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朱迪亚·珀尓(Judea Pearl)，现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，“贝叶斯网络”之父，2011年因创立因果推理演算法获得图灵奖，同时也是美国国家科学院院士，IEEE智能系统名人堂第一批10位入选者之一。
目前已出版3本关于因果关系科学的经典著作，分别为《启发法》(1984)、《智能系统中的概率推理》(1988)和《因果论：模型、论证、推理 》(2009)。他还获得过多项顶级科学荣誉，包括认知科学领域的鲁梅哈特奖、物理学及技术领域的富兰克林奖章以及科学哲学领域的拉卡托斯奖。
达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie)，普林斯顿大学数学博士，自由科学记者，知名科普作家，著有《无言的宇宙》等作品，其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。
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在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。
而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，今天为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。
具体描述
读后感
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...
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 评分 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
关于因果推断的实例引人入胜，提供了因果框架的分析思路，夹杂着幽默风趣的学术八卦（对不起小小地黑了Rubin一下）。Pearl认为，思维比数据更聪明，在分析问题时需要借助主观判断的因果图，而不是一味的数据驱动。只有让计算机实现从预测到干预再到反事实的上升，才有可能制造出强人工智能。
评分关于因果推断的实例引人入胜，提供了因果框架的分析思路，夹杂着幽默风趣的学术八卦（对不起小小地黑了Rubin一下）。Pearl认为，思维比数据更聪明，在分析问题时需要借助主观判断的因果图，而不是一味的数据驱动。只有让计算机实现从预测到干预再到反事实的上升，才有可能制造出强人工智能。
评分里程碑式的作品。真理掌握在少数人手中，庸人对于自己不理解的事情自有自己的解释方法。很多人看不懂，还要强行评论，汗。
评分说在前面……此书作者非常非常非常非常非常自恋，令人不适的那种自恋……如果看了序觉得无语就可以排雷了。 抛开这点不谈，作者用非数学的语言阐述因果革命的知识内涵，说明它将怎样影响我们的生活和未来。在分享重要的因果问题时，讲述前辈科学家走过的英勇征程。 认知被打破又重建的过程伴随很多怀疑和疑虑。 但不管怎么说，阅读体验中从另一角度展开的因果思考升级了我的大脑内存。 从一个笼罩着神秘色彩的概念转变为一个具有明确语义和逻辑基础的数学对象，悖论和争议得以解决，模棱两可的概念得以阐明，那些依赖于因果信息、长期被认为是形而上的或无法解决的实际问题，现在也可以借助初等数学加以解决。 在书中，因果论已经完成了数学化。
评分离开因果关系谈论数据是舍本逐末。珀尔的这本书不愧为"因果革命"的一面旗帜，值得细心品味。
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