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
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 評分The ladder of causation Association Predictions based on passive observations Intervention Involving not just seeing but changing what is Counterfactuals Not only experiments, but also need the model of the underlying causal process--"theory" or "a law of n...
評分rather than a new science. 1，作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学，没有讨论这两个领域因果推断的异同，也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说，书中的science实际上指的是社会科学和行为科学，作者所说的“因果革命 (the ...
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...
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！”
评分本來以為是講講DAG這一套，沒想到是本不錯的統計學曆史，對Monty Hall，吸煙和肺癌，Pearson、Neyman和Fisher的故事迴顧得都很好……
评分讀君一本書，勝讀五年書
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。
评分離開因果關係談論數據是捨本逐末。珀爾的這本書不愧為"因果革命"的一麵旗幟，值得細心品味。
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