具体描述
大數據為什麼不夠聰明？
比機率更強大的思考工具又是什麼？
電腦科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主暨貝氏網路研發先驅Judea Pearl總結畢生研究成果，聯手獲獎的統計學家Dana Mackenzie，提出改變人工智慧及科學界的重要工具！《快思慢想》作者暨諾貝爾獎得主康納曼、《大演算》作者多明哥斯、谷歌網路推廣長文特‧瑟夫、微軟研究實驗室主任艾瑞克‧霍爾維茲等人重磅推薦！
▎大數據看似厲害，其實有很大的侷限
近幾年大數據當紅，加上它在許多領域的成功運用，其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學，是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果，而開發出來的學科，這門學科創立後興盛數十載，其名言「相關不是因果」影響科學界經常止步於探究「關聯」而非「因果」，並且長期受資料本位的歷史所影響，認為資料無所不能，但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者，資料本身一點也不智慧。
▎要發展出「強AI」，機率思考仍遠遠不夠
一九八○年代初，朱迪亞・珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力，於是運用機率開發出強大的推理工具——貝氏網路，因而獲得有電腦科學界諾貝爾獎之稱的「圖靈獎」。貝氏網路是首先讓電腦以灰階方式思考的工具，至今仍極受人工智慧界倚重，然而到了一九八○年代末，珀爾認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距，於是他轉而研究如何教AI學會「因果推論」，本書便是整理了歷代科學家推展因果革命的努力與成果。
▎從「求得相關性」的舊階段，邁入「釐清因果關係」的新時代
本書最初幾章是有趣的科學史，探討科學家追求因果解釋的過程如何受挫，以致發展出統計學，並讓統計學方法長期引領學界研究。接著書中有大約一半篇幅，作者以實例示範因果語言（圖示模型）如何解決傳統統計學認為無解的難題，逐一揭示「因果階梯」三大分層的能力（越高的層級，認知挑戰越高，越難理出因果關係），並讓讀者了解因果革命路上諸人的努力與進展，以及這些進展的重要性。本書末尾回頭說明因果革命相對於人工智慧各重要發展面向（比如大數據、深度學習、資料探勘、機器學習等），有何勝出之處、能對它們起什麼正面影響，以及最重要的——「因果革命」將會如何改變人工智慧。
▎「因果革命」不只影響人工智慧，還影響各研究領域
現今機器學習運作時仰賴的是「相關性」，而不是「因果」，如果能成功將因果思考導入電腦，將使電腦變成真正的科學家，使它們成為我們的得力伙伴，提供我們更合理的洞見。由於因果思考可以呈現罪責，電腦能因而具備道德感——「具備道德感的強AI」是因果革命在人工智慧領域的終極追求，作者形容這「是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物」。
因果性研究還釐清了我們多年來對許多知識本質的不解，改變我們對於眾多問題的認識，這些問題牽涉的層面無所不包，舉凡涉及解讀資料以及根據解釋而採取的作法（像是致病因素、醫療資源分配、公共政策擬定等），都能受益。集結眾多領域學人之力才有如今成果的因果革命，亦將回頭影響整個科學界，珀爾形容它「將使科學的體質更加健全，是人工智慧給人類的第二個禮物」。在美國，因果科學已經開始被大學列入課程……
▎我們強烈建議這些人士閱讀這本書：
（1）資料科學家與大數據研究者，以及對大數據深感興趣的人
（2）統計學家、數學家，電腦科學相關從業人員與學習者
（3）對經濟趨勢與科研發展有興趣的一般大眾
（4）希望培養科學素養，了解最新科學方法的學子
▎各章內容簡介請參閱〈目錄〉的引文。
各界盛讚
◎谷歌網路推廣長文特‧瑟夫：
珀爾近三十年來的學術成就，為人工智慧發展提供堅實的理論基礎……同時把「思考機器」提升到另一個境界。
◎《大演算》作者佩德羅‧多明哥斯：
因果如果不是相關，那又是什麼？拜朱迪亞‧珀爾的劃時代研究之賜，現在我們已能精確回答這個問題。想理解世界如何運行，這本引人入勝且讀來愉快的書是理想的起點。
◎微軟研究實驗室科技研究員及主任艾瑞克‧霍爾維茲：
朱迪亞‧珀爾是人工智慧領域、甚至整個電腦科學界革命的核心人物。
◎諾貝爾經濟學獎得主及《快思慢想》作者丹尼爾‧康納曼 ：
各位是否曾疑惑「相關」和「因果」究竟是什麼關係？這本精彩著作深入淺出地說明了答案。
◎《紐約時報》喬納山‧尼伊：解說十分詳盡……本書不僅詳盡介紹概念的發展史，也提供概念工具，讓讀者理解大數據的優勢與不足之處。
◎《自然》雜誌：「相關不是因果」這句科學俗語已在社會上造成影響……朱迪亞‧珀爾提出嶄新的數學解決方案……現在已在生物、醫學、社會科學和人工智慧領域開花結果。
◎《猶太日報》：深入淺出……珀爾是有遠見的因果革命領袖，這本書則是他最大的成就。
讀者好評
◎對電腦科學、統計學或人工智慧當今發展有興趣的人都應該讀讀。這本書如同康納曼的《快思慢想》，是作者畢生科學研究的總結，不僅對同領域科學家而言價值非凡，也是全人類的瑰寶。（讀者阿蘭‧約瑟夫‧坎恩）
◎朱迪亞‧珀爾的貝氏網路和因果圖以十分優雅的方式結合統計學、流行病學、決策和電腦科學等領域。他的研究成果賦予並擴大了大數據的潛力。這本書是市面上第一本為一般大眾介紹這主題的書籍，其影響將無以估計。（讀者湯瑪斯 J. 阿拉岡，流行病學家）
◎知名商學研究所都應該用這本書當成教材。我送了一本給我念大學時的院長。為了現在和未來的學生著想，我希望它能成為一門課。（讀者喬治‧莫札奇斯）
作者简介
朱迪亞・珀爾Judea Pearl
因為研發貝氏網路，而獲得有「電腦科學界諾貝爾獎」之稱的圖靈獎，著有三本極具影響力的科普書籍。珀爾是美國國家科學院院士，也是首先進入IEEE智慧系統名人堂的十名科學家之一，獲得的獎項與榮譽博士學位多不勝數，包括盧梅哈特獎（認知科學學會）、富蘭克林獎章（富蘭克林研究所）以及拉克托斯獎（倫敦經濟學院）。他目前擔任加州大學洛杉磯分校電腦科學教授，同時是丹尼爾‧珀爾基金會創辦人及執行長，目前住在洛杉磯。
達納‧麥肯錫Dana Mackenzie
數學博士，現為科普作家，經常為《科學》、《新科學家》、《科學美國人》、《史密森尼》、《鸚鵡螺》和《發現》等雜誌撰稿。他寫的書《大碰撞：月球是怎麼形成的？》（The Big Splat, or How Our Moon Came to Be）曾經獲選為Audible.com網站2010年最佳有聲書。麥肯錫曾獲2012年傳播獎（美國數學聯合政策委員會）與2015年查文尼特數學解說獎（美國數學學會），他現在住在加州聖克魯茲。
譯者簡介
甘錫安
學業結束後由科學界踏入「譯界」，現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯，現仍定期為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《決斷的演算：預測、分析與好決策的11堂邏輯課》、《勝算：賭的科學與決策智慧》、《愛因斯坦1905》、《氣候創造歷史》、《現代主義烹調》等。目前住在有山有海有美食的台灣頭基隆，熱愛吸收各類知識，正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
目录信息
這本書的目標有三個：一是以非數學語言讓讀者理解因果革命的詳細內涵，以及它將如何影響我們的生活和未來。二是為讀者介紹科學家遭遇及挑戰關鍵因果問題時，英勇解決的歷程。最後，則是把因果革命帶回人工智慧的最初本源，介紹如何讓機器人學習以我們的母語（即因果語言）溝通。
▎前言：思想勝過資料
法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森運用跨世代資料解答他們對於遺傳的疑問，可惜沒有成功，於是他們開發出「統計」這門爾後興盛數十載的學科。從事研究的人都聽過「相關不是因果」這句統計學名言，該觀念影響學界長期探究「關聯」而不問「因果」。在資料本位的歷史影響下，今日我們甚至認為大數據可解答所有問題，但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者，資料本身一點也不智慧。1980年代末，研究人工智慧的珀爾發現，「機器無法理解因果關係」可能是它們無法具備人類智慧的關鍵原因，於是他轉而投身因果科學陣營，多年後他藉由這本書，總結了各路科學家推動因果革命的成果。
▎第一章 因果階梯
因果的三個層級／迷你圖靈測驗／機率與因果
珀爾研究機器學習時了解到，因果學習者至少必須掌握三個層級的認知能力，分別是：（一）觀看與觀察，以探知環境中的規律；（二）實行，亦即預測刻意改變環境的效果，並選擇適當改變以獲得想要的結果；以及（三）想像——因果階梯的三個層級「觀察」、「介入」和「反事實」便是由此而來，數學能證明這三個層級有根本上的不同，每個層級都具備前一層級缺少的能力。本章將介紹以因果圖進行推理的基礎概念、主要的建模工具，讓讀者慢慢見識因果推論模型詮釋資料、解答疑問的強大能力。
▎第二章 從海盜到天竺鼠：因果推論的創生
法蘭西斯‧高爾頓捨「因果」而擁抱「相關」／卡爾‧皮爾森把「因果」掃出統計學／萊特、天竺鼠和路徑圖／E PUR SI MUOVE（但地球依然在轉動）／貝氏連結將主觀機率帶進統計學界
十九世紀末，法蘭西斯・高爾頓想將《物種原始》的理論架構數學化，他花了八年嘗試解答族群遺傳特質維持恆定的原因，但是始終無解，最後放棄研究，轉而注意統計「相關」。高爾頓的門徒卡爾・皮爾森後來提出「相關係數」，直到現在，所有統計學家想知道資料組中兩個變項的關聯程度時，總是最先計算這個數字。第二章講述統計學如何忽視因果性，並且對各種資料導向的科學造成深遠影響。此外還將介紹對本書而言十分重要的遺傳學家西瓦爾‧萊特的故事；萊特於1920年代首先繪製因果圖，多年來一直是少數認真看待因果性的科學家。
▎第三章從證據到原因：當貝斯遇見福爾摩斯
電腦偵探波拿巴（Bonaparte）／貝斯牧師與逆機率問題／從貝氏法則到貝氏網路／貝氏網路：原因透露了哪些關於資料的線索？／我的行李在哪裡？從亞琛到尚吉巴島／真實世界中的貝氏網路／從貝氏網路到因果圖
1980年代初，珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力，於是運用機率，開發出處理不確定性推理的強大工具——貝氏網路，這是首先讓電腦以「灰階」方式思考的工具，至今仍被視為人工智慧頂尖典範。然而到了1980年代末，珀爾開始覺得自己錯了，他認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距。在這一章，他談了自己從貝氏網路忠實信徒變節，轉入因果性陣營的心路歷程。儘管如此，貝氏網路依然是今日人工智慧界極為倚重的工具，而且具備因果圖的許多數學基礎，因此這章以因果性簡略介紹貝氏法則和貝氏推理方法，並為讀者舉出幾個在實際生活中運用貝氏網路的範例。
▎第四章 干擾與去干擾：或說剷除潛在變項
干擾導致強烈恐懼／大自然的巧妙質問：隨機對照試驗為何有效用？／干擾的新典範／do運算子和後門準則
隨機對照試驗（RCT）是統計學對因果推論的重大貢獻，它的主要目標，是把要探討的變項與可能影響它們的其他變項分開。如何去除這些潛在變項造成的失真或「干擾」，是已經存在一世紀的難題，但科學家直到最近才體認到，解決這問題需要的不是統計學方法，而是因果方法。這章要從因果圖的觀點說明，RCT為何能協助估計兩變項之間的因果效應，而且不受干擾偏差影響，從中我們會了解RCT其實源自更基本的原理，其他方法未必都要奉它為圭臬。這一章還將說明因果圖如何讓我們把焦點從「干擾因子」轉移到「去干擾因子」，並且帶領讀者以出奇簡單的方式解決一般干擾問題。
▎第五章 煙霧瀰漫的爭議：除去迷霧
菸草：人為流行病／衛生總署委員會和希爾準則／吸菸對新生兒的影響／激烈爭議：科學與文化
十八世紀詹姆斯．林德發現柑橘類水果能預防壞血病，十九世紀約翰．史諾發現遭排泄物汙染的水會導致霍亂，這些偵察工作很幸運的一點是：原因與結果之間是一對一關係。二十世紀時「吸菸是否會致癌」爭議挑戰了單一因果關係概念，而且由於無法隨機指定某些人冒著健康風險吸菸數十年以進行對照，統計學家不只對答案難有共識，連如何理解問題都有不同看法。後來美國衛生總署委員會採用一連串非正式指導方針「希爾準則」，終於得出「吸菸會導致癌症」這結論，但這花了近十五年時間。這爭議讓許多人看清因果性的重要——如果科學家有適合的語言或方法來解答因果問題，得出結論將不再曠日廢時。
▎第六章破解悖論！
令人費解的蒙提霍爾問題／更多衝突偏差：柏克森悖論／辛普森悖論／以圖畫說明辛普森悖論
這章要讓讀者輕鬆一點，做一些有趣的動腦遊戲，談談蒙提霍爾悖論、辛普森悖論與柏克森悖論等知名的古典矛盾問題。其實這些悖論問題有嚴肅的一面——它們幾乎都與因果直覺抵觸，因此能讓我們深入分析這類直覺。悖論和視錯覺一樣，能夠揭露大腦的運作方式、大腦愛走的捷徑，以及大腦覺得矛盾的事物。因果悖論凸顯出與機率和統計邏輯衝突的直覺式因果推理型態，看看統計學家對它們有多麼頭痛，就能知道不用因果性眼鏡看世界往往容易出現誤判。這些問題提醒著科學家，人類直覺是以因果為基礎，而不是統計和邏輯。一起來看看這些經典悖論問題的新解吧！
▎第七章 超越調整：征服介入山
最簡單的路線：後門調整公式／前門準則／Do計算法——精神高於物質／科學的織錦，或是do管弦樂團的隱形樂手／史諾博士的詭異案例／好膽固醇和壞膽固醇
第七章到第九章將帶領讀者一步步登上因果階梯。本章要登上階梯的第二層——介入層，其重點是預測以往未曾嘗試的行動和策略可能產生什麼效果。除了說明可產出「是或否」答案的因果推論發動機的內在結構，還要教讀者尋找因果圖中的特定型態，像是後門調整、前門調整及工具變項等，它們在因果推論中扮演極吃重的角色。作者將示範這些工具如何解答以往困住科學家的難題，例如以「前門準則」釐清因果圖尚未誕生時的「吸菸致癌爭議」，用約翰．史諾的霍亂成因調查示範因果圖如何讓工具變項發揮作用。作者也將介紹他的學生在因果革命中扮演的角色。
▎第八章 反事實：發掘可能成真的世界
從修昔底德和亞伯拉罕，到休謨和路易斯／潛在結果、結構方程式，以及反事實的演算法化／了解自己的假設是好習慣／反事實與定律／必要原因、充分原因和氣候變遷／反事實的世界
人類是在五、六百萬年間由猿猴類演化而來，但在近五萬年間發生了一些獨特狀況，從此能更快速地改變自身能力與環境，例如發明許多神奇物品。為什麼？人類突然獲得其他動物沒有的什麼運算能力？對此有許多人提出理論，但其中只有一種與因果關係有關——歷史學家哈拉瑞在《人類大歷史》中推測，人類祖先能設想「不存在的事物」（反事實），讓人得以溝通得更順暢，是其中最重要的關鍵。本章要帶各位登上因果階梯的頂層，探討反事實，照例會有許多因果圖示範釐清常見爭議的實情（例如學經歷對薪水的影響，以及量化氣候變遷的效果等），體會將「反事實」納入因果查詢時，解答事情的面向如何更加豐富多變。
▎第九章 中介：找尋機制
壞血病：錯誤的中介變項／自然與養育：芭芭拉‧布克斯的悲劇人生／尋找語言（柏克萊錄取率悖論）／黛西、小貓和間接效應／線性理想世界裡的中介／接納「應該會」／中介案例分析——吸菸基因：中介和交互作用；止血帶：隱形的謬誤
「反事實」目前在科學界中最風行的應用是中介分析，中介（或中介變項）是把處理效應傳遞給結果的變項，中介分析的目的是釐清直接效應和間接效應。這類問題不僅在科學上相當重要，也有實際的影響，書中舉了駭人的一例：詹姆斯．林德船長的壞血病研究是史上極早的對照實驗，其結果在1747年發表。但一個世紀之後，英國遠征隊開始探察極地時，這種完全可以預防的疾病出乎意料地捲土重來，原因就在於當時尚未發現真正的中介變項（維生素C），使得「柑橘類水果可預防壞血病」這理論被棄之如敝屣。本章介紹科學家如何找出表達「中介」的方法，以補傳統統計學的不足，另外也有數例中介案例分析。
▎第十章 大數據、人工智慧與大問題
因果模型與大數據／強AI和自由意志
怎樣打造智慧與人類相當且能分辨善惡的機器？——珀爾相信，因果推理是讓機器能以人類語言與我們溝通，談論政治、實驗、解釋、理論、遺憾、責任、自由意志與義務等話題，乃至自己做出道德決策的關鍵，因此發展因果語言與工具之重要性不可言喻。在研發過程中他廣泛接觸各領域人士，一起點燃因果革命的火花，火花從一個學科擴散到另一學科，催生了新典範，他認為這個轉變將使科學的體質更加健全，這是「人工智慧給人類的第二個禮物」。而因果革命在AI界的終極產物——具道德感的強AI，不只會成為我們的好伙伴，還能成為我們師法的對象，教導我們更明晰、因果上更合理的正義感，這則是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物。
· · · · · · (收起)
读后感
这些人发明了如此简单而常用的东西，以至所有人都忘了这些东西也需要人发明出来。 非常匆忙地读了一遍之后，脑子里第一时间浮现的是小说《好兆头》里的这句话，它基本上是我对这本书印象的完美概括。 经济学专业的学生，如果选过一些 policy evaluation 和 causal inference 方...
评分作为一名学习经管类专业的学生，这本书给了我许多更深入的思考。作者作为人工智能领域的专家，对于因果关系的理解鞭辟入里，使人茅塞顿开。例如开篇提及，在统计学课程上，学生们经常被教导“相关性不代表因果”，但往往很多的教导都止步于此——学生们知道了什么不是因果，却...
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2016年，在大数据的帮助下，人工智能（AI）围棋软件AlphaGo在系列赛中以4:1战胜了世界围棋顶尖高手李世石，震惊了全人类。 当时网络上有人戏谑道：“人工智能赢了不可怕，至少说明它还不懂得韬光隐晦，如果它假装输给人类，那才更加可怕。”这句看似戏言的话，却暗藏了人工智能...
评分rather than a new science. 1，作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学，没有讨论这两个领域因果推断的异同，也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说，书中的science实际上指的是社会科学和行为科学，作者所说的“因果革命 (the ...
用户评价
这本书的阅读体验就像是跟随一位技艺精湛的工匠，一步步观察他如何将一块顽石雕琢成精美的艺术品。语言上，作者的风格非常独特，他擅长使用精炼的措辞来表达深刻的哲理，读起来有一种既古典又现代的韵味。更令人称道的是，作者对于复杂概念的阐释能力。很多我过去一直感到模糊不清的理论，在这本书中被梳理得井井有条，脉络清晰得如同地图上的航线。我发现自己常常需要放慢速度，反复咀嚼那些充满智慧的段落，生怕错过任何一个细微的含义。它不是那种读完可以束之高阁的书，它更像是一个可以常备手边的工具箱，每当你遇到困惑时，都可以从中找到启发。作者在构建论证时展现出的那种严谨态度，让我对书中所提出的观点深信不疑。这不仅仅是一本书，更像是一次长期的、潜移默化的思维训练。
评分这本书的魅力在于它的“反直觉”之处。作者总能抓住那些我们集体无意识中忽略的细微偏差，然后用令人信服的逻辑将其放大，展示出惊人的后果。我不得不承认，在读到某些章节时，我甚至需要停下来，审视一下自己过去基于何种假设做出的判断。作者似乎是一位专业的“思维侦探”，他追踪着那些潜藏在表面之下的驱动力，并精准地定位了它们的作用点。与其他试图提供速成方法的书籍不同，这本书更像是一次对世界底层代码的深度破解教程。它的文字朴实有力，没有华丽的辞藻堆砌，所有的力量都凝聚在思想的锐度上。对于那些渴望真正理解世界运作机制、而非满足于表面现象的人来说，这本书是不可多得的珍宝。它让我对自己所处时代的理解，进入了一个全新的、更加成熟的阶段。
评分阅读这本书的过程，与其说是吸收知识，不如说是一场思维的“重启”。作者的独特视角仿佛为我打开了一扇通往高处的窗户，让我能俯瞰那些平日里纠缠不清的问题。我欣赏作者对待逻辑的近乎偏执的追求，每一个推导都如同数学证明般严密，不留一丝含糊的空间。这种严谨性赋予了全书极强的说服力。更棒的是，作者并没有将自己塑造成全知全能的导师，而是以一个探索者的姿态，邀请读者一同进行思考和验证。这种互动感让阅读体验变得非常鲜活和个人化。我清晰地感觉到，我的思考方式正在被重塑，一些固有的思维定势正在被小心翼翼地拆解。这本书的份量很足，它值得被反复阅读，因为它每一次重读，可能都会为你带来新的层次的理解和感悟。这真是一次令人难忘的智力冒险。
评分坦率地说，初读这本书时我有些吃力，因为它确实要求读者投入相当的专注力。但一旦你适应了作者的节奏，你会发现自己被卷入了一场宏大的认知革命。这本书的结构设计非常巧妙，每一章似乎都在为下一章的爆发力积蓄能量。作者没有回避那些令人不适的真相，反而以一种近乎冷峻的客观性去解剖它们，这使得全书的基调既严肃又充满力量。我特别喜欢作者在探讨人类行为模式时，那种跨学科的借鉴和融合，这极大地拓宽了我对“可能性”的想象边界。它让人意识到，我们所处的现实并非固定不变的，而是充满了动态的张力与潜在的重构机会。这本书成功地将高深的学术探讨，转化为了普通读者也能理解和应用的智慧，这种转化能力本身就值得称赞。它带来的震撼感，是那种缓慢渗透、持久留存的。
评分读完这本书，我感觉自己像是被一个经验丰富的领航员带入了一片全新的思想海洋。作者的笔触细腻而有力，他不仅仅是在讲述一个故事，更像是在搭建一个复杂的逻辑框架，让我们得以从一个全新的维度审视我们习以为常的世界。书中的案例分析非常扎实，每一个论点都有充分的材料支撑，这让我不得不佩服作者在研究上的深度和广度。我尤其欣赏作者那种抽丝剥茧、层层递进的叙事方式，它不像某些说教式的书籍那样让人感到疲惫，反而像一场精彩的智力游戏，引人入胜。从一开始的懵懂到最后的豁然开朗，这个过程本身就是一次极具价值的体验。特别是对于那些在日常工作中经常需要做出决策的人来说，这本书提供的视角简直是醍醐灌顶。它迫使你停下来，去思考那些你可能从未深究过的“为什么”。这本书无疑是近年来我读过的最具洞察力的非虚构作品之一，它没有提供简单的答案，而是教会了我们如何提出更好的问题。
评分【警告】严重推荐买简体版，繁体翻译有些部分读起来不是很通畅【而且比简体版贵好多】
评分前面還勉強頂的住，看到200多頁還是崩盤了，先Hold一下吧
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评分【警告】严重推荐买简体版，繁体翻译有些部分读起来不是很通畅【而且比简体版贵好多】
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