为什么：关于因果关系的新科学

　　在本书中，人工智能领域的**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。作者在本书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*有意义的工作

　　朱迪亚？珀尓（Judea Pearl） 现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，“贝叶斯网络”之父，2011年因创立因果推理演算法获得图灵奖，同时也是美国国家科学院院士，IEEE智能系统名人堂第一批10位入选者之一。 目前已出版3本关于因果关系科学的经典著作，分别为《启发法》（1984）、《智能系统中的概率推理》（1988）和《因果论：模型、论证、推理 》（2009）。他还获得过多项**科学荣誉，包括认知科学领域的鲁梅哈特奖、物理学及技术领域的富兰克林奖章以及科学哲学领域的拉卡托斯奖。 达纳？麦肯齐（Dana Mackenzie） 普林斯顿大学数学博士，自由科学记者，知名科普作家，著有《无言的宇宙》等作品，其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。