具体描述
A Turing Award-winning computer scientist and statistician shows how understanding causality has revolutionized science and will revolutionize artificial intelligence
“Correlation is not causation.” This mantra, chanted by scientists for more than a century, has led to a virtual prohibition on causal talk. Today, that taboo is dead. The causal revolution, instigated by Judea Pearl and his colleagues, has cut through a century of confusion and established causality–the study of cause and effect–on a firm scientific basis. His work explains how we can know easy things, like whether it was rain or a sprinkler that made a sidewalk wet; and how to answer hard questions, like whether a drug cured an illness. Pearl’s work enables us to know not just whether one thing causes another: it lets us explore the world that is and the worlds that could have been. It shows us the essence of human thought and key to artificial intelligence. Anyone who wants to understand either needs The Book of Why.
作者简介
Judea Pearl is a professor of computer science at UCLA and winner of the 2011 Turing Award and the author of three classic technical books on causality. He lives in Los Angeles, California.
Dana Mackenzie is an award-winning science writer and the author of The Big Splat, or How Our Moon Came to Be. He lives in Santa Cruz, California.
目录信息
读后感
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...
评分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...
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...
评分“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...
评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...
用户评价
学统计教统计十几年，好多核心的概念第一次看人讲得这么清楚，豁然开朗豁然开朗！
评分学习一哈
评分科普，好看，推荐。（时隔好多年又重新学习学校里讲过的东西我的心情可以用沮丧来形容）（第一次读评分10的书，激动）（背景音pulp）
评分Strong AI和Causal Effect仅依靠当前的统计、机器学习和深度学习方法是不够的，需要建立一套能描述Causal Effect的数学化的语言，在此基础上才能由现在的rung one（描述association）走到rung two（以do-clause描述和推断intervention后产生的结果）和rung three（描述和推断what if have done的结果，即如果做某事后产生的结果，而该事件实际并不一定会发生，而这是人类具备的联想和推断出未知事物因果关系的能力，目前的弱AI并不具备）。深度学习只是一个黑盒，存在可解释性以及仍是一种弱AI的问题。且对因果关系而非相关关系的描述和研究在其他领域也非常需要。
评分这本书很不错哦 提供了另外一个思考 causal 的角度也还蛮科普的
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有