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。
发表于2025-03-06
The Book of Why 2025 pdf epub mobi 电子书
这本书说的是人类思维中最重要的逻辑关系——因果关系。 人类的大脑中有强烈的因果直觉,这种直觉在正向判断中非常高效。当看到一件事情时,我们能够很有把握地判断出它可能导致的结果。但是反过来,我们的直觉往往不够有效。也就是说,当看到结果时,我们常常无法快速准确地推...
评分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...
评分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...
评分这本书说的是人类思维中最重要的逻辑关系——因果关系。 人类的大脑中有强烈的因果直觉,这种直觉在正向判断中非常高效。当看到一件事情时,我们能够很有把握地判断出它可能导致的结果。但是反过来,我们的直觉往往不够有效。也就是说,当看到结果时,我们常常无法快速准确地推...
评分图书标签: 因果关系 哲学 英文原版 AI 数学史 Statistics DS
非常有趣。本来是冲着Judea Pearl的Bayesian Network来看的,看完才发现他最近的二十年一直在做Causal Inference。这本书第一个戳我的点是,他很明确地指出了统计学目前对于因果分析的匮乏。在我自己的工作中这种问题已经遇到过很多次。第二个就是他对于AI的理解。如他在最后一章所说搞DL的scruffies目前是显学,但是今后遇到很大的困境,而neat这些人一直没有什么产出,而他在BN的基础上开辟出一条更有趣的路径。非常赞。
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