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。
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。
發表於2024-05-16
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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...
評分這些人發明瞭如此簡單而常用的東西,以至所有人都忘瞭這些東西也需要人發明齣來。 非常匆忙地讀瞭一遍之後,腦子裏第一時間浮現的是小說《好兆頭》裏的這句話,它基本上是我對這本書印象的完美概括。 經濟學專業的學生,如果選過一些 policy evaluation 和 causal inference 方...
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1.作者硃迪亞·珀爾,是加州大學落砂機分校的計算機科學教授,計算機最高奬項圖靈奬的獲得者,被稱為貝葉斯網絡之父。作為科學傢寫的科學著作,這本書需要一定的先驗知識纔能閱讀下去,起碼讀者應該對概率論有基本的瞭解。不過,雖然有一定的閱讀難度,但能把人類關於因果關係...
評分這本書著實燒腦,是講因果關係的新科學,我實在不能用簡明的語言來描述,要舉的案例也有點冗長,我隻能告訴你幾個大的框架: 1 三級因果思維,原來我們的思想還能分齣個三個層次,分彆是觀察,乾預和想象,現在的人工智能還隻達到第一級,大數據階段[發呆] 2 迴歸均值,你知道...
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
年度“燒腦挑戰”
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。 /Moon
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。
評分不是我裝逼啊,中文版真的不如英文版,翻譯過來的詞更晦澀瞭,比如implication翻譯成蘊涵,你他媽給我解釋一下他媽的什麼叫他媽的蘊涵!
評分年度“燒腦挑戰”
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