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為什麼:關於因果關係的新科學(附1導讀手冊)
 作  者: (美)朱迪亞•珀爾/(美)達納•麥肯齊
 出版單位: 中信
 出版日期: 2019.07
 進貨日期: 2019/12/3
 ISBN: 9787521705072
 開  本: 16 開    
 定  價: 518
 售  價: 414
  會 員 價: 380

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內容簡介:

在本書中,人工智慧領域的第一專家裘蒂亞·珀爾及其同事領導的因果關係革命突破多年的迷霧,厘清了知識的本質,確立了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慧領域。作者在本書中回答的核心問題是:如何讓智慧型機器像人一樣思考?換言之,“強人工智慧”可以實現嗎?借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,並據此構建出相應的自動化處理工具和數學分析范式,作者給出了一個肯定的答案。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。要實現強人工智慧,乃至將智慧型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慧型機器所做的*有意義的工作


作者簡介:

裘蒂亞•珀?(Judea Pearl)

現加州大學洛杉磯分校電腦科學教授,“貝葉斯網路”之父,2011年因創立因果推理演算法獲得圖靈獎,同時也是美國國家科學院院士,IEEE智慧系統名人堂第一批10位入選者之一。

目前已出版3本關於因果關係科學的經典著作,分別為《啟發法》(1984)、《智慧系統中的概率推理》(1988)和《因果論:模型、論證、推理 》(2009)。他還獲得過多項**科學榮譽,包括認知科學領域的魯梅哈特獎、物理學及技術領域的佛蘭克林獎章以及科學哲學領域的拉卡托斯獎。

達納?麥肯齊(Dana Mackenzie)

普林斯頓大學數學博士,自由科學記者,知名科普作家,著有《無言的宇宙》等作品,其學術論文多次收錄於《科學》《新科學家》《科學美國》《探索》等重量級期刊。


圖書目錄:

推薦序

前言

導 言:思維勝於資料

第一章:因果關係之梯

第二章:從海盜到豚鼠:因果推斷的起源

第三章:從證據到因:當貝葉斯牧師遇見福爾摩斯先生

第四章:混雜和去混雜:或者,消滅潛伏變數

第五章:煙霧繚繞的爭論:消除迷霧,澄清事實

第六章:大量的悖論!

第七章:超越調整:征服干預之峰

第八章:反事實:挖掘關於假如的世界

第九章:仲介:尋找隱藏的作用機制

第十章:大資料,人工智慧和大問題

致謝

參考文獻


章節試讀:

思維勝於資料

每一門蒸蒸日上的科學都是在其符號系統的基礎上繁榮發展起來的。

—— 奧古斯都·德·摩根(1864)

本書將要講述的故事會圍繞一門科學展開,這門科學改變了我們區分事實與虛構的方式,但目前,它仍處於大眾的視野之外。這門新科學非常重要,其已經影響到了日常生活的種種重要的方面,並且還有可能進一步擴大影響範圍,覆蓋從新藥開發到經濟政策制定,從教育和機器技術人到槍支管制乃至全球變暖等重大問題的探索和解決。值得注意的是,儘管這些問題涉獵的領域廣泛多元並且完全不具可比性,但這門新科學仍然成功將它們全部納入一個統一的框架,這在20年前是根本不可能實現的。

這門新科學並沒有一個時髦的名字,和我的許多同事一樣,我簡單地稱之為“因果推斷”。它本身也並不是什麼高科技。因果推斷力圖模擬的理想技術就存在於我們人類自身的意識之中。數萬年前,人類開始意識到某些事會導致其他事的發生,並且改變前者就會導致後者的改變。沒有其他物種領悟到了這一點,更別說達到我們所理解的這種程度。由這一發現,人類這一物種創造出了有組織的社會,繼而又建立了鄉村和城鎮,直至創建了我們今天所享有的科技文明。所有這一切都源于我們的祖先提出了這樣一個簡單的問題:為什麼?

因果推斷正是關於這個問題的嚴肅思考。它假設人類大腦是大自然有史以來為處理因果知識而設計出的最先進的工具。我們的大腦存儲了海量的因果知識,而在資料的輔助下,我們可以利用這些知識解決當代社會所面臨的最緊迫的問題。一個更宏偉的目標是,一旦我們真正理解了因果思維背後的邏輯,我們就可以在現代電腦上類比它,進而創造出一個“人工科學家”。這個智慧型機器人將會為我們發現未知的現象,解開懸而未決的科學之謎,設計新的實驗,並不斷從環境中提取更多的因果知識。

但在冒險推測未來發展之前,瞭解迄今為止因果推斷這門科學所取得的成就至關重要。我們將深入探討它是如何改變了幾乎所有依賴資料資訊的學科中研究者的思維模式,以及它將如何改變我們的生活。

這門新科學解決了以下這些看似簡單明瞭的問題:

一種特定的療法在預防某類疾病方面的成效如何?

是新稅法的頒佈還是層出不窮的廣告推銷活動導致了銷售額的增長?

由肥胖引發的醫療保健成本增長的總體占比為何?

雇用記錄可否證明雇主實施了涉及性別歧視的招聘政策?

我打算辭掉工作。我究竟該不該這麼做?

這些問題的共同點在於它們都與因果關係有關,我們可以通過諸如“預防”、“導致”、“由……引發”、“證明”和“該不該”這樣的詞語輕易識別出它們。這些詞在日常生活用語中很常見,我們的社會也一直在不斷提出這樣的問題並尋求答案。然而,就在不久之前,我們甚至還無法在科學的範圍內找到途徑明確地表述這些問題,更別說回答它們了。

到目前為止,因果推斷對人類最重要的貢獻就是讓這個科學盲點變成了歷史。這門新科學催生出了一種簡單的數學語言,用以表達我們已知和欲知的因果關係。以數學形式表達因果關係的能力讓我們得以開發出許多強大的、條理化的方法,將我們的知識與資料結合起來,並最終回答出如上述那5個涉及因果關係的問題。

過去的25年,我有幸成為參與了這一科學發展進程中的一員。在公眾的視野之外,我曾目睹過它在學生宿舍和研究實驗室中嶄露頭角,也曾聽到過在嚴肅的科學會議中它的突破性進展所引發的共鳴。眼下,隨著我們進入強人工智慧(AI)時代,越來越多的人開始鼓吹大資料和深度學習 的無盡可能性,這使我越發感覺到,向讀者展示這門新科學正在進行的大膽探索,其對於資料科學以及人類在21世紀的生活所可能造成的諸多影響是恰逢其時且激動人心的。

我知道,當聽到我把這些成就描述為一門“新科學”時,你可能會心存疑慮。你甚至可能會問,為什麼科學家沒有在更早的時間就開始這樣做?比如在古羅馬詩人維吉爾首次宣稱“幸運兒乃是能理解眾事原委之人”(西元前29年)的時候,或者,在現代統計學的奠基人法蘭西斯·高爾頓(Francis Galton)和卡爾·皮爾遜(Karl Pearson)首次發現人口統計資料可以揭示一些科學問題的答案的時候。在這些關鍵性的時間節點上,他們很遺憾地與因果關係失之交臂,這背後的曲折故事我將在本書的有關因果推斷的歷史淵源的章節中一一道來。在我看來,阻礙因果推斷這一科學產生的最大障礙,是我們用以提出因果問題的詞彙和我們用以交流科學理論的傳統詞彙之間的鴻溝。

為了說明這一鴻溝的深度,不妨設想一下科學家在嘗試表達一些明顯的因果關係時所面臨的困難——舉個例子,氣壓計讀數 B 可以用來表示實際的大氣壓 P。我們可以輕而易舉地用方程式來表示這種關係,B=kP,其中 k 是某個比例常數。如今,代數規則能讓我們以多種形式書寫這個方程,例如,P=B/k,k=B/P,或者 B-kP=0。它們意義相同,即如果知道方程中的三個量中的任意兩個,那麼第三個量即是確定的。字母 k、B 或 P 三者中的任意一個在數學上都沒有淩駕於其他兩個之上的特權。那麼,我們怎樣才能表達這個確鑿無疑的事實,即,是大氣壓導致了氣壓計讀書的變化,而不是反過來呢?倘若連這一事實都無法表達,我們又怎能奢望去表達其他許多無法用數學公式來表達的因果推斷,例如雞打鳴不會導致太陽升起?

我的大學教授們就沒能做到這件事,也從沒有為此抱怨過。我敢打賭,你們的教授中也沒人研究過這個問題。現在,我們已經明白原因為何了:他們從未見識過一種關於因果的數學語言,也從未發現到它的好處。這種語言的發展被好幾代科學家所漠視,其實質是科學的一種衰敗。眾所周知,按動開關按鈕會導致一盞燈的打開或關閉,夏日午後的悶熱空氣會促使當地霜淇淋店的銷售額增加。那麼,為什麼科學家們沒有像用公式表達光學、力學或幾何學的基本法則那樣,用公式去捕捉這些顯而易見的事實?為什麼他們容忍這些事實在原始的直覺中凝滯,而不去運用那些促使其他科學分支走向繁榮和成熟的數學工具呢?

答案部分在於,科學工具的開發是為了滿足科學需要。正因為開關、霜淇淋和氣壓計這類問題我們處理起來駕輕就熟,所以用特殊的數學工具來解決它們的意願始終不夠強烈。但隨著人類求知欲的不斷增強,,以及社會現實開始要求人們討論在複雜的法律、商業、醫療和決策情境中出現的因果問題,我們終於發現我們缺少一門成熟的科學所應提供的用於回答這些問題的工具和原理。


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