Ebook Herunterladen The Book of Why: The New Science of Cause and Effect, by Judea Pearl Dana Mackenzie

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The Book of Why: The New Science of Cause and Effect, by Judea Pearl Dana Mackenzie

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Pressestimmen

One of Science Friday's "Best Science Books of 2018""Illuminating... The Professor Pearl who emerges from the pages of The Book of Why brims with the joy of discovery and pride in his students and colleagues... [it] not only delivers a valuable lesson on the history of ideas but provides the conceptual tools needed to judge just what big data can and cannot deliver."―New York Times "Cause and effect is one of the most heavily debated, difficult-to-prove things in science and medicine. This book really gets you thinking about cause and effect as it applies to issues of our time, such as: How come cigarettes were around for years and we never showed they were causing cancer or heart disease? The authors goes through these cases like an interrogation, and it's just extraordinary."―Science Friday"'Correlation is not causation.' That scientific refrain has had social consequences...Judea Pearl proposes a radical mathematical solution...now bearing fruit in biology, medicine, social science and AI."―Nature"Lively and accessible...Pearl was one of the visionary leaders of the causal revolution, and The Book of Why is his crowning achievement."―Jewish Journal"Anyone interested in probing connections between cause and effect, and their relevance for the future of AI, will find this a fascinating and provocative book. Highly recommended."―CHOICE"Have you ever wondered about the puzzles of correlation and causation? This wonderful book has illuminating answers and it is fun to read."―Daniel Kahneman, winner of the Nobel Memorial Prize in Economic Sciences and author of Thinking, Fast and Slow"Pearl's accomplishments over the last 30 years have provided the theoretical basis for progress in artificial intelligence... and they have redefined the term 'thinking machine.'"―Vint Cerf, Chief Internet Evangelist, Google, Inc."Judea Pearl has been the heart and soul of a revolution in artificial intelligence and in computer science more broadly."―Eric Horvitz, Technical Fellow and Director, Microsoft Research Labs"If causation is not correlation, then what is it? Thanks to Judea Pearl's epoch-making research, we now have a precise answer to this question. If you want to understand how the world works, this engrossing and delightful book is the place to start."―Pedro Domingos, professor of computer science, University of Washington, and author of The Master Algorithm

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Judea Pearl is a Professor of Computer Science at UCLA. The author of three highly influential scholarly books, he is a winner of the Alan Turing Award, often considered the equivalent of the Nobel Prize for computer science. He is a member of the U.S. National Academy of Sciences, and was one of the first ten inductees into the IEEE Intelligent Systems Hall of Fame. He has received numerous awards and honorary doctorates, including the Rumelhart Prize (Cognitive Science Society), the Benjamin Franklin Medal (Franklin Institute) and the Lakatos Award (London School of Economics). He is the founder and president of the Daniel Pearl Foundation. He lives in Los Angeles, CA.Dana Mackenzie is a Ph.D. mathematician turned science writer, and has written for such magazines as Science, New Scientist, Scientific American, Smithsonian, Nautilus, and Discover. His book, The BigSplat, or How Our Moon Came to Be, was named a Booklist Editors' Choice and selected as an Audiobook of the Year for 2010 by Audible.com. He received the 2012 Communication Award (Joint Policy Board for Mathematics) and the 2015 Chauvenet Prize for mathematical exposition (Mathematical Association of America). He lives in Santa Cruz, CA.

Produktinformation

Gebundene Ausgabe: 432 Seiten

Verlag: Basic Books; Auflage: 1 (15. Mai 2018)

Sprache: Englisch

ISBN-10: 046509760X

ISBN-13: 978-0465097609

Größe und/oder Gewicht:

16 x 3,6 x 23,9 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

4.0 von 5 Sternen

14 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 1.020 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

"The Book of Why" ist außerordentlich erhellend, kenntnisreich, inspirierend und sogar unterhaltsam. Vor allem aber ist das Buch gefährlich.Judea Pearl vermittelt auch dem Nicht-Statistiker auf anschauliche Weise, was es mit der dreistufigen "Leiter der Kausalität" auf sich hat, und warum erst Intervention und kontrafaktisches Schlussfolgern den Schlüssel zu einem Weltverständnis bieten, wie es bislang nur homo sapiens vorbehalten war. Heutiger Künstlicher Intelligenz fehlt jegliches Kausalverständnis, selbst wenn sie wie AlphaGo oder Watson in Teilbereichen auf übermenschlichem Niveau agiert. Doch ausgerüstet mit dem von Pearl dargestellten Handwerkszeug wird sich von nun an eine ganze Generation von Ingenieuren und Computerwissenschaftlern daran machen, die Künstliche Intelligenz in voller Breite auf das Niveau des Menschen zu hieven - und darüber hinaus. Sollte dabei etwas gehörig schiefgehen, wird sich vielleicht die Menschheit rückblickend fragen, ob dieses Buch besser nie erschienen wäre. Was dann übrigens wieder eine kontrafaktische Betrachtung wäre, mithin ganz im Sinne von Pearl.

„The Book of Why“ ist ein populärwissenschaftliches Buch über ein Thema, das sich für viele eher trocken anhört: die mathematische Datenanalyse. Und ein leidenschaftliches Plädoyer für die Kausalanalyse, die laut Meinung der Autoren zu Unrecht ein Schattendasein gegenüber dem Mainstream der statistischen Analysemethoden fristet. Judea Pearl, ein Professor für Informatik, bringt in dem Buch zusammen mit seinem Koautor, dem Wissenschaftsjournalisten Dana Mackenzie, einen Überblick über seine Forschungen zu dem Thema in einer (zumindest besser) lesbaren Form zu Papier (im Vergleich z.B. zu seinen Lehrbüchern wie Pearl, J. (2009): „Causality, Models, Reasoning, and Inference“).Das Buch arbeitet zunächst den Unterschied zwischen einer Korrelation (gemeinsames Auftreten von Ereignissen A und B) und einem Kausalzusammenhang (Ereignis A führt zu Ereignis B) heraus. Darauf aufbauend wird ein Formalismus zur Beschreibung von Kausalzusammenhängen (causal trees, „do“-calculus) entwickelt. Diese Methoden werden dann zur Analyse einer Reihe von statistischen Problemen eingesetzt. Dabei weisen die Autoren ausführlich auf mögliche Fehlinterpretationen der Ergebnisse der üblichen statistischen Methoden hin. Besonders lehrreich ist in meinen Augen auch die Analyse von unterschiedlichen statistischen Paradoxa wie z.B. das bekannte Ziegenproblem (Monty-Hall-Problem). Überlegungen zur Verwendung der Methoden im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz schließen das Buch ab.Das Buch ist eine lesbare Form der Forschungsarbeiten von Prof. Pearl. Alle Konzepte werden mit reichhaltigen Beispielen und Einführungen versehen. Trotzdem ist der Inhalt nicht ohne Anspruch. Es werden im Laufe des Buchs auch einige mathematische Formeln entwickelt. Die Leser, die das nicht abschreckt, werden mit einigen Einsichten über Statistik belohnt. Zumindest ging es mir so, obwohl ich mich schon seit über 20 Jahren beruflich mit statistischer Analyse beschäftige. Beispielsweise hat mich die Einfachheit und Eleganz beeindruckt, mit der sich das Ziegenproblem durch die Werkzeuge in dem Buch analysieren lässt.Pearl ist ein leidenschaftlicher Verfechter seines Ansatzes. Seine Kritik an den bisherigen Methoden fällt an einigen Stellen sehr harsch aus. Auch sind manche Einführungen für meinen Geschmack etwas zu ausladend ausgefallen. Das Sendungsbewusstsein des Autors tritt an diesen Stellen deutlich hervor. Trotzdem kann ich jedem, der sich mit Statistik beschäftigt, dieses Buch wärmstens ans Herz legen.

i have always regarded statistics as the mathematics of alchemy, and this book doesnt change my opinion. Causality only puts triangular diagrams onto what is probably impossible to achieve. The correct criteria. There are thousands, if not millions of reasons for a person to contract lung cancer, to give an example in the book. It may well be that smoking, and perhaps a smoking gene are two of the main ones, but that does not mean that one can make conclusions just based on these two factors. The author purports that humans are the cause of global warming. The planet has warmed up and cooled down thousands of times before we even existed as the species we are now. And again, perhaps cows are to blame. Unless one can pinpoint the criteria, one cannot draw conclusions.Coming to the point of AI, it doesn't as yet exist, and cannot be created by human programming. Machines must be able to think for themselves, and no amount of programs to yeach them how a result is generated by an action will do that. We don't even know ourselves whether we know the cause, we only think we do. I don't see true AI ever being a possibility. Transposing our limited knowledge onto a piece of silicon which can only calculate in 0s and 1s is a fool's errand. Trying to turn basee elements into gold.

Also ich war schon recht enttäuscht. Nun hab ich so einiges in meinem Leben von Modellierung und mathematischen Modellen gehört und vielleicht ist auch das mein Problem.Trotzdem hängt er nach 100 Seiten noch immer in den absoluten basics fest und schafft es auch nie darüber hinaus.Auch nervt das übergroße Ego, wenn wiederholt darauf hingewiesen wird was für ein toller Hecht der Autor doch ist.für mich enttäuschend.

This is a very nice book about the new science of causality.In the past we were told that causality can not be estimated mathematically but only hinted at and made more likely by multiple sources of evidence.Now we are actually able to understand how it is possible to infer causality, by understanding the ladder of "seeing, doing and imagining" and translating the conceptual insights to a form of calculus the "do" calculus.I enjoyed this wonderful introduction to the new world of causality for the general public alot.

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