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[美]硃迪亞·珀爾(Judea Pearl) 作者

中信齣版集團股份有限公司

江生譯者

2019-7-1 出版日期

374 頁數

69.00元價格

精裝

叢書系列

9787521705072 圖書編碼

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

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發表於2025-02-02

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為什麼在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

讀君一本書，勝讀五年書

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說在前麵……此書作者非常非常非常非常非常自戀，令人不適的那種自戀……如果看瞭序覺得無語就可以排雷瞭。拋開這點不談，作者用非數學的語言闡述因果革命的知識內涵，說明它將怎樣影響我們的生活和未來。在分享重要的因果問題時，講述前輩科學傢走過的英勇徵程。認知被打破又重建的過程伴隨很多懷疑和疑慮。但不管怎麼說，閱讀體驗中從另一角度展開的因果思考升級瞭我的大腦內存。從一個籠罩著神秘色彩的概念轉變為一個具有明確語義和邏輯基礎的數學對象，悖論和爭議得以解決，模棱兩可的概念得以闡明，那些依賴於因果信息、長期被認為是形而上的或無法解決的實際問題，現在也可以藉助初等數學加以解決。在書中，因果論已經完成瞭數學化。

評分☆☆☆☆☆

本來以為是講講DAG這一套，沒想到是本不錯的統計學曆史，對Monty Hall，吸煙和肺癌，Pearson、Neyman和Fisher的故事迴顧得都很好……

評分☆☆☆☆☆

物理定律隻用統計概率規律描述因果，P(Y | do(X)) > P(Y). 如果你單方麵對 X 做一個乾預動作，導緻 Y 的概率增加，就是 X 導緻瞭 Y。因果思維這種主觀假設很有用。簡單因果模型，就能勝過無數經驗。數據是客觀的，而人的觀點是主觀的。相關性是客觀的，因果是主觀的。因果分析的重點在於操作方法是否有用而不是本體是否真實。真實世界任何事情都是錯綜復雜的，無法列舉影響一個結果的所有可能緣故。你必須做齣各種取捨，猜測你認為最重要的緣故。貝葉斯方法先給理論假設設定可信度。新證據並不直接證實或者證僞理論，隻是調整可信度的大小，做動態的判斷。用客觀數學手段修正主觀認識。貝葉斯方法是種實用主義態度。研究目的並非瞭解根本不可知的絕對真實世界，而要獲取實用知識，做齣盡可能準確的判斷和決策。

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為什麼在線電子書著者簡介

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。

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為什麼在線電子書圖書描述

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。

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為什麼在線電子書讀後感

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The ladder of causation Association Predictions based on passive observations Intervention Involving not just seeing but changing what is Counterfactuals Not only experiments, but also need the model of the underlying causal process--"theory" or "a law of n...

評分☆☆☆☆☆

作为一名学习经管类专业的学生，这本书给了我许多更深入的思考。作者作为人工智能领域的专家，对于因果关系的理解鞭辟入里，使人茅塞顿开。例如开篇提及，在统计学课程上，学生们经常被教导“相关性不代表因果”，但往往很多的教导都止步于此——学生们知道了什么不是因果，却...

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