- 依內容分級制度，未登入僅能顯示普遍級內容，登入後即可觀看全站內容。
- 馬上登入
.concat(' ')
.concat(encodeURIComponent(location.href)) .concat('(')
.concat(encodeURIComponent(document.title)) .concat(')'),'_blank','toolbar=yes,scrollbars=yes,resizable=yes,top=180,left=450,width=850,height=650'));)
內容簡介
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。<
▎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。<
相關推薦書刊
買此商品的人也買了...
![[精準活用祕笈]超實用！ChatGPT與Excel必備省時函數的巧妙運用：利用AI提高數據整理與統計運算分析](https://taiwan-image.bookwalker.com.tw/product/182807/182807_4.jpg)
購買前的注意事項
- 本書城的商品為電子書及電子雜誌，並非紙本書。讀者可透過電腦裝置網頁瀏覽，或使用 iPhone、iPad、Android 手機或平板電腦下載閱讀。
- 如有下載閱讀需求，為避免裝置版本無法適用，建議於購書前，先確認您的裝置可下載BOOK☆WALKER的APP，並可先下載免費電子書，確認可順利使用後再行購書。
- 由於數位智慧財產權之特性，所販售之電子書刊經購買後，除內容有瑕疵或錯誤者外，不得要求退貨及退款。如有特殊情形，請洽敝公司客服人員，我們將盡速為您處理。
