内容简介
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。
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
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