作者：[美]朱迪亚·珀尔/[美]达纳·麦肯齐
出版社：中信出版集团股份有限公司
副标题：关于因果关系的新科学
原作名：TheBookofWhy：TheNewScienceofCauseandEffect
译者：江生/于华
出版年：2019-7
页数：374
定价：69.00元
装帧：精装
ISBN：9787521705072
内容简介
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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。
作者简介
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朱迪亚·珀尓(Judea Pearl)，现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，“贝叶斯网络”之父，2011年因创立因果推理演算法获得图灵奖，同时也是美国国家科学院院士，IEEE智能系统名人堂第一批10位入选者之一。
目前已出版3本关于因果关系科学的经典著作，分别为《启发法》(1984)、《智能系统中的概率推理》(1988)和《因果论：模型、论证、推理 》(2009)。他还获得过多项顶级科学荣誉，包括认知科学领域的鲁梅哈特奖、物理学及技术领域的富兰克林奖章以及科学哲学领域的拉卡托斯奖。
达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie)，普林斯顿大学数学博士，自由科学记者，知名科普作家，著有《无言的宇宙》等作品，其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。
目录
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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：超越调整：征服干预之峰
第八章：反事实：挖掘关于假如的世界
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
评论 ······
厉害大了，搞清因果机制是社会科学想追求的目标，却还处于一片混沌，这本书好像又让世界清亮了些。另外，此书某个二星评价差点让我笑喷，他的评价就让我想到那种对你的研究完全不懂的答辩专家，给你提问题时只会说：“你的ppt格式做的不规范！差评！”
年度“烧脑挑战”
Pearl的邏輯基本是這樣的：怎麼解決因果問題呢？用我的do算子，用我的因果圖。怎麼畫因果圖呢？你需要先有個模型。模型怎麼來呢？不告訴你，反正就是有個模型。問題在於科學研究大部分時間是沒有那麼精細的預設模型的，不知道潛在的混雜因子有什麼，更別談該如何處理混雜因子了。沒有模型，因果圖和do算子就沒用。Pearl這本書中提出的大部分理論方法根本不適用於當今大部分科學研究，但用來對過去的研究進行回顧性的…
本书关于因果关系模型的概念，基本可打开知乎搜索因果模型点开第一个搜索结果获得；举了不少例子，但切合主题能在作者限定框架下成立的没几个；序言写得又宽泛又浮夸，以为这是什么了不得的划时代巨作，但看到文中“历史学家尤瓦尔·赫拉利在他的《人类简史》一书中指出，人类祖先想象不存在之物的能力是一切的关键，正是这种能力让他们得以交流得更加顺畅”这段话差点笑喷，初中毕业的人都知道人类无法想象自己未曾见过的、不存在…
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