《The Book of Why》—— 统计学与因果论的历史之争！
先来看看作者在这本书里聊了些什么：
- 统计学与因果论的历史之争（最精彩的部分[个人观点]）
在推荐序中，作者提到了一段关于因果科学的历史。最初，因果问题引发了广泛关注，人们开始探索因果关系的科学基础。
然而，随着时间的推移，因果研究逐渐被边缘化，科学界开始转向统计学的研究方向。这一转变导致因果相关词汇在科学界被禁用长达半个多世纪。
在这段历史中，弗朗西斯·高尔顿和卡尔·皮尔逊这两位统计学领域的代表人物起到了关键作用。
高尔顿在研究遗传问题时放弃了跨代数据的分析，这被认为是因果研究被禁用的重要原因之一；而皮尔逊则明确反对使用统计方法研究因果关系。
这种转变引发了作者玻尔的强烈情绪，他对此表现出极大的不满和愤怒。
玻尔在推荐序中指出，科学家们选择不提及因果问题，甚至假装视而不见。
其中关于路径图的描述，休厄尔·赖特的故事尤为感人，玻尔是这么形容他的：“也许他在美国中西部地区的成长经历和他所念的那所名不见经传的大学激发了他的自立精神，并教会了他，最可靠的知识就是由自己亲手构建的知识。”
当时读到这里，真有一种虽万千人吾往矣的豪迈，这真的是一部统计学和因果科学的史书！
- 从贝叶斯网络倒戈到因果论
在第3章中，提到了Judea Pearl（朱迪亚·珀尔）的转变。他曾被誉为“贝叶斯网络之父”，因其在20世纪80年代提出的贝叶斯网络而闻名，这一模型使机器能够处理不确定性并进行概率推理，从而奠定了人工智能领域的重要基础。然而，随着时间的推移，Pearl逐渐意识到，尽管贝叶斯网络在概率推理方面取得了巨大成功，但它无法充分捕捉人类推理中的因果关系。
Pearl认为，当前的人工智能研究过于依赖概率关联，而忽视了因果关系的重要性。他指出，概率推理虽然能够预测结果，但无法解释为什么这些结果会发生。因此，他从贝叶斯网络的研究转向了因果推理的研究，试图通过因果模型来弥补这一不足。他的研究不仅推动了因果推理的发展，还提出了结构因果模型（SCM），这一模型整合了概率统计、图模型和因果推理的核心思想。
Pearl的这一转变也引发了他在AI社区中的“叛徒”形象。他自嘲为“AI社区的叛逆者”，因为他认为现有的机器学习模型过于关注数据驱动的预测，而忽略了因果关系的核心作用。他认为，只有通过因果推理，才能真正实现具有人类智能水平的机器，并推动人工智能向更高层次发展。
- 因果论对强人工智能的重要性
根据珀尔的理论，他认为当前的人工智能属于弱人工智能（Narrow AI），主要专注于执行特定任务，缺乏泛化能力和自我意识。这些系统通常在有限的预定义范围内运行，无法像人类一样进行广泛的学习和推理。波尔进一步指出，现有的人工智能仍处于他所提出的“因果关系之梯”的观察阶段，尚未达到能够主动干预或具备人类想象力的阶段。
波尔认为，强人工智能（AGI）是指能够像人类一样思考和理解的系统，具备自主意识、情感和创造力。这种人工智能不仅能够执行特定任务，还能跨领域学习和适应新环境，具有类似人类的认知能力。他认为，强人工智能的实现可能与因果的发展密切相关，因为因果在人工智能研究和应用方面具有一定的优势。
波尔的观点可以总结为：当前的人工智能属于弱人工智能阶段，其功能局限于特定任务的执行；而强人工智能则是未来的发展方向，其目标是实现与人类相当的认知能力和自主性。他认为因果可能是强人工智能发展的重要方向之一。
接下来聊聊我的看法。
首先这本书里最精彩的部分就是珀尔怒喷统计学的权威。关于这件事情呢，统计学确实有做的不对的地方。你当然可以去表达自己的立场和观点，但对其他事物的否定是需要更谨慎的。而这一点的话，统计学是有一点点这种嚣张以及没有太多的敬畏之心。啊也不怪珀尔这个在这个书里不停的喷他们啊，珀尔有一个形容就是说：统计学科是如何让自己陷入了因果蒙昧的黑暗，然后就是大力赞扬遗传学家休厄尔·赖特的故事啊，他称他为大英雄，就是他是这么多年来是少数几个敢于认真对待因果论的科学家之一。所以在情绪表达上，这本书对这段历史的描述是相当之精彩的，也是非常有看点。即使作为这种消遣的，娱乐的这种性质去读这部分内容，你也会觉得这就是一段非常有趣的故事啊，栩栩如生！当然我们先不评判他的对与错,我们就先单纯看波尔讲这个故事啊，我们可以有自己的看法。
当然回到这种理性的思考当当中来，这种打压或者说是边缘化肯定是一个不太友好的行为。任何一个学科都有它所存在的价值。就是，你可以说你不赞同他的观点，但是没有必要说这种打压别人或者说这种恶心别人啊，就是保持一点敬畏之心还是有必要的。然后现在的话，我觉得这个统计学和因果科学它都是有各自的应用场景啊，也有各自的长处与短板，所以很多事情它都是相辅相成啊，或者说是并不那么冲突的。所以这种，你但凡之前，搞过我是吧？那我等我这个研究发展起来了，我一定要怒喷你啊。所以这一段历史，也是提醒了我们这个人需要有敬畏之心啊。peace一点好！！！
关于第二点，珀尔从概率统计学中的贝叶斯网络转向因果论，这标志着其学术生涯的一次重大转折。尽管我无法判断这一转变是否正确，也无法确定其对错，但我认为他做出这一选择的勇气值得赞扬。由于我们尚未验证因果论是否是人工智能未来发展的方向，因此对于这一问题的判断仍处于一种“薛定谔的猫”般的状态，尚未可知。因此，我无法评价波尔的选择是否正确，但他的勇气令人钦佩。
关于第三点，珀尔认为因果论对强人工智能的发展至关重要，这是他整本书的核心思想。他研究因果论的原因在于，他认为因果推理是人工智能未来的方向，而非仅仅依赖于贝叶斯网络或概率统计学。波尔指出，当前的人工智能仅处于因果关系之梯的第一层，即“观察”阶段，尚无法实现第二层的“干预”和第三层的“反事实推理”。因此，他的目标是通过因果论的研究，最终开发出类人智能，即具备类似人类逻辑推理能力的智能系统。
关于这一结论，存在两种不同的观点。一种是波尔的观点，他认为人工智能的终极目标是发展出与人类一样聪明的智能，能够进行逻辑推断和因果分析；另一种观点则认为，人工智能应该超越人类的认知水平，不需要局限于人类的思考方式。这种观点认为，人工智能的发展方向应该是超越人类的智能，而不是局限于模仿人类的认知逻辑。
所以关于人工智能未来这个方向，在当下是没有答案的，它也是在未来某一天当我们发展验证出了一些新东西，我们也许能够再回来验证今天的假设判断和结论是否正确。
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