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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2025-05-28

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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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

關於因果推斷的實例引人入勝，提供瞭因果框架的分析思路，夾雜著幽默風趣的學術八卦（對不起小小地黑瞭Rubin一下）。Pearl認為，思維比數據更聰明，在分析問題時需要藉助主觀判斷的因果圖，而不是一味的數據驅動。隻有讓計算機實現從預測到乾預再到反事實的上升，纔有可能製造齣強人工智能。

評分☆☆☆☆☆

離開因果關係談論數據是捨本逐末。珀爾的這本書不愧為"因果革命"的一麵旗幟，值得細心品味。

評分☆☆☆☆☆

本書六星。

評分☆☆☆☆☆

這本書關於因果討論可分為兩個部分，第一部分注重思想層麵的探討，主要用的是案例和因果圖示法，這部分內容值得反復研讀，是非常好的思維訓練，如果能完全摸透作者這套方法論，對於涉及因果的問題的理解會有質的飛躍。第二部分是作者對技術處理層麵的探討，當然對學術來說這部分很重要，但是普通讀者看懂比較睏難，但即便忽略所有這些內容，也不影響閱讀和吸收這本書的核心內容。當然，作為一本綜述性的著作，作者穿插瞭大量因果理論發展的曆史，以及他自己的學術生涯經曆，也頗有可看性，且趣味十足。如果你想對因果關係和相關關係有透徹的理解，亦或是想對學術領域成果（涉及因果的結論）有更佳的判斷力，那麼這本書非常值得一讀，特彆是作者這套因果圖工具，堪稱經典。