為什麼 在線電子書 圖書標籤: 人工智能 思維方法 因果推斷 方法論 思維 科普 因果 統計學
發表於2024-12-22
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不是我裝逼啊,中文版真的不如英文版,翻譯過來的詞更晦澀瞭,比如implication翻譯成蘊涵,你他媽給我解釋一下他媽的什麼叫他媽的蘊涵!
評分這書讀起來比推理小說還有勁:數學、科學、博弈論、科學史……太有意思瞭
評分豆瓣新上高分書,妥妥的坑。 世界文學排名前幾的纔9分,新上的書,9分以上,用腳趾頭想也知道咋迴事瞭。
評分無論客觀世界存不存在因果關係,每個人主觀上都離不開因果這個思考方式
評分厲害大瞭,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!”
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。
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。
“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...
評分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...
評分这本书说的是人类思维中最重要的逻辑关系——因果关系。 人类的大脑中有强烈的因果直觉,这种直觉在正向判断中非常高效。当看到一件事情时,我们能够很有把握地判断出它可能导致的结果。但是反过来,我们的直觉往往不够有效。也就是说,当看到结果时,我们常常无法快速准确地推...
評分 評分这本书着实烧脑,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...
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