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为什么：关于因果关系的新科学+mobi+epub.pdf

http://www.100md.com 2020年12月9日

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为什么：关于因果关系的新科学，人工智能领域的**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。

    内容简介

    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*有意义的工作

    作者简介

    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部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)。曾获得过多项科学荣誉，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。

    精彩书评

    “你是否曾经对相关关系和因果关系的问题感到疑惑？这部内容精彩的著作对此问题给出了一个富有启发性的答案，且读来妙趣横生。”

    ——丹尼尔·卡尼曼，诺贝尔经济学奖得主，《思考，快与慢》作者

    “在过去的30年间，珀尔所取得的成就为人工智能领域的进步提供了理论基础……他重新定义了‘思维机器’这一术语。”

    ——温顿·瑟夫，“互联网之父”之一，谷歌副总裁兼首席互联网专家，2004年图灵奖获得者

    “如果因果关系不等于相关关系，那它是什么？感谢朱迪亚·珀尔划时代的研究成果，我们现在对这一问题有了精确的答案。如果你想要理解世界的运行方式，那么这本引入入胜、充满阅读乐趣的著作就是一个很好的起点。”

    ——佩德罗·多明戈斯，华盛顿大学计算机科学教授，《**算法》作者

    “朱迪亚·珀尔一直是人工智能革命的心脏和灵魂，更广义地说，他是计算机科学革命的心脏和灵魂。”

    ——埃里克·霍维茨，微软研究实验室主任兼常务董事

    “如果把一个学科的疆域比喻为一个不规则多边形，那么多边形的所有顶点就定义了这个学科的边界。这本书的内容代表人工智能学科在因果推理方面的一个‘顶点’。突破性创新必然发生在所有‘顶点’划定的学科边界之外，而‘热点’则往往在边界之内。不了解‘顶点’，就难以展开突破性创新。”

    ——陈小平，中国科学技术大学机器人实验室主任

    “尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中指出，人类进化史上的**次认知革命以发展出“想象不存在的事物”的能力为标志，《为什么》一书则更进一步提出，正是在这一能力的基础之上，人类发展出了因果思维。从原始部落组织狩猎行动，到孟德尔的基因遗传特征分析，从吸烟是否致癌的争辩到强人工智能是否可能实现的大讨论，无一不需要因果思维的指引。”

    ——罗振宇，得到App创始人

    “真正的人工智能必须拥有什么能力？珀尔认为，要实现人工智能，就必须让机器具备因果推断能力。珀尔只手推动了人工智能领域的因果革命，面向大众读者推出《为什么》一书，这是一部关于人工智能与因果推断的科普之作，也是一部哲学与科学交相辉映之作。珀尔将技术与思想融为一体，系统阐述了因果关系之梯的三个层级。毫无疑问，该书将和《自私的基因》一样成为我们这个时代的经典之作。”

    ——梅剑华，山西大学哲学社会学院教授，现代外国哲学学会理事

    “人类本能地想要寻找事物之间的因果关系，却长久地陷于迷雾之中。珀尔的《为什么》和卡尼曼的《思考，快与慢》一样，也是石破天惊、开辟鸿蒙的巨作，这本书介绍了新兴的因果推断科学，直达人工智能学科的前沿。阅读这本书，不仅能拓宽你的思维广度，而且能增加你的思维维度。”

    ——-何帆，上海交通大学安泰经济与管理学院教授，《变量》作者

    “颇具启发性……珀尔教授在《为什么》一书中将其对于发现因果关系这一新科学的喜悦以及对于他的学生和同事所做工作的自豪感完全体现了出来……这本书不仅为广大读者们上了关于科学思想发展史的宝贵一课，也为相关领域的从业人士提供了判断大数据是否能够给出有效解释的概念性工具。”

    ——《纽约时报》

    “因果关系是科学界和医学界争论*激烈、*难证明的命题之一。这本书将引领你真正开始思考因果关系，因为它适用于解决我们当今时代的诸多问题，包括吸烟究竟是否会导致癌症，胆固醇水平与心脏病的关系，等等。两位作者细致入微地讲述了这些案例的来龙去脉，实在精彩。”

    ——“科学星期五”，**科学媒体

    “‘相关关系不等于因果关系。’这一科学禁令已经为社会带来了严重的不良后果……朱迪亚·珀尔提出了一个革命性的数学解决方案……生物学、医学、社会科学和人工智能领域都因此获得了长足的发展。”

    ——《自然》杂志

    现实的蓝图

    当今时代，读者们一定都听过诸如“知识"“信息”智能"数据”等术语，有不少人可能会对它们之间的差异以及它们是如何相互作用的感到一头雾水。而现在，我提议引入另一个术语-"因果模型"。我知道，读者们可能会认为这样做只会增加困惑。

    不，并不会!事实上，因果模型将科学、知识、数据这些晦涩的概念纳入了一个具体的、有意义的背景框架，让我们得以看到三者是如何相互协作以解答棘手的科学问题的。图0.1展示了一个“因果推断引擎"的蓝图，此引擎将帮助未来的人工智能进行因果推理。更重要的是，它不仅仅是一张关于未来的蓝图，也是一份指南，用于指导我们发现在当今的科学应用中，因果模型是如何发挥作用的，以及它们与数据之间的相互作用是怎样的。

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