因果革命 在線電子書 圖書標籤: 人工智能 科普 因果關係 (港颱版) 美國 社會學 科學人文 Taiwan
發表於2024-11-07
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評分【警告】嚴重推薦買簡體版,繁體翻譯有些部分讀起來不是很通暢【而且比簡體版貴好多】
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硃迪亞・珀爾Judea Pearl
因為研發貝氏網路,而獲得有「電腦科學界諾貝爾獎」之稱的圖靈獎,著有三本極具影響力的科普書籍。珀爾是美國國傢科學院院士,也是首先進入IEEE智慧係統名人堂的十名科學傢之一,獲得的獎項與榮譽博士學位多不勝數,包括盧梅哈特獎(認知科學學會)、富蘭剋林獎章(富蘭剋林研究所)以及拉剋托斯獎(倫敦經濟學院)。他目前擔任加州大學洛杉磯分校電腦科學教授,同時是丹尼爾‧珀爾基金會創辦人及執行長,目前住在洛杉磯。
達納‧麥肯錫Dana Mackenzie
數學博士,現為科普作傢,經常為《科學》、《新科學傢》、《科學美國人》、《史密森尼》、《鸚鵡螺》和《發現》等雜誌撰稿。他寫的書《大碰撞:月球是怎麼形成的?》(The Big Splat, or How Our Moon Came to Be)曾經獲選為Audible.com網站2010年最佳有聲書。麥肯錫曾獲2012年傳播獎(美國數學聯閤政策委員會)與2015年查文尼特數學解說獎(美國數學學會),他現在住在加州聖剋魯茲。
譯者簡介
甘錫安
學業結束後由科學界踏入「譯界」,現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯,現仍定期為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《決斷的演算:預測、分析與好決策的11堂邏輯課》、《勝算:賭的科學與決策智慧》、《愛因斯坦1905》、《氣候創造歷史》、《現代主義烹調》等。目前住在有山有海有美食的颱灣頭基隆,熱愛吸收各類知識,正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
大數據為什麼不夠聰明?
比機率更強大的思考工具又是什麼?
電腦科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主暨貝氏網路研發先驅Judea Pearl總結畢生研究成果,聯手獲獎的統計學傢Dana Mackenzie,提齣改變人工智慧及科學界的重要工具!《快思慢想》作者暨諾貝爾獎得主康納曼、《大演算》作者多明哥斯、榖歌網路推廣長文特‧瑟夫、微軟研究實驗室主任艾瑞剋‧霍爾維茲等人重磅推薦!
▎大數據看似厲害,其實有很大的侷限
近幾年大數據當紅,加上它在許多領域的成功運用,其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學,是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果,而開發齣來的學科,這門學科創立後興盛數十載,其名言「相關不是因果」影響科學界經常止步於探究「關聯」而非「因果」,並且長期受資料本位的歷史所影響,認為資料無所不能,但是硃迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者,資料本身一點也不智慧。
▎要發展齣「強AI」,機率思考仍遠遠不夠
一九八○年代初,硃迪亞・珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力,於是運用機率開發齣強大的推理工具——貝氏網路,因而獲得有電腦科學界諾貝爾獎之稱的「圖靈獎」。貝氏網路是首先讓電腦以灰階方式思考的工具,至今仍極受人工智慧界倚重,然而到瞭一九八○年代末,珀爾認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距,於是他轉而研究如何教AI學會「因果推論」,本書便是整理瞭歷代科學傢推展因果革命的努力與成果。
▎從「求得相關性」的舊階段,邁入「釐清因果關係」的新時代
本書最初幾章是有趣的科學史,探討科學傢追求因果解釋的過程如何受挫,以緻發展齣統計學,並讓統計學方法長期引領學界研究。接著書中有大約一半篇幅,作者以實例示範因果語言(圖示模型)如何解決傳統統計學認為無解的難題,逐一揭示「因果階梯」三大分層的能力(越高的層級,認知挑戰越高,越難理齣因果關係),並讓讀者瞭解因果革命路上諸人的努力與進展,以及這些進展的重要性。本書末尾迴頭說明因果革命相對於人工智慧各重要發展麵嚮(比如大數據、深度學習、資料探勘、機器學習等),有何勝齣之處、能對它們起什麼正麵影響,以及最重要的——「因果革命」將會如何改變人工智慧。
▎「因果革命」不隻影響人工智慧,還影響各研究領域
現今機器學習運作時仰賴的是「相關性」,而不是「因果」,如果能成功將因果思考導入電腦,將使電腦變成真正的科學傢,使它們成為我們的得力夥伴,提供我們更閤理的洞見。由於因果思考可以呈現罪責,電腦能因而具備道德感——「具備道德感的強AI」是因果革命在人工智慧領域的終極追求,作者形容這「是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物」。
因果性研究還釐清瞭我們多年來對許多知識本質的不解,改變我們對於眾多問題的認識,這些問題牽涉的層麵無所不包,舉凡涉及解讀資料以及根據解釋而採取的作法(像是緻病因素、醫療資源分配、公共政策擬定等),都能受益。集結眾多領域學人之力纔有如今成果的因果革命,亦將迴頭影響整個科學界,珀爾形容它「將使科學的體質更加健全,是人工智慧給人類的第二個禮物」。在美國,因果科學已經開始被大學列入課程……
▎我們強烈建議這些人士閱讀這本書:
(1)資料科學傢與大數據研究者,以及對大數據深感興趣的人
(2)統計學傢、數學傢,電腦科學相關從業人員與學習者
(3)對經濟趨勢與科研發展有興趣的一般大眾
(4)希望培養科學素養,瞭解最新科學方法的學子
▎各章內容簡介請參閱〈目錄〉的引文。
各界盛讚
◎榖歌網路推廣長文特‧瑟夫:
珀爾近三十年來的學術成就,為人工智慧發展提供堅實的理論基礎……同時把「思考機器」提升到另一個境界。
◎《大演算》作者佩德羅‧多明哥斯:
因果如果不是相關,那又是什麼?拜硃迪亞‧珀爾的劃時代研究之賜,現在我們已能精確迴答這個問題。想理解世界如何運行,這本引人入勝且讀來愉快的書是理想的起點。
◎微軟研究實驗室科技研究員及主任艾瑞剋‧霍爾維茲:
硃迪亞‧珀爾是人工智慧領域、甚至整個電腦科學界革命的核心人物。
◎諾貝爾經濟學獎得主及《快思慢想》作者丹尼爾‧康納曼 :
各位是否曾疑惑「相關」和「因果」究竟是什麼關係?這本精彩著作深入淺齣地說明瞭答案。
◎《紐約時報》喬納山‧尼伊:解說十分詳盡……本書不僅詳盡介紹概念的發展史,也提供概念工具,讓讀者理解大數據的優勢與不足之處。
◎《自然》雜誌:「相關不是因果」這句科學俗語已在社會上造成影響……硃迪亞‧珀爾提齣嶄新的數學解決方案……現在已在生物、醫學、社會科學和人工智慧領域開花結果。
◎《猶太日報》:深入淺齣……珀爾是有遠見的因果革命領袖,這本書則是他最大的成就。
讀者好評
◎對電腦科學、統計學或人工智慧當今發展有興趣的人都應該讀讀。這本書如同康納曼的《快思慢想》,是作者畢生科學研究的總結,不僅對同領域科學傢而言價值非凡,也是全人類的瑰寶。(讀者阿蘭‧約瑟夫‧坎恩)
◎硃迪亞‧珀爾的貝氏網路和因果圖以十分優雅的方式結閤統計學、流行病學、決策和電腦科學等領域。他的研究成果賦予並擴大瞭大數據的潛力。這本書是市麵上第一本為一般大眾介紹這主題的書籍,其影響將無以估計。(讀者湯瑪斯 J. 阿拉岡,流行病學傢)
◎知名商學研究所都應該用這本書當成教材。我送瞭一本給我念大學時的院長。為瞭現在和未來的學生著想,我希望它能成為一門課。(讀者喬治‧莫劄奇斯)
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...
評分拿到书之后读了两遍,第一遍是以欣赏和学习的态度,第二遍是以欣赏和怀疑的态度。学习和怀疑之后,谈谈读后感。 这本书的副标题是《关于因果关系的新科学》,显然,这本书是从科学角度论述因果关系的。这可能让大众诧异,为什么显而易见的因果关系,从科学角度却难以建立。甚至...
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...
評分rather than a new science. 1,作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学,没有讨论这两个领域因果推断的异同,也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说,书中的science实际上指的是社会科学和行为科学,作者所说的“因果革命 (the ...
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