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為什么

編號:
9787521705072002
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商品介紹

在本書中,人工智能領域的權威專家朱迪亞·珀爾及其同事領導的因果關系革命突破多年的迷霧,厘清了知識的本質,確立了因果關系研究在科學探索中的核心地位。
而因果關系科學真正重要的應用則體現在人工智能領域。作者在本書中回答的核心問題是:如何讓智能機器像人一樣思考?換言之,“強人工智能”可以實現嗎?借助因果關系之梯的三個層級逐步深入地揭示因果推理的本質,并據此構建出相應的自動化處理工具和數學分析范式,作者給出了一個肯定的答案。作者認為,今天為我們所熟知的大部分機器學習技術,都建基于相關關系,而非因果關系。要實現強人工智能,乃至將智能機器轉變為具有道德意識的有機體,我們就必須讓機器學會問“為什么”,也就是要讓機器學會因果推理,理解因果關系。或許,這正是我們能對準備接管我們未來生活的智能機器所做的最有意義的工作。

推薦序
前言
導 言:思維勝于數據
第一章:因果關系之梯
第二章:從海盜到豚鼠:因果推斷的起源
第三章:從證據到因:當貝葉斯牧師遇見福爾摩斯先生
第四章:混雜和去混雜:或者,消滅潛伏變量
第五章:煙霧繚繞的爭論:消除迷霧,澄清事實
第六章:大量的悖論!
第七章:超越調整:征服干預之峰
第八章:反事實:挖掘關于假如的世界
第九章:中介:尋找隱藏的作用機制
第十章:大數據,人工智能和大問題
致謝
參考文獻

朱迪亞·珀尓(Judea Pearl),現加州大學洛杉磯分校計算機科學教授,“貝葉斯網絡”之父,2011年因創立因果推理演算法獲得圖靈獎,同時也是美國國家科學院院士,IEEE智能系統名人堂第一批10位入選者之一。
目前已出版3本關于因果關系科學的經典著作,分別為《啟發法》(1984)、《智能系統中的概率推理》(1988)和《因果論:模型、論證、推理 》(2009)。他還獲得過多項頂級科學榮譽,包括認知科學領域的魯梅哈特獎、物理學及技術領域的富蘭克林獎章以及科學哲學領域的拉卡托斯獎。
達納·麥肯齊(Dana Mackenzie),普林斯頓大學數學博士,自由科學記者,知名科普作家,著有《無言的宇宙》等作品,其學術論文多次收錄于《科學》《新科學家》《科學美國》《探索》等重量級期刊。

商品參數
基本信息
ISBN 9787521705072
條碼 9787521705072
編者 JudeaPearl
譯者 江生,于華
出版年月 2019.06
開本 16開
裝幀
頁數 374
字數
版次 1版1次
印次
紙張 一般膠版紙
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