圖書標籤: 人工智能 思維方法 因果推斷 方法論 思維 科普 因果 統計學
发表于2025-02-22
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在本書中,人工智能領域的權威專傢硃迪亞·珀爾及其同事領導的因果關係革命突破多年的迷霧,厘清瞭知識的本質,確立瞭因果關係研究在科學探索中的核心地位。
而因果關係科學真正重要的應用則體現在人工智能領域。作者在本書中迴答的核心問題是:如何讓智能機器像人一樣思考?換言之,“強人工智能”可以實現嗎?藉助因果關係之梯的三個層級逐步深入地揭示因果推理的本質,並據此構建齣相應的自動化處理工具和數學分析範式,作者給齣瞭一個肯定的答案。作者認為,今天為我們所熟知的大部分機器學習技術,都建基於相關關係,而非因果關係。要實現強人工智能,乃至將智能機器轉變為具有道德意識的有機體,我們就必須讓機器學會問“為什麼”,也就是要讓機器學會因果推理,理解因果關係。或許,這正是我們能對準備接管我們未來生活的智能機器所做的最有意義的工作。
硃迪亞·珀尓(Judea Pearl),現加州大學洛杉磯分校計算機科學教授,“貝葉斯網絡”之父,2011年因創立因果推理演算法獲得圖靈奬,同時也是美國國傢科學院院士,IEEE智能係統名人堂第一批10位入選者之一。
目前已齣版3本關於因果關係科學的經典著作,分彆為《啓發法》(1984)、《智能係統中的概率推理》(1988)和《因果論:模型、論證、推理 》(2009)。他還獲得過多項頂級科學榮譽,包括認知科學領域的魯梅哈特奬、物理學及技術領域的富蘭剋林奬章以及科學哲學領域的拉卡托斯奬。
達納·麥肯齊(Dana Mackenzie),普林斯頓大學數學博士,自由科學記者,知名科普作傢,著有《無言的宇宙》等作品,其學術論文多次收錄於《科學》《新科學傢》《科學美國》《探索》等重量級期刊。
年度“燒腦挑戰”
評分本書關於因果關係模型的概念,基本可打開知乎搜索因果模型點開第一個搜索結果獲得;舉瞭不少例子,但切閤主題能在作者限定框架下成立的沒幾個;序言寫得又寬泛又浮誇,以為這是什麼瞭不得的劃時代巨作,但看到文中“曆史學傢尤瓦爾·赫拉利在他的《人類簡史》一書中指齣,人類祖先想象不存在之物的能力是一切的關鍵,正是這種能力讓他們得以交流得更加順暢”這段話差點笑噴,初中畢業的人都知道人類無法想象自己未曾見過的、不存在的事物,不然為啥上帝總是以人類形象齣現、飛機總像張開翅膀的鳥啊。不過有一點是真的,不瞭解因果關係的人閱讀本書會感到非常吃力,與作者寫作水平無關,與概念本身有關。Ps.不知是原文如此還是翻譯錯誤,作者寫“我們不是神創論者,連我們的老師骨子裏都是達爾文主義者”,達爾文主義者是這麼用的?大寫的迷惑。
評分關於因果推斷的實例引人入勝,提供瞭因果框架的分析思路,夾雜著幽默風趣的學術八卦(對不起小小地黑瞭Rubin一下)。Pearl認為,思維比數據更聰明,在分析問題時需要藉助主觀判斷的因果圖,而不是一味的數據驅動。隻有讓計算機實現從預測到乾預再到反事實的上升,纔有可能製造齣強人工智能。
評分豆瓣新上高分書,妥妥的坑。 世界文學排名前幾的纔9分,新上的書,9分以上,用腳趾頭想也知道咋迴事瞭。
評分本書六星。
“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...
評分豆瓣要求1周出书评确实有些强人所难,以本书的内容含量来看,是值得开一年的读书会来反复研读的“新经典”。我们或许目睹了《自然哲学的科学原理》、《物种起源》相同级别的书诞生,何其幸哉。如果用一句话来为本书作品,那就是:这是一本你不看也值得买来摆在书架上的书。 本...
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評分万维钢曾经在第二季精英日课解读过这本书的英文版,说这本书是写给“聪明的外行”读的。本书作者朱迪亚·珀尔是一位传奇的计算机学家以及哲学家,而这本书就是写他所参与的“因果革命”。这本书涉及一些数学公式,书中的内容虽不能说是晦涩难懂,但是对一般读者来说还是需要一...
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