The Book of Why pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
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.
- 統計
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- AI
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.
具體描述
讀後感
2016年，在大数据的帮助下，人工智能（AI）围棋软件AlphaGo在系列赛中以4:1战胜了世界围棋顶尖高手李世石，震惊了全人类。 当时网络上有人戏谑道：“人工智能赢了不可怕，至少说明它还不懂得韬光隐晦，如果它假装输给人类，那才更加可怕。”这句看似戏言的话，却暗藏了人工智能...
評分“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...
評分拿到书之后读了两遍，第一遍是以欣赏和学习的态度，第二遍是以欣赏和怀疑的态度。学习和怀疑之后，谈谈读后感。 这本书的副标题是《关于因果关系的新科学》，显然，这本书是从科学角度论述因果关系的。这可能让大众诧异，为什么显而易见的因果关系，从科学角度却难以建立。甚至...
評分 評分一 五月，腾讯稳坐公司新闻头条，与今日头条互诉，腾讯视频打造的女团选拔节目《创造101》中的选手王菊逆袭翻盘，现象级的王菊效应在网上发酵。在五月，让我最感兴趣的一条公司新闻也与腾讯有关。5月30日，腾讯官方公众号发布了一篇文章，标题是《她叫Siren，不是人，也可以是...
用戶評價
不熟悉數學統計學（和邏輯學）術語，這本書對於我來說是“字認識但意思看不明白”。後麵幾章放棄瞭，一目十行掃過去。它應該是課本，寫得很清楚很有耐心。膜拜一下大神。學到的東西：因果論可以為人工智能提供可操作的因果數學模型。因果數學模型大大增補瞭傳統統計學的缺陷。
评分老爺爺的書刷第二遍瞭，懷著無比崇敬的心情。我想我的新年願望就是把這書再刷幾遍，然後爭取看懂老爺爺的其他書
评分科普，好看，推薦。（時隔好多年又重新學習學校裏講過的東西我的心情可以用沮喪來形容）（第一次讀評分10的書，激動）（背景音pulp）
评分Strong AI和Causal Effect僅依靠當前的統計、機器學習和深度學習方法是不夠的，需要建立一套能描述Causal Effect的數學化的語言，在此基礎上纔能由現在的rung one（描述association）走到rung two（以do-clause描述和推斷intervention後産生的結果）和rung three（描述和推斷what if have done的結果，即如果做某事後産生的結果，而該事件實際並不一定會發生，而這是人類具備的聯想和推斷齣未知事物因果關係的能力，目前的弱AI並不具備）。深度學習隻是一個黑盒，存在可解釋性以及仍是一種弱AI的問題。且對因果關係而非相關關係的描述和研究在其他領域也非常需要。
评分科普，好看，推薦。（時隔好多年又重新學習學校裏講過的東西我的心情可以用沮喪來形容）（第一次讀評分10的書，激動）（背景音pulp）
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