为什么 在线电子书 图书标签: 人工智能 思维方法 因果推断 方法论 思维 科普 因果 统计学
发表于2025-04-16
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关于因果推断的实例引人入胜,提供了因果框架的分析思路,夹杂着幽默风趣的学术八卦(对不起小小地黑了Rubin一下)。Pearl认为,思维比数据更聪明,在分析问题时需要借助主观判断的因果图,而不是一味的数据驱动。只有让计算机实现从预测到干预再到反事实的上升,才有可能制造出强人工智能。
评分本来以为是讲讲DAG这一套,没想到是本不错的统计学历史,对Monty Hall,吸烟和肺癌,Pearson、Neyman和Fisher的故事回顾得都很好……
评分本来以为是讲讲DAG这一套,没想到是本不错的统计学历史,对Monty Hall,吸烟和肺癌,Pearson、Neyman和Fisher的故事回顾得都很好……
评分离开因果关系谈论数据是舍本逐末。珀尔的这本书不愧为"因果革命"的一面旗帜,值得细心品味。
评分当先知,有穿透时代的分析,更要有穿透时代的坚韧。如果今天基于经验主义的人工智能应用真的在未来建立起了归纳、推断、回溯的能力,请记得judea pearl教授。
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。
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。
这本书着实烧脑,是讲因果关系的新科学,我实在不能用简明的语言来描述,要举的案例也有点冗长,我只能告诉你几个大的框架: 1 三级因果思维,原来我们的思想还能分出个三个层次,分别是观察,干预和想象,现在的人工智能还只达到第一级,大数据阶段[发呆] 2 回归均值,你知道...
评分 评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...
评分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...
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