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[美]硃迪亞·珀爾(Judea Pearl)

中信齣版集團股份有限公司

江生

2019-7-1

374

69.00元

精裝

9787521705072

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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发表于2024-05-08

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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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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。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

本書關於因果關係模型的概念，基本可打開知乎搜索因果模型點開第一個搜索結果獲得；舉瞭不少例子，但切閤主題能在作者限定框架下成立的沒幾個；序言寫得又寬泛又浮誇，以為這是什麼瞭不得的劃時代巨作，但看到文中“曆史學傢尤瓦爾·赫拉利在他的《人類簡史》一書中指齣，人類祖先想象不存在之物的能力是一切的關鍵，正是這種能力讓他們得以交流得更加順暢”這段話差點笑噴，初中畢業的人都知道人類無法想象自己未曾見過的、不存在的事物，不然為啥上帝總是以人類形象齣現、飛機總像張開翅膀的鳥啊。不過有一點是真的，不瞭解因果關係的人閱讀本書會感到非常吃力，與作者寫作水平無關，與概念本身有關。Ps.不知是原文如此還是翻譯錯誤，作者寫“我們不是神創論者，連我們的老師骨子裏都是達爾文主義者”，達爾文主義者是這麼用的？大寫的迷惑。

評分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

無論客觀世界存不存在因果關係，每個人主觀上都離不開因果這個思考方式

評分☆☆☆☆☆

這書讀起來比推理小說還有勁：數學、科學、博弈論、科學史……太有意思瞭

評分☆☆☆☆☆

厲害大瞭，搞清因果機製是社會科學想追求的目標，卻還處於一片混沌，這本書好像又讓世界清亮瞭些。另外，此書某個二星評價差點讓我笑噴，他的評價就讓我想到那種對你的研究完全不懂的答辯專傢，給你提問題時隻會說：“你的ppt格式做的不規範！差評！”

讀後感

評分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

这本书着实烧脑，是讲因果关系的新科学，我实在不能用简明的语言来描述，要举的案例也有点冗长，我只能告诉你几个大的框架： 1 三级因果思维，原来我们的思想还能分出个三个层次，分别是观察，干预和想象，现在的人工智能还只达到第一级，大数据阶段[发呆] 2 回归均值，你知道...

評分☆☆☆☆☆

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...

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