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作者简介

朱迪亚·珀尓（Judea Pearl），现加州大学洛杉矶分校 计算机 科学 教授，“贝叶斯 网络 ”之父， 2011 年因创立因果 推理 演 算法 获得图灵奖，同时也是 美国 国家科学院院士，IEEE 智能 系统名人堂第一批10位入选者之一。目前已出版3本关于因果关系科学的 经典 著作，分别为《启发法》（1984）、《智能系统中的 概率 推理》（1988）和《因果论：模型、论证、推理》（ 2009 ）。他还获得过多项顶级科学荣誉，包括 认知 科学领域的鲁梅哈特奖、物 理学 及 技术 领域的富兰克林奖章以及科学 哲学 领域的拉卡托斯奖。
达纳·麦肯齐（Dana Mackenzie），普林斯顿大学 数学 博士，自由科学记者，知名 科普 作家，著有《无言的 宇宙 》等作品，其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。

内容简介

在《为什么》中， 人工智能 领域的权威专家朱迪亚·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《为什么》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 的智能机器所做的最有意义的 工作 。

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