The Book of Why pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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。
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具体描述
读后感
2016年，在大数据的帮助下，人工智能（AI）围棋软件AlphaGo在系列赛中以4:1战胜了世界围棋顶尖高手李世石，震惊了全人类。 当时网络上有人戏谑道：“人工智能赢了不可怕，至少说明它还不懂得韬光隐晦，如果它假装输给人类，那才更加可怕。”这句看似戏言的话，却暗藏了人工智能...
评分 评分这些人发明了如此简单而常用的东西，以至所有人都忘了这些东西也需要人发明出来。 非常匆忙地读了一遍之后，脑子里第一时间浮现的是小说《好兆头》里的这句话，它基本上是我对这本书印象的完美概括。 经济学专业的学生，如果选过一些 policy evaluation 和 causal inference 方...
用户评价
非常有趣。本来是冲着Judea Pearl的Bayesian Network来看的，看完才发现他最近的二十年一直在做Causal Inference。这本书第一个戳我的点是，他很明确地指出了统计学目前对于因果分析的匮乏。在我自己的工作中这种问题已经遇到过很多次。第二个就是他对于AI的理解。如他在最后一章所说搞DL的scruffies目前是显学，但是今后遇到很大的困境，而neat这些人一直没有什么产出，而他在BN的基础上开辟出一条更有趣的路径。非常赞。
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