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《因果革命：人工智慧的大未来》

The Book of Why： The New Science of Cause and Effect

简介 Intro

《因果革命：人工智慧的大未来》<The Book of Why： The New Science of Cause and Effect>—— 朱迪亚・珀尔（Judea Pearl）/ 达纳‧麦肯锡（Dana Mackenzie）

大数据为什么不够聪明？

比机率更强大的思考工具又是什么？

电脑科学界诺贝尔奖「图灵奖」得主暨贝氏网路研发先驱Judea Pearl总结毕生研究成果，联手获奖的统计学家Dana Mackenzie，提出改变人工智慧及科学界的重要工具！《快思慢想》作者暨诺贝尔奖得主康纳曼、《大演算》作者多明哥斯、谷歌网路推广长文特‧瑟夫、微软研究实验室主任艾瑞克‧霍尔维兹等人重磅推荐！

▎大数据看似厉害，其实有很大的侷限

近几年大数据当红，加上它在许多领域的成功运用，其地位与能力备受追捧。与大数据密切相关的统计学，是法兰西斯・高尔顿与卡尔・皮尔森解答对于遗传的疑问未果，而开发出来的学科，这门学科创立后兴盛数十载，其名言「相关不是因果」影响科学界经常止步于探究「关联」而非「因果」，并且长期受资料本位的历史所影响，认为资料无所不能，但是朱迪亚・珀尔希望藉此书告诉读者，资料本身一点也不智慧。

▎要发展出「强AI」，机率思考仍远远不够

一九八○年代初，朱迪亚・珀尔认为不确定性是AI所欠缺的最重要的能力，于是运用机率开发出强大的推理工具——贝氏网路，因而获得有电脑科学界诺贝尔奖之称的「图灵奖」。贝氏网路是首先让电脑以灰阶方式思考的工具，至今仍极受人工智慧界倚重，然而到了一九八○年代末，珀尔认为贝氏网路仍没有填补人工智慧和人类智慧的差距，于是他转而研究如何教AI学会「因果推论」，本书便是整理了历代科学家推展因果革命的努力与成果。

▎从「求得相关性」的旧阶段，迈入「釐清因果关系」的新时代

本书最初几章是有趣的科学史，探讨科学家追求因果解释的过程如何受挫，以致发展出统计学，并让统计学方法长期引领学界研究。接着书中有大约一半篇幅，作者以实例示範因果语言（图示模型）如何解决传统统计学认为无解的难题，逐一揭示「因果阶梯」三大分层的能力（越高的层级，认知挑战越高，越难理出因果关系），并让读者了解因果革命路上诸人的努力与进展，以及这些进展的重要性。本书末尾回头说明因果革命相对于人工智慧各重要发展面向（比如大数据、深度学习、资料探勘、机器学习等），有何胜出之处、能对它们起什么正面影响，以及最重要的——「因果革命」将会如何改变人工智慧。

▎「因果革命」不只影响人工智慧，还影响各研究领域

现今机器学习运作时仰赖的是「相关性」，而不是「因果」，如果能成功将因果思考导入电脑，将使电脑变成真正的科学家，使它们成为我们的得力伙伴，提供我们更合理的洞见。由于因果思考可以呈现罪责，电脑能因而具备道德感——「具备道德感的强AI」是因果革命在人工智慧领域的终极追求，作者形容这「是人工智慧给人类的第一个、也是最好的礼物」。

因果性研究还釐清了我们多年来对许多知识本质的不解，改变我们对于众多问题的认识，这些问题牵涉的层面无所不包，举凡涉及解读资料以及根据解释而採取的作法（像是致病因素、医疗资源分配、公共政策拟定等），都能受益。集结众多领域学人之力才有如今成果的因果革命，亦将回头影响整个科学界，珀尔形容它「将使科学的体质更加健全，是人工智慧给人类的第二个礼物」。在美国，因果科学已经开始被大学列入课程……

▎我们强烈建议这些人士阅读这本书：

（1）资料科学家与大数据研究者，以及对大数据深感兴趣的人

（2）统计学家、数学家，电脑科学相关从业人员与学习者

（3）对经济趋势与科研发展有兴趣的一般大众

（4）希望培养科学素养，了解最新科学方法的学子

关键词：因果革命：人工智慧的大未来;朱迪亚·珀尔 / 达纳·麦肯齐;为什么：关于因果关系的新科学;

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《因果革命：人工智慧的大未来》截图（点击放大）

读者评论 Readers\’ Comments

无论客观世界存不存在因果关系，每个人主观上都离不开因果这个思考方式

这本书关于因果讨论可分为两个部分，第一部分注重思想层面的探讨，主要用的是案例和因果图示法，这部分内容值得反复研读，是非常好的思维训练，如果能完全摸透作者这套方法论，对于涉及因果的问题的理解会有质的飞跃。第二部分是作者对技术处理层面的探讨，当然对学术来说这部分很重要，但是普通读者看懂比较困难，但即便忽略所有这些内容，也不影响阅读和吸收这本书的核心内容。当然，作为一本综述性的着作，作者穿插了大量因果理论发展的历史，以及他自己的学术生涯经历，也颇有可看性，且趣味十足。如果你想对因果关系和相关关系有透彻的理解，亦或是想对学术领域成果（涉及因果的结论）有更佳的判断力，那么这本书非常值得一读，特别是作者这套因果图工具，堪称经典。

厉害大了，搞清因果机制是社会科学想追求的目标，却还处于一片混沌，这本书好像又让世界清亮了些。另外，此书某个低分评价差点让我笑喷，他的评价就让我想到那种对你的研究完全不懂的答辩专家，给你提问题时只会说：“你的ppt格式做的不规范！差评！”

离开因果关系谈论数据是舍本逐末。珀尔的这本书不愧为\”因果革命\”的一面旗帜，值得细心品味。

非常好看，讲述了因果推断这一个相当新的领域，而且作为一个学统计的，这里面的概念简直是mind-blowing

这书读起来比推理小说还有劲：数学、科学、博弈论、科学史……太有意思了

作者 Author

朱迪亚・珀尔（Judea Pearl）

因为研发贝氏网路，而获得有「电脑科学界诺贝尔奖」之称的图灵奖，着有三本极具影响力的科普书籍。珀尔是美国国家科学院院士，也是首先进入IEEE智慧系统名人堂的十名科学家之一，获得的奖项与荣誉博士学位多不胜数，包括卢梅哈特奖（认知科学学会）、富兰克林奖章（富兰克林研究所）以及拉克托斯奖（伦敦经济学院）。他目前担任加州大学洛杉矶分校电脑科学教授，同时是丹尼尔‧珀尔基金会创办人及执行长，目前住在洛杉矶。

达纳‧麦肯锡（Dana Mackenzie）

数学博士，现为科普作家，经常为《科学》、《新科学家》、《科学美国人》、《史密森尼》、《鹦鹉螺》和《发现》等杂誌撰稿。他写的书《大碰撞：月球是怎么形成的？》（The Big Splat, or How Our Moon Came to Be）曾经获选为Audible.com网站2010年最佳有声书。麦肯锡曾获2012年传播奖（美国数学联合政策委员会）与2015年查文尼特数学解说奖（美国数学学会），他现在住在加州圣克鲁兹。

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