在人类使用的语言和人们对客观世界的形式化描述中，不同种类的因果关系无所不在。长期以来，人们试图建立一个令人满意的一般性的因果关系分析理论。但这已被证明是一项非常困难的工作。本论文中所描述的研究工作是试图建立一个因果关系的可计算性理论，而且从因果推理的观点来看，这里的因果关系被限制在基于时间上有序事件之间，更精确地说是存在于部分状态与动作之间的。 具体地说，此项研究在以下几个方面做了工作：它对因果关系存在的实体给出了一个合适的框架；它建立了一个基于事件的因果关系的理论框架，在这个框架下因果关系的结构与因素能够被合理描述；它提供了一个得到本体论与因果理论支持的基于事件的因果关系的一般表达方式，使因果关系能够被形式化为在实际推理(例如预测推理)中应用的因果规则，并使因果关系的非单调性以及其它的一般性质得到体现；它构造了基于事件的因果关系的抽象推理模型，特别是因果预测、因果解释和因果诊断；最后它把因果推理模型推广应用到具体的领域以建立实际的AI系统，例如在故事理解和法律推理中的应用。 此项研究的创新性主要体现在以下几个方面： (1) 通过对事件内部结构的分析，为因果关系建立了以半状态与动作为实体的本体框架，从而把因果关系定义在半状态与动作的粒度上，使得传统上不同的实体，比如对象、事件、状态和动作自然地相互关联。 (2) 通过对因果关系的可能类型的全面分析，给出了因果关系的结构与组成元素，特别是区分了潜在的因果关系内的原因、结果和因果场中的激活条件，并且把它们同半状态与动作对应起来，建立了关于因果关系的分析理论。对基于事件的因果关系的结构分析使得我们深入到半状态与动作的层次来理解因果关系。 (3) 通过对因果关系一般性质的检验，建立了一种基于默认逻辑的因果规则表示方法。因果关系的默认规则表达为潜在的因果关系提供了一个简洁的语法与语义形式化工具，使得因果关系能够应用在因果推理模型中，比如预 浙江大学博士学位论文 测。解释和诊断。这个表达抓住了因果关系的特征与本质，也抓住了这样 一个基本常识：在因果推理中，原因与一组激活条件在推出结果的过程中 所起的作用不同，而且原因比激活条件更重要。这也体现了因果推理的非 单调性。 （4）以默认规则表达方法为基础，建立了具体领域的因果推理应用模型。例如 在故事理解领域中，通过默认因果链来填补故事中孤立句子之间的间隙， 从而使得此故事有一个很容易被理解的因果链。在法律推理应用中，把法 律条文表示成因果规则，按照所建立的因果模型进行有效的推理，作为计 算机辅助法律事务所的核心系统。 利用因果关系进行推理是人类最基本的一种智能体现。本研究系统地对基于事件的因果关系的性质、结构、表示和推理模型进行了讨论，对于人工智能基本问题的研究与实践有重要意义。