Demo 7-3：Gopnik Blicket Detector 因果结构学习
儿童通过观察"哪些积木放在机器上会让机器响"来学习因果结构。这不只是学习参数，而是在不同因果图之间分配后验概率。
隐变量：因果图结构 \(G\)
数据：trial 表
\[p(G \mid D) \propto p(D \mid G) \cdot p(G)\]
添加实验 Trial
选择放置哪些积木以及机器是否响：
Trial 数据表
候选因果图与后验概率
观察提示：如果"A 单独放→响"而"B 单独放→不响"，则结构"只有 A 是 blicket"获得最高后验。尝试添加"A+B 放→响"+"B 单独放→不响"，观察后验如何在不同结构之间转移。
文献与案例意图
结构学习说明"学习即推断"不仅包括估计参数，也包括在不同结构假设之间分配概率。参考：Gopnik et al. (2004); Gopnik & Wellman (2012); Griffiths & Tenenbaum (2005).
结构学习说明"学习即推断"不仅包括估计参数，也包括在不同结构假设之间分配概率。参考：Gopnik et al. (2004); Gopnik & Wellman (2012); Griffiths & Tenenbaum (2005).