯罪嫌疑人前，就会用到推理，例如一名抢劫犯从某超市逃跑了，警察会根据当地周边道路情况、适合逃脱的方向、适合藏身的地方，进行推理，设想出犯罪嫌疑人大致逃跑的路径和方位。
这就叫事后推理。2、事前推理：就是计划做某件事，但是还没有开始，处在思考阶段。如，两人想投资一家公司，就会从自己的资金、人脉、市场风险性、劣势、优势、成功可能性、盈利的空间，来推理出想开的这家公司是不是可行？风险是什么？成功的可能性有多大？这就是事前推理。二、因果关系有因必有果，因果关系是让我们回归理性。
你想要什么结果，你就要付出什么努力。如，你想追求到这个女孩，从因果关系上分析，你就要先对这个女孩好，比如：帮助她、送点小礼物、给她点小惊喜、一起逛逛街、邀请她看电影，等等，这些做法都是因，努力的背后会赢得女孩的好感，如，她接受你了，你们确定了恋爱关系，这就是果。因此，推理就是推理，和因果关系无关。希望能帮到你。
深度学习不能做因果推理吗？
一般而言，深度学习是无法做因果推理的。但这并不表示我们应该抛弃深度学习，而近期已经出现了对应的解决方案，我们简单介绍一下。前段时间，贝叶斯之父Judea Pearl在采访中就表示，AI 深陷于概率关联的泥潭，而忽视了因果。Pearl 认为研究者应该研究因果（Cause and Effect），这可能是实现真正智能的机器的可能路径。
受到 Judea Pearl 的启发，Ferenc Huszár 发表博客，从观察和干预数据分布（对应监督学习和因果推理）的区别和联系出发，阐述了他对因果推理在机器学习中的意义的看法。他指出因果推理是深度学习的必要补充，而不是作为其对立面，必须在两者中取其一舍其一。在概率关联我们无法知道一个变量对另一个变量是否有可操作的关系，也就是“如果我们做了什么会发生什么”。
