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主编推荐语

一场关于人工智能和因果关系的智力大挑战。

内容简介

在本书中,人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾,厘清了知识的本质,确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。

而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是:如何让智能机器像人一样思考?换言之,“强人工智能”可以实现吗?借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质,并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式,作者给出了一个肯定的答案。作者认为,今天为我们所熟知的大部分机器学习技术,都建基于相关关系,而非因果关系。要实现强人工智能,乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体,我们就必须让机器学会问“为什么”,也就是要让机器学会因果推理,理解因果关系。或许,这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。

目录

  • 版权信息
  • 献给
  • 推荐序
  • 前言
  • 导言:思维胜于数据
  • 第一章 因果关系之梯
  • 第二章 从海盗到豚鼠:因果推断的起源
  • 第三章 从证据到因:当贝叶斯牧师遇见福尔摩斯先生
  • 第四章 混杂和去混杂:或者,消灭潜伏变量
  • 第五章 烟雾缭绕的争论:消除迷雾,澄清事实
  • 第六章 大量的悖论!
  • 第七章 超越统计调整:征服干预之峰
  • 第八章 反事实:探索关于假如的世界
  • 第九章 中介:寻找隐藏的作用机制
  • 第十章 大数据,人工智能和大问题
  • 致谢
  • 参考文献
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评分及书评

4.5
92个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    5.0
    你收获的,将是认识世界和改变世界的高级套路

    这本书的作者是个传奇人物,计算机科学家和哲学家朱迪亚・珀尔。现有的基于机器学习的人工智能应该叫 “人工不智能”,而珀尔,研究的恰恰是真正的人工智能。


    珀尔今年 81 岁,是人工智能界的一面大旗。《大西洋月刊》说,珀尔本是机器学习这门技术的开山鼻祖之一,而他现在是这个技术最激烈的批评者。珀尔干的事情就是想让 AI 获得真正的智能。
    所以珀尔专注于研究因果关系。在我看来书中这些研究一时之间很难用到一个实用的 AI 系统上去,但是这些内容对 “人” 倒是很有意义。它能让我们更深入地理解这个世界。
    咱们专栏的读者应该都听说过一句话,“相关不是因果”。冰激凌销量上升的时候,被淹死的人也增多了 — 难道说吃冰激凌导致了人被淹死吗?当然不是,它们之间只有相关性,没有因果关系。
    可是怎么样才算有因果关系呢?
    不吃饭就会饿,这似乎就是一个因果关系。我们对简单的因果关系应对自如,但是在现代社会这个复杂的世界里,有时候建立因果关系非常困难。
    比如说,吸烟有害健康,这句话现在人人都相信。可是你知道吗,就在几十年以前,就有很多统计学家认为,到底是不是吸烟导致了肺癌这个问题,你根本就不应该问!
    有些人认为事情只要稍微复杂一点,判断因果关系就是徒劳的。有些人甚至认为根本就没有什么因果,一切都只不过是相关性。
    难道我们仅仅是根据经验做事吗?
    在过去不到三十年的时间里,人们对因果关系这个问题的理解取得了突破式的进步,可以说是发生了一场 “因果革命”。珀尔这本书,就是向 “聪明的外行” 介绍这个新学说。
    这本书里有哲学的思辨,有数学的算计,有天才的故事,更有拨云见日般清晰的思考。我读这本书的体验非常刺激。
    但是这本书难度比较大。我们《精英日课》专栏有一个基于斐波那切数列的难度系数系统,这本书某些内容的难度系数大概超过了 13。但是我建议你下点功夫把它啃下来。你就当是用这本书打磨一下大脑。
    而你收获的,将是认识世界和改变世界的高级套路。

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      用户头像
      给这本书评了
      5.0
      《为什么:关于因果关系的新科学》

      【推荐万维钢老师的书评】《你收获的,将是认识世界和改变世界的高级套路》这本书的作者是个传奇人物,计算机科学家和哲学家朱迪亚・珀尔。现有的基于机器学习的人工智能应该叫 “人工不智能”,而珀尔,研究的恰恰是真正的人工智能。珀尔今年 81 岁,是人工智能界的一面大旗。《大西洋月刊》说,珀尔本是机器学习这门技术的开山鼻祖之一,而他现在是这个技术最激烈的批评者。珀尔干的事情就是想让 AI 获得真正的智能。所以珀尔专注于研究因果关系。在我看来书中这些研究一时之间很难用到一个实用的 AI 系统上去,但是这些内容对 “人” 倒是很有意义。它能让我们更深入地理解这个世界。咱们专栏的读者应该都听说过一句话,“相关不是因果”。冰激凌销量上升的时候,被淹死的人也增多了 — 难道说吃冰激凌导致了人被淹死吗?当然不是,它们之间只有相关性,没有因果关系。可是怎么样才算有因果关系呢?不吃饭就会饿,这似乎就是一个因果关系。我们对简单的因果关系应对自如,但是在现代社会这个复杂的世界里,有时候建立因果关系非常困难。比如说,吸烟有害健康,这句话现在人人都相信。可是你知道吗,就在几十年以前,就有很多统计学家认为,到底是不是吸烟导致了肺癌这个问题,你根本就不应该问!有些人认为事情只要稍微复杂一点,判断因果关系就是徒劳的。有些人甚至认为根本就没有什么因果,一切都只不过是相关性。难道我们仅仅是根据经验做事吗?在过去不到三十年的时间里,人们对因果关系这个问题的理解取得了突破式的进步,可以说是发生了一场 “因果革命”。珀尔这本书,就是向 “聪明的外行” 介绍这个新学说。这本书里有哲学的思辨,有数学的算计,有天才的故事,更有拨云见日般清晰的思考。我读这本书的体验非常刺激。但是这本书难度比较大。我们《精英日课》专栏有一个基于斐波那切数列的难度系数系统,这本书某些内容的难度系数大概超过了 13。但是我建议你下点功夫把它啃下来。你就当是用这本书打磨一下大脑。而你收获的,将是认识世界和改变世界的高级套路。

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        评论
        用户头像
        给这本书评了
        3.0
        底數不足的統計

        很多人認為漂亮的女生都不聰明,顏值高的演員都沒演技,有特長的人必定有明顯短板,家裡條件好的大學生必定不用功,這些都是伯克森悖論導致的偏見。伯克森悖論和人們熟悉的 “倖存者偏差” 都屬於 “選擇偏差”,出錯的根本原因都是統計的資料不夠全面。在統計研究中稍不小心,就會犯伯克森悖論的錯誤。平庸的寒門子弟、遵紀守法的富人、沒有英雄壯舉的屠狗輩、忠誠的讀書人和安享晚年的好心人,他們的新聞閾值太低,他們的事蹟沒有四海傳揚。必須把這些人都統計上,才能得出正確的結論。

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        中信出版集团

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