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The Book of Why

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Judea Pearl
Allen Lane
2018-5-15
400
GBP 25.00
Hardcover
9780241242636

图书标签: 人工智能  统计学  因果論  Causality  计算机  Statistics  AI  思维   


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发表于2024-11-21

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图书描述

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.

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著者简介

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.


图书目录


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用户评价

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真是打开了新世界的大门,本以为读了一些计量经济学和实验设计的东西已经算入门了,没想到可能是大家都走错门了,甚至门在哪里可能都还没达成一致

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感觉写得不好. 如果要了解causal inference还是看标准的教材吧

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Rubin在课上还喷了Judea一顿,表示看不惯这种拿概率图建模的方法。。不过do calculus如何只从数据中得到因果关系确实有趣。关于因果推断的模型到底哪个才是有用的,见仁见智吧

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好书,很感兴趣的topic,比之前翻得两本Pearl的书还是好懂多了。因果关系这种我们平时最习以为常的东西却远远了解得不够,想起之前一个同学做得就是qft里面的因果律,这个话题远远不只是哲学上的,许多日常的案例都会用到这些。

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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。

读后感

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这些人发明了如此简单而常用的东西,以至所有人都忘了这些东西也需要人发明出来。 非常匆忙地读了一遍之后,脑子里第一时间浮现的是小说《好兆头》里的这句话,它基本上是我对这本书印象的完美概括。 经济学专业的学生,如果选过一些 policy evaluation 和 causal inference 方...  

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作为一名学习经管类专业的学生,这本书给了我许多更深入的思考。作者作为人工智能领域的专家,对于因果关系的理解鞭辟入里,使人茅塞顿开。例如开篇提及,在统计学课程上,学生们经常被教导“相关性不代表因果”,但往往很多的教导都止步于此——学生们知道了什么不是因果,却...  

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“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...  

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