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具体描述
A Turing Award-winning computer scientist and statistician shows how understanding causality has revolutionized science and will revolutionize artificial intelligence
"Correlation is not causation." This mantra, chanted by scientists for more than a century, has led to a virtual prohibition on causal talk. Today, that taboo is dead. The causal revolution, instigated by Judea Pearl and his colleagues, has cut through a century of confusion and established causality--the study of cause and effect--on a firm scientific basis. His work explains how we can know easy things, like whether it was rain or a sprinkler that made a sidewalk wet; and how to answer hard questions, like whether a drug cured an illness. Pearl's work enables us to know not just whether one thing causes another: it lets us explore the world that is and the worlds that could have been. It shows us the essence of human thought and key to artificial intelligence. Anyone who wants to understand either needs The Book of Why.
作者简介
Judea Pearl is a professor of computer science at UCLA and winner of the 2011 Turing Award and the author of three classic technical books on causality. He lives in Los Angeles, California.
Dana Mackenzie is an award-winning science writer and the author of The Big Splat, or How Our Moon Came to Be. He lives in Santa Cruz, California.
目录信息
读后感
rather than a new science. 1，作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学，没有讨论这两个领域因果推断的异同，也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说，书中的science实际上指的是社会科学和行为科学，作者所说的“因果革命 (the ...
评分rather than a new science. 1，作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学，没有讨论这两个领域因果推断的异同，也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说，书中的science实际上指的是社会科学和行为科学，作者所说的“因果革命 (the ...
评分“20世纪50年代末60年代初,统计学家和医生就整个20世纪最引人注目的一个医学问题产生了意见冲突:吸烟会导致肺癌吗?在这场辩论过去了半个世纪之后的现在,我们认为答案是理所当然的。但在当时,这个问题完全处于迷雾之中。” 01 — 书比较厚，正文346页，注释26页。内容也相对硬核...
评分 评分用户评价
这是一本真正能够颠覆你认知固有模式的书。在阅读《The Book of Why》之前，我对因果关系的理解，说实话，还停留在一种非常初级的、甚至是有些唯心的层面。我总以为，只要能说出“因为A，所以B”，就已经是触及了因果的本质。然而，这本著作以其极其严谨、层层递进的论述，彻底把我从这种浅薄的认知中解救出来。它不仅仅是在探讨因果关系，更是在教授我们如何去“思考”因果关系。从最基础的关联性，到观察性研究中的反事实推理，再到干预性研究中真正的因果推断，作者为我们构建了一个清晰、详尽的知识体系。我尤其印象深刻的是书中对“反事实”概念的阐释，这让我意识到，真正的因果理解，往往来自于对“如果当时不这样做，结果会怎样”的深入追问。这种思维方式，不仅适用于科学研究，更渗透到我们日常生活的方方面面。我开始审视自己做的每一个决策，不再仅仅满足于结果的呈现，而是去探究其背后真正的驱动力，以及在不同选择下可能出现的其他路径。这种能力，我觉得是用金钱都无法衡量的宝贵财富。我曾经在许多关于商业决策、医疗诊断、甚至社会政策的书籍中读到过关于“为什么”的讨论，但从来没有一本书像《The Book of Why》这样，将这个“为什么”的本质挖掘得如此透彻，并且提供了一套可行的、科学的方法论来解答它。这本书的语言风格也十分吸引人，它并没有因为探讨的是一个复杂的科学概念而变得枯燥晦涩，反而充满了启发性和趣味性，让我在享受阅读乐趣的同时，也获得了深刻的知识。
评分这本书带给我的，不仅仅是知识，更是一种思维的飞跃。我曾经对“因果”的理解，就像是在黑暗中摸索，只能凭借一些零散的线索来推测。但《The Book of Why》就像一束光，照亮了我前行的道路，让我看到了因果推理的完整图景。作者以其精妙的论述，为我们构建了一个从“看到”关联，到“干预”并验证，再到“反事实”的终极思考的因果分析的完整框架。我尤其被书中对“因果图”的运用所吸引。它提供了一种直观而强大的方式，来描绘复杂的因果网络，从而帮助我们更清晰地理解事物之间的相互作用。这让我开始审视自己过去的一些判断，我发现很多时候，我并没有真正理解问题的本质，而是仅仅停留在表面的现象。这本书让我学会了如何去设计更严谨的实验，如何去控制和识别混淆变量，以及如何进行更可靠的因果推断。它不仅仅是关于科学研究的方法，更是一种解决现实世界复杂问题的思维利器。读完这本书，我感觉自己对世界的洞察力得到了极大的提升，也对未来的学习和工作充满了期待。
评分这本书是我读过的最能触及“根本”的书籍之一。我一直以来都对“为什么”这个简单的问题着迷，但似乎总找不到一个真正令人满意的答案。很多书会提供一些“原因”，但往往是表面的、浅层的。直到我读了《The Book of Why》，我才意识到，原来追问“为什么”还有如此科学、如此深入的路径。《The Book of Why》为我们搭建了一个严谨的因果推理框架，从最基础的关联性，到更高级的干预性推断，再到最具挑战性的反事实思考，层层递进，清晰而深刻。我尤其欣赏书中对“反事实”的阐释，它让我明白，真正的因果理解，不仅仅是知道“发生了什么”，更重要的是知道“如果没发生又会怎样”。这种思维方式，极大地拓展了我对问题和解决方案的思考维度。它帮助我跳出了线性思维的局限，开始理解事物之间的复杂联系和潜在的可能性。在日常工作中，我也开始有意识地运用书中的方法，去审视决策的依据，去分析数据的背后，去设计更有效的解决方案。这本书让我不再满足于“知道”，而是追求“理解”，并且能够“证明”理解的正确性。它是一本真正能够改变你看待世界方式的书，其价值难以用言语来衡量。
评分《The Book of Why》不仅仅是一本书，它更像是一本“思想训练手册”。在阅读之前，我对于“因果”的理解，大多来自于日常经验和一些零散的知识点。我总觉得，只要能找到一个“A导致B”的说法，就已经足够。然而，这本书以其精妙的论述和丰富的案例，彻底颠覆了我对因果的认知。作者为我们描绘了一个从“看到”相关性，到“干预”并验证，再到“反事实”的终极思考的因果推理的完整图景。我印象最深刻的是书中对“Ladder of Causation”的介绍，它将因果关系分成了三个层次，并且详细解释了每个层次的含义和挑战。这让我明白，很多时候我们看到的“相关”，仅仅停留在最表面的层次，而真正的因果理解，需要我们能够进行干预，甚至进行反事实的思考。这种思维方式，让我开始审视自己过去的一些判断和决策，我发现很多时候，我并没有真正理解事情发生的“原因”，而是仅仅看到了“现象”。这本书让我学会了如何去设计实验，如何去识别和控制混淆因素，如何去进行更严谨的因果推断。它不仅仅是科学研究的方法论，更是解决现实世界复杂问题的强大工具。读完这本书，我感觉自己的思维方式得到了升华，对世界的洞察力也更加深刻。
评分读完《The Book of Why》后，我感觉自己仿佛被赋予了一双能够穿透表面现象的眼睛。这本书的价值，远不止于它所介绍的因果推理的科学方法，更在于它训练了我一种全新的思考模式。作者通过大量生动有趣的案例，从医学到经济学，从人工智能到社会学，一一展示了因果关系在各个领域中的重要性以及被误读的可能性。我曾经对很多看似显而易见的事实感到困惑，比如为什么某些政策会产生意想不到的负面效果，或者为什么某些药物在实验室里效果显著，但在实际应用中却差强人意。而这本书，就像一座灯塔，照亮了我前行的道路，让我明白这些困惑的根源往往在于对因果关系的肤浅理解。书中对“混淆变量”和“中介变量”的详细解释，以及如何通过设计实验和运用统计工具来控制这些变量，让我彻底改变了对数据和研究的看法。我开始意识到，一个简单的数据相关性，背后可能隐藏着无数复杂的因果链条，而盲目地相信表面上的关联，只会导致错误的判断和决策。这本书让我学会了如何去问更深层次的“为什么”，如何去区分“相关”与“因果”，如何在不确定性中寻找确定性的答案。这种能力，对于任何希望在现代社会做出明智决策的人来说，都是不可或缺的。它让我对世界的理解更加深刻，对知识的追求更加严谨，也让我对自己能够掌握和运用知识的能力充满信心。
评分很少有书能像《The Book of Why》这样，让我对一个看似熟悉的概念产生如此深刻的敬畏。我过去总是认为，只要能找到“原因”，解释“结果”，就已经足够了。但这本书，以其极其系统和科学的方法，让我认识到，因果关系的理解，远比我想象的要复杂和精妙。作者为我们构建了一个完整的“因果推理的阶梯”，从最基础的关联性，到干预性的探究，再到反事实的思考。我印象特别深刻的是书中关于“识别混淆变量”和“控制混淆变量”的论述。这让我明白，很多时候我们看到的“因果”关系，可能只是一个假象，背后隐藏着很多未被我们察觉的因素。这本书让我学会了如何去设计更严谨的研究，如何去分析更复杂的数据，以及如何去做出更可靠的因果判断。它不仅仅是关于统计学的方法，更是一种全新的思考模式，一种解决问题的哲学。读完这本书，我感觉自己看待问题的方式发生了根本性的改变，我不再满足于停留在表面的现象，而是会去深入探究其背后的真正原因。这种能力，对于任何想要在这个信息爆炸的时代保持清醒头脑的人来说，都是至关重要的。
评分这本书让我重新认识了“因果”这个词的重量。我曾以为，只要能找到一个“原因”和一个“结果”，事情就解释清楚了。但《The Book of Why》以其卓越的洞察力，将因果的理解提升到了一个全新的维度。它不仅仅是在讲授统计学或数学模型，而是在传授一种认识世界、解决问题的底层逻辑。作者从“相关性”的简单观察，到“干预”的实践探索，再到“反事实”的深度思考，层层递进，将因果推理的复杂性一一展现在我们面前。我特别喜欢书中对“随机对照试验”（RCT）的介绍，以及它如何成为检验因果关系的金标准。这让我明白，科学的进步，很大程度上在于我们能否设计出有效的实验来隔离和控制变量。同时，书中对“因果图”的讲解，也让我眼前一亮。它提供了一种可视化的方式来理解复杂的因果关系网络，帮助我们清晰地看到不同因素之间的相互作用。这种工具性的价值，对于任何从事数据分析、科学研究、甚至商业决策的人来说，都是无价的。它让我不再满足于仅仅看到数据的趋势，而是去追问这些趋势背后的真正驱动力，以及在不同场景下可能出现的多种结果。这本书让我对“为什么”有了更深刻的敬畏，也让我更有信心去探寻事物最本质的真相。
评分《The Book of Why》是一次智识上的彻底洗礼。在这本书之前，我一直认为因果关系是一个相对模糊的概念，更多地依赖于直觉和经验。我习惯于在遇到问题时，寻找直接的、线性的原因，而忽略了其中可能存在的复杂交织和多重影响。然而，这本书以其宏大而精密的框架，为我勾勒出了一个清晰的因果推理地图。从“看到”数据的相关性，到“操作”数据来检验干预的效果，再到最终“反事实”的终极追问，作者一步步引导我们深入理解因果的层级。我印象最深刻的是书中对“干预”的论述，它让我明白，仅仅观察事物的发生并不足以了解其因果机制，我们必须主动去“改变”某些因素，并观察其带来的变化，才能真正揭示事物之间的内在联系。这不仅仅是科学研究的方法，更是一种解决问题的思维方式。在工作中，我开始有意识地去设计“实验”，即使是在没有严格统计学背景的情况下，我也会尝试去思考“如果我这样做，会发生什么？”“如果我不这样做，又会发生什么？”这种反事实的思考，极大地提升了我解决实际问题的能力。这本书也让我对那些表面上看起来“有效”的东西，有了更审慎的态度，不再轻易被表面的关联所迷惑。它教会了我如何去质疑，如何去探究，如何去构建一个真正站得住脚的因果解释。
评分《The Book of Why》是一本真正能够“赋能”读者的书。在阅读之前，我对“因果”的理解，很大程度上依赖于直觉和经验，总觉得“好像是这样”。但这本书，以其严谨的逻辑和清晰的论述，为我搭建了一个坚实的因果推理的理论基础。作者为我们展示了从“看到”关联，到“干预”以验证，再到“反事实”的终极追问的整个过程。我特别欣赏书中对“随机化”的强调，以及它如何帮助我们最大限度地排除干扰，从而更准确地理解因果关系。这让我明白，很多时候我们之所以得出错误的结论，并不是因为数据有问题，而是因为我们没有掌握正确的方法来解读数据。这本书让我学会了如何去问更深入的“为什么”，如何去区分“相关”和“因果”，如何在面对复杂问题时，找到真正有效的解决方案。它不仅仅是一本关于科学方法的书籍，更是一本关于如何思考、如何学习的书。读完之后，我感觉自己的思维方式得到了极大的提升，也对未来充满信心，因为我知道，我已经掌握了一种更强大的工具来理解和改造这个世界。
评分《The Book of Why》是一次智力上的冒险，也是一次思想的重塑。在我阅读这本书之前，我对“因果”的理解，可以说是一种“模糊的认知”。我大概知道“A影响B”，但具体怎么影响，有哪些因素在起作用，我却说不清楚。这本书，就像一位严谨而富有远见的向导，带领我一步步走进了因果推理的奇妙世界。作者将因果关系的可能性，从简单的“看到”关联，提升到“干预”的实践，再到“反事实”的终极思考。我特别被书中关于“因果图”的讲解所吸引。它提供了一种直观而强大的工具，让我能够清晰地描绘出复杂系统中各因素之间的因果联系。这让我对很多原本难以理解的现象，突然有了豁然开朗的感觉。我开始意识到，很多时候我们所做的决策，并没有真正触及问题的核心，因为我们对因果的理解还不够深入。这本书让我学会了如何更批判性地看待数据，如何去设计更有效的实验，以及如何去进行更可靠的因果推断。它不仅仅是关于科学的理论，更是关于如何在这个充满不确定性的世界中，做出更明智、更有效的判断。这本书的阅读体验是令人振奋的，它让我对知识的渴求更加强烈，对探究真相的决心也更加坚定。
评分科学法是贝叶斯定理的一次应用。因果图形式化因果结构，do算子对有向无环图中指向X的有向边全部切断。由于变量不能全部观测，用前门准则来控制无法观察到的混杂因素，与RCT目标一致；若变量集合Z相对于（X,Y）满足后门准则，则X到Y因果可识别。感觉这些都是对相关性不能解决以及解决起来复杂的问题透明优化。反事实算法则扩宽数据解答问题的范围，NIE形式化间接影响。结构因果模型很大的一个优点就是对于线性非线性函数、离散或连续变量都有效。作者太卖关子，前几章讲统计学史，旧故事很多，7-9章是干货。思路是经典宏观实践的，因果哲学讲得很浅。但是应用领域极为广泛，毕竟是对相关性大改良，文科也能用呐。不知道因果模型处理相互干涉和叠加态什么的会怎么样。可能要读Causality一书才能深刻了解本书数学化的严格证明。
评分年度唯二推荐的书
评分在Pearl的书中只有这本是“说人话”，用讲故事的形式介绍因果推理中的一些概念，而非满页令人生畏的数学公式推导，此外只要对统计学的知识和历史有所了解，那么书中的内容绝不会让人陌生，作者不仅展示了他过往研究中最为基础的部分，也提及了这些工作的产生过程和许多其他研究者的努力，于是相比他之前数十年的著作，最近才出版的这本书反而成为意图了解因果推理领域的外行人最佳的先导读物，尤其对“相关不等于因果”与各种悖论的解释极尽简明有力，天下无出其右，读此书再去读因果研究的教科书更有情景感，除了Pearl这样执迷直接啃数学天赋异禀的人，他在书中说自己的阅读方法是跳开文字描述直接看数学公式。当然，本书的数学部分太少，读了之后你也不会理解Why的真谛，必须去学因果推理的教材。另外此书重点是因果推理，不是人工智能。
评分本人知识浅薄，逼着自己读了一半，实在读不下去了…
评分Satisfied and recommended to colleagues already...
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