内容简介
本书是图灵奖获得者、贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔的集大成之作，由达纳·麦肯齐协助撰写。本书深入探讨了因果关系这一科学核心问题，阐释了人类如何从数据中提取因果知识，以及机器学习为何需要因果推理。
珀尔在书中提出了一套基于因果图的数学框架，将因果关系从哲学思辨中解放出来，赋予其严谨的数学形式。他揭示了传统统计学和机器学习在因果推理上的局限：依赖关联性建模无法回答“为什么”这一关键问题，而只有通过引入干预和反事实推理，我们才能理解变量间的因果机制。
书中通过丰富的案例（如吸烟与肺癌、药物治疗效果评估、人工智能的迷思等）展示了因果推理在科学发现、政策评估、医疗诊断和AI发展中的重要作用。珀尔还提出了“因果阶梯”概念，区分了看、干预和想象三个层次，指出前两个层次是当前AI的主流方法，而第三个层次（反事实推理）才是人类智慧的核心。
本书既是对因果科学的一次全面梳理，也是对未来人工智能发展方向的重要启示，适合对科学哲学、统计学、机器学习、认知科学感兴趣的读者。
目录
推荐序
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 超越统计调整：征服干预之峰
第八章 反事实：探索关于假如的世界
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
参考文献
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 超越统计调整：征服干预之峰
第八章 反事实：探索关于假如的世界
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
参考文献
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