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内容简介

一个多世纪以来，科学家一直信奉“相关关系不等于因果关系”这句统计论断，逐步形成了闭El不谈因果关系的局面。今天，这一禁忌终于被打破了。人工智能领域的权威专家朱迪亚’珀尔及其同事领导的因果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。 在本书中，珀尔和科学作家达纳·麦肯齐阐述了为什么因果关系思维(体现在我们推断自身行为后果的能力中)是人类之所以区别于其他物种而进化出智能的原因所在，也正是对于因果关系思维的重新发现，让我们得以回答几代科学家无法触及的问题。 本书作者通过一些贴近现实生活的实例，向读者介绍了因果关系思维如何被应用于解决当前人类社会的一些难题，其中包括：吸烟是否致癌，大学或公司在录取学生或招聘员T时是否存在性别歧视，以及我们是否可以将异常天气事件归咎于全球变暖，等等。此外，因果关系思维也让我们能够想象实际没有发生，但假如发生的某一事件可能产生的结果——假如您没有购买这本书，那会怎么样？珀尔的这本书将告诉我们，在面对此类“反事实”问题时，我们应该如何借助可靠严谨的科学方法给出确定的回答，而非只能依据主观猜测做出模棱两可的判断。 而因果关系科学真正重要的应用就体现在人工智能领域。珀尔在本书中回答的核心问题就是：我们能否让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”的实现是否可能？借助因果关系之梯的一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，珀尔给出了一个肯定的答案。实际上，今天为大众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。而配备了因果关系思维的智能机器将迅速成为我们拓展认知边界、探索前沿科学，乃至进行道德判断、追寻公平与正义的强有力的合作者。或许，在走向智能机器逐步接管人类生活的未来时，这就是我们所能做的最有意义的丁作吧！

作者介绍

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。

目 录

推荐序 前言 导言：思维胜于数据 第一章：因果关系之梯 第二章：从海盗到豚鼠：因果推断的起源 第三章：从证据到因：当贝叶斯牧师遇见福尔摩斯先生 第四章：混杂和去混杂：或者，消灭潜伏变量 第五章：烟雾缭绕的争论：消除迷雾，澄清事实 第六章：大量的悖论！ 第七章：超越调整：征服干预之峰 第八章：反事实：挖掘关于假如的世界 第九章：中介：寻找隐藏的作用机制 第十章：大数据，人工智能和大问题 致谢 参考文献

媒体评论

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