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作者[美]朱迪亚·珀尔、[美]达纳·麦肯齐 著
出版社中信出版集团,中信出版社
出版时间2019-07
版次1
装帧软精装
上书时间2024-07-16
在本书中,人工智能领域的**专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系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。
而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是:如何让智能机器像人一样思考?换言之,“强人工智能”可以实现吗?借助因果关系之梯的三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,作者给出了一个肯定的答案。作者认为,今天为我们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。要实现强人工智能,乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体,我们就必须让机器学会问“为什么”,也就是要让机器学会因果推理,理解因果关系。或许,这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的*有意义的工作
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**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。
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
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