因果革命

人工智慧的大未來

1 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

    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!

      ▎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)

    目錄列表

    劃線註記

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    • 對貝斯而言,這個主張帶出一個既自然、又很福爾摩斯的問題:需要多少證據才能讓我們相信,某件我們認為不大可能的事真的發生過?一個假設何時會從不可能變成不大可能、甚至變成可能或幾乎一定會發生?
    • 因果推論在一個相當重要的面向是客觀的:只要兩人對假設達成共識,它就能提供完全客觀的方法來詮釋新證據(或資料)
    • 路徑分析必須依據使用者對因果過程的個人理解,並(將那些理解)反映在因果圖中。它無法簡化成統計學手冊列出的機械化程序。對萊特而言,繪製因果圖不是統計學程序,而是遺傳學、經濟學、心理學,或任何科學專業領域的程序。
    • 萊特表示:「路徑分析的方法是非陳規化的,與為了避免悖離完全客觀而採取的陳規化描述模式大不相同。」
    • 作者(萊特自己)從來沒有妄自尊大地宣稱路徑係數理論可提供通用公式來推論因果關係。他想表達的是,結合統計相關知識和因果關係知識以取得某些結果,這和奈爾斯所說由統計相關來推論因果關係並不相同。
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