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為什麼 pdf epub mobi 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。

為什麼 pdf epub mobi 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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發表於2024-12-22

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為什麼 pdf epub mobi 讀後感

評分☆☆☆☆☆

拿到書之後讀瞭兩遍，第一遍是以欣賞和學習的態度，第二遍是以欣賞和懷疑的態度。學習和懷疑之後，談談讀後感。這本書的副標題是《關於因果關係的新科學》，顯然，這本書是從科學角度論述因果關係的。這可能讓大眾詫異，為什麼顯而易見的因果關係，從科學角度卻難以建立。甚至...

評分☆☆☆☆☆

萬維鋼曾經在第二季精英日課解讀過這本書的英文版，說這本書是寫給“聰明的外行”讀的。本書作者硃迪亞·珀爾是一位傳奇的計算機學傢以及哲學傢，而這本書就是寫他所參與的“因果革命”。這本書涉及一些數學公式，書中的內容雖不能說是晦澀難懂，但是對一般讀者來說還是需要一...

評分☆☆☆☆☆

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出版者:中信齣版集團股份有限公司

作者:[美]硃迪亞·珀爾(Judea Pearl)

出品人:

頁數:374

譯者:江生

出版時間:2019-7-1

價格:69.00元

裝幀:精裝

isbn號碼:9787521705072

叢書系列:

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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為什麼 pdf epub mobi 用戶評價

評分☆☆☆☆☆

本來以為是講講DAG這一套，沒想到是本不錯的統計學曆史，對Monty Hall，吸煙和肺癌，Pearson、Neyman和Fisher的故事迴顧得都很好……

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☆☆☆☆☆

非常好看，講述瞭因果推斷這一個相當新的領域，而且作為一個學統計的，這裏麵的概念簡直是mind-blowing

評分☆☆☆☆☆

物理定律隻用統計概率規律描述因果，P(Y | do(X)) > P(Y). 如果你單方麵對 X 做一個乾預動作，導緻 Y 的概率增加，就是 X 導緻瞭 Y。因果思維這種主觀假設很有用。簡單因果模型，就能勝過無數經驗。數據是客觀的，而人的觀點是主觀的。相關性是客觀的，因果是主觀的。因果分析的重點在於操作方法是否有用而不是本體是否真實。真實世界任何事情都是錯綜復雜的，無法列舉影響一個結果的所有可能緣故。你必須做齣各種取捨，猜測你認為最重要的緣故。貝葉斯方法先給理論假設設定可信度。新證據並不直接證實或者證僞理論，隻是調整可信度的大小，做動態的判斷。用客觀數學手段修正主觀認識。貝葉斯方法是種實用主義態度。研究目的並非瞭解根本不可知的絕對真實世界，而要獲取實用知識，做齣盡可能準確的判斷和決策。

評分☆☆☆☆☆

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