The Book of Why pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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Judea Pearl

Basic Books

2018-5-15

432

USD 32.00

Hardcover

9780465097609

图书标签: 统计逻辑方法论计算机因果哲学科普 AI

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发表于2024-06-14

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图书描述

A Turing Award-winning computer scientist and statistician shows how understanding causality has revolutionized science and will revolutionize artificial intelligence

“Correlation is not causation.” This mantra, chanted by scientists for more than a century, has led to a virtual prohibition on causal talk. Today, that taboo is dead. The causal revolution, instigated by Judea Pearl and his colleagues, has cut through a century of confusion and established causality–the study of cause and effect–on a firm scientific basis. His work explains how we can know easy things, like whether it was rain or a sprinkler that made a sidewalk wet; and how to answer hard questions, like whether a drug cured an illness. Pearl’s work enables us to know not just whether one thing causes another: it lets us explore the world that is and the worlds that could have been. It shows us the essence of human thought and key to artificial intelligence. Anyone who wants to understand either needs The Book of Why.

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著者简介

Judea Pearl is a professor of computer science at UCLA and winner of the 2011 Turing Award and the author of three classic technical books on causality. He lives in Los Angeles, California.

Dana Mackenzie is an award-winning science writer and the author of The Big Splat, or How Our Moon Came to Be. He lives in Santa Cruz, California.

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

总算有本Judea Pearl的书是我能看懂的了，虽然是科普……读下来的感觉，Pearl的工作将人类直觉化的因果推理能力用数学形式表达了出来，使causal effect成为可以估计的变量。但因果模型如何提出，如何验证，似乎并没有涉及太多。如果强人工智能需要学会因果推理，提出模型应该比估算模型要难得多，也重要得多。

评分☆☆☆☆☆

Heckman, Rubin, Pearl的爱恨情仇啊。From Gelman, Pearl’s obnoxiousness obstructs the disemmination of his ideas. And works by economists are swept under the rug. 画图容易，但用Rubin亦可。同样的问题仍是我们有哪些x该放进来？然后如何从ate到更有意义的参数是根本的识别问题也是modelling problem，这个用图难以。另外经济学家最大的一个贡献（语出Hausman）就是sem；Pearl似乎不能领会我们为何要用sem。端看pearl能不能用dag来写一个市场均衡模型. Imbens最近写了一篇review说经济学家们不用学图论用处不多

评分☆☆☆☆☆

Strong AI和Causal Effect仅依靠当前的统计、机器学习和深度学习方法是不够的，需要建立一套能描述Causal Effect的数学化的语言，在此基础上才能由现在的rung one（描述association）走到rung two（以do-clause描述和推断intervention后产生的结果）和rung three（描述和推断what if have done的结果，即如果做某事后产生的结果，而该事件实际并不一定会发生，而这是人类具备的联想和推断出未知事物因果关系的能力，目前的弱AI并不具备）。深度学习只是一个黑盒，存在可解释性以及仍是一种弱AI的问题。且对因果关系而非相关关系的描述和研究在其他领域也非常需要。

评分☆☆☆☆☆

详细解读了相关性和因果性的本质区别，提出了基于数学推导，结合symobolic的人类知识和numerical的数据的解决方法

读后感

评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

这本书说的是人类思维中最重要的逻辑关系——因果关系。人类的大脑中有强烈的因果直觉，这种直觉在正向判断中非常高效。当看到一件事情时，我们能够很有把握地判断出它可能导致的结果。但是反过来，我们的直觉往往不够有效。也就是说，当看到结果时，我们常常无法快速准确地推...

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 ...

评分☆☆☆☆☆

豆瓣要求1周出书评确实有些强人所难，以本书的内容含量来看，是值得开一年的读书会来反复研读的“新经典”。我们或许目睹了《自然哲学的科学原理》、《物种起源》相同级别的书诞生，何其幸哉。如果用一句话来为本书作品，那就是：这是一本你不看也值得买来摆在书架上的书。本...

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