Ключевые идеи книги: Почему? Новая наука о причинно-следственной связи. Джуда Перл, Дана Маккензи

Smart Reading, 2020

Этот текст – сокращенная версия книги Джуды Перла и Даны Маккензи «Почему? Новая наука о причинно-следственной связи». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. О книге «Британские ученые установили», «британские ученые опровергли», «кофе вреден», «кофе полезен», «сахар вызывает рак»… У обычного человека остается все меньше шансов не погрязнуть в огромном ворохе «научной» информации, которая становится все более доступной и все более противоречивой. Все бы ничего, но эти «открытия» касаются действительно важных вещей – нашего питания, здоровья, ежедневных действий. «Почему? Новая наука о причинно-следственной связи» – это адаптированный для широкой публики вариант научных публикаций Джуды Перла, американского и израильского ученого, разработавшего математический аппарат поиска причин происходящего. Традиционные методы статистики показывают корреляцию в целом, но не причинно-следственные связи. Корреляция периодически вводит нас в заблуждение и не помогает ответить на вопросы, для которых нужны эксперименты с контрольной группой (например, почему пациент выздоровел?). Здравый смысл – основа любого анализа, считает Джуда Перл. Ознакомьтесь с его методикой, чтобы научиться использовать свой жизненный опыт и знания, оценивая выводы британских и прочих ученых. Зачем читать • знать алгоритм статистических составляющих медицинских исследований и ЗОЖ в целом; • видеть статистические методы, которые определяют множество аспектов нашей жизни; • понимать направление развития искусственного интеллекта и препятствия на этом пути. Об авторах Джуда Перл (Judea Pearl). Американский и израильский ученый, разработавший математический аппарат байесовских сетей (формула поиска причин происходящего, сформулированная Томасом Байесом (1702–1761)), также известный исследованиями в области искусственного интеллекта. В 2011 году получил престижную премию в области информатики – Премию Тьюринга за «фундаментальный вклад в искусственный интеллект посредством разработки исчисления для проведения вероятностных и причинно-следственных рассуждений». Дана Маккензи (Dana Mackenzie). Автор дюжины научно-популярных книг о математике и точных науках, начинал свою карьеру как ученый-математик.

Оригинальное название:

The Book of Why: The New Science of Cause and Effect

Авторы:

Judea Pearl, Dana Mackenzie

Тема:

Менеджмент

Правовую поддержку обеспечивает юридическая фирма AllMediaLaw

www.allmedialaw.ru

Чтобы наконец-то понять, вреден ли кофе

«Почему? Новая наука о причинно-следственной связи» — это адаптированный для широкой публики вариант научных публикаций Джуды Перла. Зачем читать популярное нечто о статистике? Причина чисто шкурная (в прямом смысле слова): мы регулярно сталкиваемся с тем, что «британские ученые установили», «британские ученые опровергли то, что они же установили днем ранее» или «британские ученые придерживаются прямо противоположных точек зрения». Все бы ничего, если бы эти «открытия» не касались продуктов регулярного использования (например, кремов и сывороток для лица) или оценки наших ежедневных действий (бегать утром или вечером, бег или качалка — что лучше?). Чтобы из вороха информации выделять более надежные источники, необходимо понимать статистические принципы «правильных» исследований. А в случае полного разочарования от противоположных мнений ученых — методологические причины этого.

Другие два момента: моделирование причинно-следственных связей сверхважно для развития искусственного интеллекта, поэтому теоретические разработки в этой области примерно указывают на логику, которой будет следовать развитие искусственного интеллекта (а нам всем все же интересно, когда уже нас заменят роботы). Также книга дает представление о теоретической дискуссии внутри статистики как науки.

Учитывая все это, утверждать, что книга читается легко, конечно, нельзя. Но все-таки, когда привыкаешь к формулам (полностью без них у авторов не получилось), чтение становится приятным. Также нельзя не отметить: автор не очень тактично отзывается о многих ученых, занимавшихся статистикой.

Несколько слов об искусственном интеллекте: Джуда Перл убежден, что развитие искусственного интеллекта на базе причинно-следственных связей — единственно верный путь. Его преимущество перед глубинным обучением состоит в том, что причинно-следственные связи прозрачны, а глубинное обучение — нет. Так, хотя разработанная Google программа AlphaGo побеждает профессиональных игроков в го, что казалось невозможным (в отличие от шахмат, там слишком много вариантов и их невозможно все выучить), разработчики не знают, как она работает. Джуда Перл уверен, что роботы должны понимать сослагательное наклонение, ведь только оно позволяет коммуницировать с людьми и гарантирует возможность обучения на прошлых ошибках.