具體描述
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。
著者簡介
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。
圖書目錄
前言
導 言：思維勝於數據
第一章：因果關係之梯
第二章：從海盜到豚鼠：因果推斷的起源
第三章：從證據到因：當貝葉斯牧師遇見福爾摩斯先生
第四章：混雜和去混雜：或者，消滅潛伏變量
第五章：煙霧繚繞的爭論：消除迷霧，澄清事實
第六章：大量的悖論！
第七章：超越調整：徵服乾預之峰
第八章：反事實：挖掘關於假如的世界
第九章：中介：尋找隱藏的作用機製
第十章：大數據，人工智能和大問題
緻謝
參考文獻
· · · · · · (收起)
讀後感
这本书说的是人类思维中最重要的逻辑关系——因果关系。 人类的大脑中有强烈的因果直觉，这种直觉在正向判断中非常高效。当看到一件事情时，我们能够很有把握地判断出它可能导致的结果。但是反过来，我们的直觉往往不够有效。也就是说，当看到结果时，我们常常无法快速准确地推...
評分1.作者朱迪亚·珀尔，是加州大学落砂机分校的计算机科学教授，计算机最高奖项图灵奖的获得者，被称为贝叶斯网络之父。作为科学家写的科学著作，这本书需要一定的先验知识才能阅读下去，起码读者应该对概率论有基本的了解。不过，虽然有一定的阅读难度，但能把人类关于因果关系...
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...
評分 評分用戶評價
厲害大瞭，搞清因果機製是社會科學想追求的目標，卻還處於一片混沌，這本書好像又讓世界清亮瞭些。另外，此書某個二星評價差點讓我笑噴，他的評價就讓我想到那種對你的研究完全不懂的答辯專傢，給你提問題時隻會說：“你的ppt格式做的不規範！差評！”
评分不是我裝逼啊，中文版真的不如英文版，翻譯過來的詞更晦澀瞭，比如implication翻譯成蘊涵，你他媽給我解釋一下他媽的什麼叫他媽的蘊涵！
评分說在前麵……此書作者非常非常非常非常非常自戀，令人不適的那種自戀……如果看瞭序覺得無語就可以排雷瞭。 拋開這點不談，作者用非數學的語言闡述因果革命的知識內涵，說明它將怎樣影響我們的生活和未來。在分享重要的因果問題時，講述前輩科學傢走過的英勇徵程。 認知被打破又重建的過程伴隨很多懷疑和疑慮。 但不管怎麼說，閱讀體驗中從另一角度展開的因果思考升級瞭我的大腦內存。 從一個籠罩著神秘色彩的概念轉變為一個具有明確語義和邏輯基礎的數學對象，悖論和爭議得以解決，模棱兩可的概念得以闡明，那些依賴於因果信息、長期被認為是形而上的或無法解決的實際問題，現在也可以藉助初等數學加以解決。 在書中，因果論已經完成瞭數學化。
评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。
评分無論客觀世界存不存在因果關係，每個人主觀上都離不開因果這個思考方式
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