因果革命

人工智慧的大未來

3 人評分
  • 出版日期:2019/06/26
  • 語言:繁體中文
  • ISBN: 9789869753456
  • 字數: 187,863
紙本書定價:NT$ 680
電子書售價:NT$ 476

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大數據為什麼不夠聰明? 比機率更強大的思考工具又是什麼?

  電腦科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主暨貝氏網路研發先驅Judea Pearl總結畢生研究成果,聯手獲獎的統計學家Dana Mackenzie,提出改變人工智慧及科學界的重要工具!《快思慢想》作者暨諾貝爾獎得主康納曼、《大演算》作者多明哥斯、谷歌網路推廣長文特‧瑟夫、微軟研究實驗室主任艾瑞克‧霍爾維茲等人重磅推薦!

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  • 詳細書訊

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      ▎大數據看似厲害,其實有很大的侷限   近幾年大數據當紅,加上它在許多領域的成功運用,其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學,是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果,而開發出來的學科,這門學科創立後興盛數十載,其名言「相關不是因果」影響科學界經常止步於探究「關聯」而非「因果」,並且長期受資料本位的歷史所影響,認為資料無所不能,但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者,資料本身一點也不智慧。

      ▎要發展出「強AI」,機率思考仍遠遠不夠   一九八○年代初,朱迪亞・珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力,於是運用機率開發出強大的推理工具——貝氏網路,因而獲得有電腦科學界諾貝爾獎之稱的「圖靈獎」。貝氏網路是首先讓電腦以灰階方式思考的工具,至今仍極受人工智慧界倚重,然而到了一九八○年代末,珀爾認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距,於是他轉而研究如何教AI學會「因果推論」,本書便是整理了歷代科學家推展因果革命的努力與成果。

      ▎從「求得相關性」的舊階段,邁入「釐清因果關係」的新時代   本書最初幾章是有趣的科學史,探討科學家追求因果解釋的過程如何受挫,以致發展出統計學,並讓統計學方法長期引領學界研究。接著書中有大約一半篇幅,作者以實例示範因果語言(圖示模型)如何解決傳統統計學認為無解的難題,逐一揭示「因果階梯」三大分層的能力(越高的層級,認知挑戰越高,越難理出因果關係),並讓讀者了解因果革命路上諸人的努力與進展,以及這些進展的重要性。本書末尾回頭說明因果革命相對於人工智慧各重要發展面向(比如大數據、深度學習、資料探勘、機器學習等),有何勝出之處、能對它們起什麼正面影響,以及最重要的——「因果革命」將會如何改變人工智慧。

      ▎「因果革命」不只影響人工智慧,還影響各研究領域   現今機器學習運作時仰賴的是「相關性」,而不是「因果」,如果能成功將因果思考導入電腦,將使電腦變成真正的科學家,使它們成為我們的得力伙伴,提供我們更合理的洞見。由於因果思考可以呈現罪責,電腦能因而具備道德感——「具備道德感的強AI」是因果革命在人工智慧領域的終極追求,作者形容這「是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物」。   因果性研究還釐清了我們多年來對許多知識本質的不解,改變我們對於眾多問題的認識,這些問題牽涉的層面無所不包,舉凡涉及解讀資料以及根據解釋而採取的作法(像是致病因素、醫療資源分配、公共政策擬定等),都能受益。集結眾多領域學人之力才有如今成果的因果革命,亦將回頭影響整個科學界,珀爾形容它「將使科學的體質更加健全,是人工智慧給人類的第二個禮物」。在美國,因果科學已經開始被大學列入課程……

      ▎我們強烈建議這些人士閱讀這本書:   (1)資料科學家與大數據研究者,以及對大數據深感興趣的人   (2)統計學家、數學家,電腦科學相關從業人員與學習者   (3)對經濟趨勢與科研發展有興趣的一般大眾   (4)希望培養科學素養,了解最新科學方法的學子

      ▎各章內容簡介請參閱〈目錄〉的引文。

     

      

    媒體推薦

    ◎谷歌網路推廣長文特‧瑟夫:
    ​珀爾近三十年來的學術成就,為人工智慧發展提供堅實的理論基礎……同時把「思考機器」提升到另一個境界。

    ◎《大演算》作者佩德羅‧多明哥斯:   因果如果不是相關,那又是什麼?拜朱迪亞‧珀爾的劃時代研究之賜,現在我們已能精確回答這個問題。想理解世界如何運行,這本引人入勝且讀來愉快的書是理想的起點。

    ◎微軟研究實驗室科技研究員及主任艾瑞克‧霍爾維茲:
    朱迪亞‧珀爾是人工智慧領域、甚至整個電腦科學界革命的核心人物。

    ◎諾貝爾經濟學獎得主及《快思慢想》作者丹尼爾‧康納曼 :
    各位是否曾疑惑「相關」和「因果」究竟是什麼關係?這本精彩著作深入淺出地說明了答案。

    ◎《紐約時報》喬納山‧尼伊:解說十分詳盡……本書不僅詳盡介紹概念的發展史,也提供概念工具,讓讀者理解大數據的優勢與不足之處。

    ◎《自然》雜誌:「相關不是因果」這句科學俗語已在社會上造成影響……朱迪亞‧珀爾提出嶄新的數學解決方案……現在已在生物、醫學、社會科學和人工智慧領域開花結果。

    ◎《猶太日報》:深入淺出……珀爾是有遠見的因果革命領袖,這本書則是他最大的成就。

    讀者好評

    ◎對電腦科學、統計學或人工智慧當今發展有興趣的人都應該讀讀。這本書如同康納曼的《快思慢想》,是作者畢生科學研究的總結,不僅對同領域科學家而言價值非凡,也是全人類的瑰寶。(讀者阿蘭‧約瑟夫‧坎恩)

    ◎朱迪亞‧珀爾的貝氏網路和因果圖以十分優雅的方式結合統計學、流行病學、決策和電腦科學等領域。他的研究成果賦予並擴大了大數據的潛力。這本書是市面上第一本為一般大眾介紹這主題的書籍,其影響將無以估計。(讀者湯瑪斯 J. 阿拉岡,流行病學家)

    ◎知名商學研究所都應該用這本書當成教材。我送了一本給我念大學時的院長。為了現在和未來的學生著想,我希望它能成為一門課。(讀者喬治‧莫札奇斯)

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    • 第二種能力是實行,意思是預測刻意改變環境的效果,並在這些改變中選擇適當的,以便獲得想要的結果。世上只有少數物種具備這種技能。使用工具可視為達到這層級的表現,但必須是刻意為之,而不是出於巧合或代代相傳而來。但就算使用工具,也未必對這種工具有「想法」,知道它為何可用,
    • 歷史學家尤瓦爾.哈拉瑞(Yuval Harari)在《人類大歷史》(Sapiens)中推測,其中最重要的關鍵是人類祖先能設想不存在的事物,因而得以溝通得更順暢。
    • 第一,在演化初期,我們人類就知道這世界不只有單純事實(現在我們稱為「資料」),而且這些事實藉由錯綜複雜的因果關係網彼此牽連。第二,構成知識主體的要素是因果解釋,而不是單純事實。而且因果解釋應該是機器智慧的基礎。最後,人類由資料處理者轉變成解釋提供者的過程不是漸進的,而是跳躍式的,需要不尋常的外在力量...
    • 資料對原因和結果完全一無所知。舉例來說,除非是透過控制下的實驗操作蒐集的資料,原始資料一般都沒有資訊能說明活動或介入造成的影響。相反地,如果我們擁有因果模型,就能藉完全不受干擾的客觀資料,來預測介入結果。
    • 舉例來說,如果我們猜想患者的壽命L可能「聽從」患者是否服用藥物D,則我們可以說D是L的原因,並在因果圖中從D畫一條箭頭指向L。當然,這個關於D和L的查詢也可能與其他變項有關,這些變項也必須和它的原因與結果一起畫在因果圖中。
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