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2024-08-02
為什麼 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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。
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!”
評分當先知,有穿透時代的分析,更要有穿透時代的堅韌。如果今天基於經驗主義的人工智能應用真的在未來建立起瞭歸納、推斷、迴溯的能力,請記得judea pearl教授。
評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
評分當先知,有穿透時代的分析,更要有穿透時代的堅韌。如果今天基於經驗主義的人工智能應用真的在未來建立起瞭歸納、推斷、迴溯的能力,請記得judea pearl教授。
評分這書讀起來比推理小說還有勁:數學、科學、博弈論、科學史……太有意思瞭
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...
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...
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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