为什么

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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黑水岸2019-10-11里程碑式的作品。真理掌握在少数人手中,有人对于自己不理解的事情自有自己的解释方法。很多人强行评论,汗。
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Moon2019-07-07这本书关于因果讨论可分为两个部分,第一部分注重思想层面的探讨,主要用的是案例和因果图示法,这部分内容值得反复研读,是非常好的思维训练,如果能完全摸透作者这套方法论,对于涉及因果的问题的理解会有质的飞跃。第二部分是作者对技术处理层面的探讨,当然对学术来说这部分很重要,但是普通读者看懂比较困难,但即便忽略所有这些内容,也不影响阅读和吸收这本书的核心内容。当然,作为一本综述性的著作,作者穿插了大量因果理论发展的历史,以及他自己的学术生涯经历,也颇有可看性,且趣味十足。如果你想对因果关系和相关关系有透彻的理解,亦或是想对学术领域成果(涉及因果的结论)有更佳的判断力,那么这本书非常值得一读,特别是作者这套因果图工具,堪称经典。
最新书摘:
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[已注销]2019-08-03为客观性而奋斗,完全根据数据和实验进行推理的思想,自伽利略以来一直是科学定义自身存在方式的一部分。……研究者必须绘制出一个因果图,其反映的是他对于某个研究课题所涉及的因果过程拓扑结构的定性判断,或者更理想的是,t他所属专业领域的研究者对于该研究课题的共识。为了确保客观性,他反而必须放弃传统的客观性教条。在因果关系方面,睿智的主观性比任何客观性都更能阐明我们所处的这个实在世界。
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Marlais2020-02-24(奈曼)认定费舍尔是错误的,”多年后,奥斯卡·肯普索恩曾谈起这事,“这是一个不可原谅的冒犯一一费含尔从来没有错过,事实上,连示他可能出了错也会被他祝为严重的攻击。任何不将费舍尔的著作视作真理或圣旨人,都会被认为要么愚蠢要么邪恶”。那次演讲的几天后、奈曼和皮尔逊就见识到了费舍尔有多愤怒,当晚他们去系里时,奈曼发现他在演讲中展示的木制模型被彻底毁了,零件散落得满地都是。他们两人一致推测,只有费舍尔才可能做出这样的事。
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Moon Sea2021-04-10伯克利大学的哲学家约翰·塞尔将自由意志问题称为“哲学上的丑闻”,一是因为自古以来对这个问题的论述毫无进展,二是因为即便如此我们仍然不能把它当作一种视觉幻象避而不谈。
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