贝叶斯网络之父的“被判”与“固执”

时间:2019-08-19 来源:www.syingenta.com

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  来源:哲学园

贝叶斯网络之父的“被判”与“固执”

  贝叶斯网络之父 朱迪·珀尔(Judea Pearl) 在他的新书 《为什么:关于因果关系的新科学》中分析了一个著名的概率游戏 让我们来看一下

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  这是游戏的最原始形式

  令人惊奇的是

  大部分人得出的答案

  都是错误的

  而且据说

  越是具有推理能力的人

  犯错的可能性就越大

  Judea Pearl在他的书中

  为我们分析了原因

  因为人类的思维

  “具有很强的因果推理能力

  但不善于处理概率问题

  正是这种因果性的思维方式

  会导致系统性的概率出错”

  因为我们通常认为

  在“我选的门”与“车的位置”之间

  并没有因果关系

  因此就无法发现

  深藏不露的概率关系

  自然而然就得出了错误的结论

  这个游戏之所以违反直觉

  被称为悖论

  还有一个关键点

  也是争议较多的

  就是主持人是否“知情”问题

  这个游戏的原始形式

  明确规定主持人是知情的

  即他打开的门后面总是羊

  如果主持人不知情

  随机打开任意一扇门

  那么结果会完全不同

  在朱迪·珀尔的这本书里

  都有详细的解说

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  老蝉注:多年前老蝉在BBS上看到这个游戏,推出了n门m车打开k门的赢车概率一般解,可在哲学园首页(非本文留言)输入“我爱车车”查看。

  那么

  Judea Pearl讲这个游戏的用意是什么呢?

  难道是说人类的因果思维不好吗?

  不是的,恰恰相反

  这本书的主题

  就是对因果思维

  进行全新地阐述和还原

  人类之所以在这个游戏上容易犯错

  恰恰是因为强大的因果关系思维

  处于第一个阶段

  即直觉观察阶段

  而产生的

  如果人们将因果关系进一步推进到

  第二和第三阶段

  (第二第三阶段具体是什么

  买书来看吧)

  那么,这种错误就可以避免

  违反直觉的悖论

  也就可以得以化解

  Judea Pearl作为人工智能

  贝叶斯网络之父

  自称是他自己发明的AI的叛徒

  它指出贝叶斯网络

  离人的智能相差甚远

  而人的智能真正体现在

  对因果关系的强大理解中

  以往人们对因果关系

  都采取二元的理解

  有因即有果

  这种理解是单一粗糙的

  而Judea Pearl提出一种

  三个层级的

  因果关系的认知梯度

  按照这三个层级

  去研究人工智能

  Judea Pearl认为这才是

  人工智能正确的研究方向

  这种方法追求的是运行的透明性

  Judea Pearl自称自己就是这样的研究者

  叫做“讲究派”

  而把深度学习派称为“将就派”

  因为他们的方法是曲线拟合的经验法

  存在着“黑箱操作”

  因此,在深度学习的热潮中

  Judea Pearl无疑是一剂 清凉茶

  而且这剂清凉茶并非无足轻重

  深度学习+贝叶斯网络

  或许就是未来的方向

  而Judea Pearl

  有足够的智慧和勇气

  声称他自己是自己的叛徒

  或许正是对贝叶斯网络的超越

  认识到了更加深刻的真理

  好吧

  图灵奖获得者

  Judea Pearl

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