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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