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非常有趣。本來是衝著Judea Pearl的Bayesian Network來看的，看完纔發現他最近的二十年一直在做Causal Inference。這本書第一個戳我的點是，他很明確地指齣瞭統計學目前對於因果分析的匱乏。在我自己的工作中這種問題已經遇到過很多次。第二個就是他對於AI的理解。如他在最後一章所說搞DL的scruffies目前是顯學，但是今後遇到很大的睏境，而neat這些人一直沒有什麼産齣，而他在BN的基礎上開闢齣一條更有趣的路徑。非常贊。

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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...  

笛卡尔在《谈谈方法》和《第一哲学沉思集》都曾探究过什么样的知识才是可靠的问题。他说，历史上什么观点都有争议，说明每一个观点都有可疑之处——我倒是认为，即是众人观点一致，这种观点依然很可疑。和笛卡尔一样，雅斯贝尔斯在《生存哲学》中也是这么谈论“真理”，他说，...  

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 ...  

这些人发明了如此简单而常用的东西，以至所有人都忘了这些东西也需要人发明出来。 非常匆忙地读了一遍之后，脑子里第一时间浮现的是小说《好兆头》里的这句话，它基本上是我对这本书印象的完美概括。 经济学专业的学生，如果选过一些 policy evaluation 和 causal inference 方...