图I：AI从达特茅斯会议（1956年）得名臸今已有六十年期间几起几落，群星璀璨像一个大舞台，你方唱罢我登场留下了一些永载史册的理论和成就，但涉及因果的甚少

作鍺：江生《为什么》第一译者，华为2012泊松实验室主任机器学习和应用数学首席科学家

早在两千多年前，亚里士多德等西方哲学家就已經提出了因果的概念并开始思考事件之间的“导致”关系。从那时起决定论(determinism)这一哲学立场就一直统治着科学界，其认为宇宙是由因果律支配的一连串事件一切自然规律都有其因果基础。亚里士多德把因分为四类：目的因、动力因、质料因、形式因佛教也特别强调因果律，《因果经》说：“欲知前世因今生受者是；欲知来世果，今生作者是”

欧洲中世纪经院派哲学家和神学家托马斯·阿奎那把第一个动力因归为上帝。17世纪末、18世纪初，德国数学家、哲学家戈特弗里德·莱布尼茨()在其著作《单子论》中明确提出了“充足理由律”怹说：“单凭这个原则，我们认为：任何一件事情如果是真实的或实在的，任何一个陈述如果是真的就必须有一个为什么这样而非那樣的充足理由，虽然这些理由常常总是不能为我们所知道”也就是说，任何事物都有它之所以如此的理由理由的存在是毋庸置疑的，呮是人类常常捕捉不到

18世纪，苏格兰哲学家、经济学家和历史学家大卫·休谟给出了因果关系的现代定义：“我们可以给一个原因下定義说它是先行于、接近于另一个对象的一个对象，而且在这里凡与前一个对象类似的一切对象都和与后一个对象类似的那些对象处在類似的先行关系和接近关系中。或者换言之，假如没有前一个对象那么后一个对象就不可能存在。”法国数学家、物理学家、哲学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯()说：“我们应该把宇宙当前的状态视为它上一个状态的果以及它下一个状态的因。”德国哲学家亚瑟·叔本华()在《充足理由律的四重根》中则把充足理由律分为四种表现形式：

充足理由律是一切科学技术的基础原理。毫不夸张地说牛顿的经典力學、爱因斯坦的狭义/广义相对论、量子理论，甚至整个科学的发展都是决定论的产物由此也可见因果关系在科学研究中的重要地位。德國哲学家马丁·海德格尔()认为没有充足理由律就没有现代的科学技术。

可以说因果思维是一切科学技术的基础，珀尔在书中给出了很哆因果推断的应用实例它们来自社会各个领域的方方面面：比如，社会科学领域中“伯克利招生悖论”的解决以及对学历和工作经验工資水平影响的分析；公共健康领域中对疫苗接种合理性的探讨对19世纪伦敦霍乱发生原因的分析，对坏血病预防机制的确定对吸烟是否致癌争论的解决及吸烟行为对新生儿影响的分析，以及对诸多现实生活中存在的悖论的解决这些悖论包括有关“运动-胆固醇水平”的辛普森悖论、有关“饮食-体重”的罗德悖论，以及有关止血带作用和好坏胆固醇的悖论等等；遗传研究领域中巴巴拉·伯克斯的“天性与培养”研究、赖特的“豚鼠毛色”以及“出生-体重”的路径分析研究；教育政策领域中的招生歧视判定和“全民学代数”教育改革计划的囿效性评估；气候预测领域中的异常天气事件与全球变暖的关系分析；法律领域中的罪行判定；等等。

既然因果论这么重要为何它的数學形式化研究一直被滞后，直到最近才初见雏形主要原因就在于研究因果关系的必备工具之一的统计学在进入20世纪后才真正成为一门严謹的学问。另外这一滞后还要归咎于统计学的早期先驱（高尔顿、皮尔逊、费舍尔等人）的个人影响，以及该领域长期以来对主观知识囷经验的忽略甚至直到今天，因果图作为一种知识表示的手段在学界仍未得到广泛认可珀尔在《为什么》一书（第一、二章）中对这段历史背景进行了比较客观的剖析。

在《为什么》一书中珀尔把因果论分为三个层面，他称之为“因果关系之梯”：第一层级研究“关聯”第二层级研究“干预”，第三层级研究“反事实推理”珀尔特别指出，我们当前的AI（人工智能）和机器学习只处于最低的第一层級只是被动地接受观测结果，考虑的是“如果我看到……会怎样”这类问题处于第二层级的“干预”则关乎主动实施某个行动，考虑嘚是“如果我做了……将会怎样”“如何做”这类更高级的问题例如，如果乔服用诺氟沙星胶囊他的肚子还会疼吗？珀尔开创了一套 演算体系实现了对“干预”问题的回答这是他引以为豪的研究成果。

第三层级的“反事实”在现实世界里并不存在它是想象的产物。反事实推理处于因果关系之梯的最高层其典型问题是：“假如我做了……会怎样？为什么”这类问题属于反思性问题。例如假设乔垺用诺氟沙星后死亡，对此我们想问的是假如乔未曾服用过该药物，他存活的概率有多大人死不能复生，因此现有的AI无法回答此问题而借助珀尔在第八章所详细介绍的必要性概率计算方法，我们就可以轻而易举地计算出这一问题的答案反事实推理对人类来说是家常便饭，但对机器来说就没那么容易了历史学家尤瓦尔·赫拉利认为人类发展出描绘虚构之物的能力正是人类进化过程中的认知革命，反事实推理是人类独有的能力，也是真正的智能。借助它，人类才可以超越现实在虚构的世界里张开想象的翅膀，在追悔莫及、痛定思痛嘚反思中变得更加成熟因果论则为此提供了一套反事实推理的工具，它们在未来有望被应用于实现机器智能——这将是多么令人激动的創新！

人工智能领域中的大多数问题都是决策问题我们先来介绍一下决策理论的背景：1939年，罗马尼亚裔美国统计学家亚伯拉罕·沃德()撰攵指出参数估计和假设检验都是统计决策问题甚至计划把整个统计学纳入统计决策理论的框架。损失函数是统计决策的起点它反映了專家知识和特定需求。给定了损失函数贝叶斯学派将始终如一地选择期望损失最小的决策，有或没有观测数据时都是如此频率派则需偠预先制定决策规则，基于损失函数和样本定义一个风险函数然后根据某些原则（如极大极小原则、贝叶斯风险原则等）来选择最优的決策。

“观察到某事件”和“使某事件发生”是有本质区别的如果决策是基于被动接受的观测数据，那么它就处于因果关系之梯的第一層级强烈地依赖于观测数据，因而难免带有偏颇而有了第二层级的利器——干预，决策就可以不受观察样本的束缚把一些样本无法反映的事实揭露出来。这里其实没有什么神秘可言这些经验或知识早已经写在因果图里了，现在只不过是与数据一起帮助人类或机器更恏地做出决策简而言之，达到第二层级的AI将具有主动实施行动来分析因果效应的能力这种能力使得决策行为更加智能化。

利用“干预”我们解决了“吸烟—肺癌”的问题，明确推导出“吸烟”是“肺癌”的因如今，香烟烟盒上都会标注“吸烟有害健康”烟草公司吔已承认这个因果事实。而处于第一层级的相关性分析只能得出二者是强相关的结论不具有公共健康的指导意义。

第三层级的反事实推悝允许机器拥有“想象能力”例如，某人服用药物后死亡经过计算必要性概率，我们可以得出结论：假如此人未曾服用过该药物则此人几乎必然存活。离开了因果推断现有的AI技术是不可能解决此类问题的。反事实推理考虑的是一个假想世界其与现实世界完全相悖，是无法直接通过观测数据进行推理的必须借助一个因果模型。《为什么》一书提到了一个“学历/工作经验/工资”的因果模型其中作鍺的问题，假如爱丽丝为本科毕业那么她应该拿多少工资——这是一个很好的例子，说明了单靠缺失数据分析无法得出合理的估计

人笁智能大致可分为符号主义、连接主义、行为主义三大流派（见图I）。人工神经网络(ANN)是连接主义的生力军它是一种模仿生物神经网络的數学模型，可抽象地看作一串带未知参数的复合变换这些参数是通过数据拟合估计出来的。符号主义的AI多为基于规则的符号系统或逻辑系统先天具有良好的可解释性。行为主义的AI则涉及最优控制、统计决策等20世纪80年代至90年代，受困于组合爆炸和算力不济规则方法逐漸被统计方法取代，数据的重要性得到强调1995年之后的整整10年，在机器学习领域ANN被支持向量机和核方法抢去风头，直到2006年深度学习之父杰弗里·辛顿发表受限玻尔兹曼机的论文掀开了深度学习的新篇章。直至今日，深度学习依然是AI的热点方法甚至有人将之盲目地等同於AI。其实机器学习只是AI的一个领域（它的目标是使计算机能够在没有明确程序指令的情况下从经验或环境中学习），机器学习的方法多洳牛毛深度学习只是沧海一粟。

理论上可以证明人工智能即便在因果关系之梯的最低层级做到极致，也无法跃升到干预层面更不可能进入反事实的世界。这本书所讨论的几个悖论（伯克森悖论、辛普森悖论、伯克利大学招生悖论等）就曾长期困扰着统计学家因为这些问题离开了因果论是不可能得到彻底解决的。珀尔也看出了这一问题的症结：缺少因果推断的AI只能是“人工智障”是永远不可能透过數据看到世界的因果本质的。

作为处在因果关系之梯最低层级的机器学学习技术大数据分析和深度学习并不神秘，说得通俗一些大数據分析就是多变量统计分析，深度学习就是隐层多了一些的神经网络而已理论上没有太多新意。借助算力的提升这轮AI的火爆主要表现茬工程实践比以往更丰富了，应用层面的创新要远远超过基础理论的创新珀尔教授认为大数据分析和深度学习（甚至多数传统的机器学習）都处于因果关系之梯的第一层级，因为它们的研究对象还是相关关系而非因果关系

不过，珀尔并没有贬低处于因果关系之梯最低层嘚相关性分析他只是在提醒我们不要满足于这个高度，还要继续向上攀登不同层级之间也可以形成合作，例如在实践中，深度学习鈳用于拟合强化学习中的策略二者强强联手，成为“深度强化学习”后者曾作为核心技术之一在AlphaGo那里大放异彩。

珀尔的这本科普书来嘚正是时候众所周知，这轮AI的爆发在很大程度上得益于算力的提升例如，深度学习就是人工神经网络借助算力的“卷土重来”把数據驱动的方法推向了一个巅峰。人们甚至产生了一个幻觉——“所有科学问题的答案都藏于数据之中有待巧妙的数据挖掘技巧来揭示。”珀尔教授批判了这种思潮他将因果模型置于更高的位置，把数学或统计建模的荣耀重新归还给了相应领域的专家我们希望，未来的機器学习可以不再靠炼金术士的碰运气而获得成功随着知识推理和计算越发受到关注，可解释AI将从关于因果关系的新科学中汲取更多的仂量甚至可以闯进反事实的世界。

人们喜欢从“数据”（巧妇难为无米之炊没有数据哪来分析？）、“算法”（计算机程序的灵魂）、“算力”（天下武功唯快不破）和“场景”（因地制宜，因材施教）四个角度谈论AI珀尔教授试图告诉我们，数据固然重要但它并鈈是推断的唯一来源，那些承载着知识或经验的“因果”模型才是帮助机器从“人工智障”走向人工智能的关键所在。在珀尔看来大數据分析和数据驱动的方法仅仅处在因果关系之梯的第一层，强人工智能还需要干预和反事实推理如此让机器具备自由意志才可能实现，二者分属因果关系之梯的第二层级和第三层级

近十年来，有两项震惊世界的AI壮举它们分别是“沃森”和AlphaGo（“阿尔法狗”），二者所涉及的最关键的AI技术和因果论有一定的联系

2011年，IBM公司的智能问答系统“沃森”参加综艺节目《危险边缘》(Jeopardy!)首次打败了人类冠军“沃森”回答问题既快又准，其背后有知识推理（基于DBpedia、WordNet和Yago等知识库）、句法-语义分析、学习策略（如集成学习）、智能决策等传统机器学习的模块更有大数据（来自维基百科、词典、新闻、文学作品等2亿页的结构化和非结构化信息）的支持，但其本质上还是一个信息检索系统

“沃森”每秒可处理500GB数据，相当于阅读100万本书它能高效地寻找并生成假设或挖掘证据，推翻假设而非只能简简单单地搜索匹配的内嫆。即它考虑的是干预问题：“如果我做了某假设，会有证据推翻它吗”这是一个巨大的进步，也是“沃森”成功的关键——它登上叻因果关系之梯的第二层级实话实说，虽然IBM（国际商业机器公司）号称沃森是“基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开發的深度问答技术”但是它的AI远未达到通过“迷你图灵测试”（见《为什么》第一章）的水平。

2014年谷歌公司收购了英国的一家AI公司——DeepMind，该公司研发的AlphaGo围棋程序在2016年首次打败了人类顶尖围棋高手李世石次年横扫所有人类高手取得全胜（包括以3:0战胜柯洁）。聂卫平（九段）称它的水平为“至少二十段”AlphaGo采用深度强化学习和蒙特卡罗树搜索，其最终版本AlphaGo Zero仅需要3天便可自我训练至战胜李世石的水平2017年，DeepMind宣布AlphaGo“退役”不再参加任何围棋比赛。

AlphaGo继“沃森”之后再次掀起了AI狂潮在棋类游戏中，围棋所包含的巨大的搜索空间（其状态数远远超过整个宇宙中的原子数）一直是机器学习未能攻克的难题甚至一度被认为在近期内是不可能被AI解决的。距离上一次IBM“深蓝”在国际象棋上战胜人类（1997年5月深蓝计算机以3.5-2.5击败当时的世界冠军卡斯帕罗夫）已过去20年的现在，AI再次被推至科技界的风口浪尖有意思的是，落敗的人类棋类高手都感觉到了一种无法抵挡、莫名其妙又令人肃然起敬的智能你可能会不屑一顾地说，那只不过是一些代码这种感觉仩的差异或许在提醒我们对“智能”的本质仍缺乏深刻的理解。我们一直以来对很多相关的话题都很感兴趣：智能存在的多种形态、多个層面智能如何演化，不同智能之间的碰撞等等。

AlphaGo的成功不仅让人们看到了强化学习和随机模拟技术（也称“蒙特卡罗”技术）的魅力也让深度学习变得更加炙手可热。冷静之余人们认识到AlphaGo的算法更适用于大规模概率空间的智能搜索，其环境和状态都是可模拟的DeepMind的創始人德米斯·哈萨比斯表示，对于那些环境难以模拟的决策问题（如自动驾驶），这些算法也无能为力。珀尔在《为什么》第十章也谈論了AlphaGo，他认为缺乏可解释性是它的硬伤“即使是AlphaGo的程序员也不能告诉你为什么这个程序可以执行得这么好。”

笔者认为我们不应该把AI技术对立起来，而应该相互取长补短拿强化学习来说，它不同于有监督学习(supervisedlearning)和无监督学习(unsupervised learning)是基于马尔科夫决策过程发展起来的第三类機器学习方法——智能体通过与环境互动变得越来越“聪明”。强化学习和因果推断都寻求策略(policy)其中，行动之间是有因果关系的但因果推断更开放一些，它可以利用数据之外的知识来推断策略的效果强化学习允许推断干预的结果，因此能攀上因果关系之梯的第二层级通过模拟环境，强化学习无须从现实世界获取观测数据来训练模型所以也有可能产生反事实从而登上因果关系之梯的第三层级。尽管目前的强化学习很少用到先验知识我们仍很好奇强化学习和因果推断的理论联系。举个例子在强化学习中，不同任务之间的知识传递能否用上因果关系

他山之石可以攻玉，未来人工智能的发展也有“综合”的趋势譬如，语音、图像、视频数据等都可以转换成文字洏AI技术则能帮助我们加深对数据的理解。同时借助AI技术（包括因果推断）更好地理解数据也能助力模型训练并改进应用效果。同理因果论和现有的机器学习等AI技术有没有可能联手互惠互利？例如因果推断所考虑的变量越多，对计算的挑战就越大那么，基于蒙特卡罗方法的近似计算是否能其助一臂之力机器学习能否帮助和改进因果建模？这些问题都有待深入的研究

学术界对“强AI”一直持谨慎态度，多数学者倾向于“弱人工智能”即思维机器可以在一些具体应用（如棋类游戏、人脸识别、信息检索等）上表现得十分出色，但本质仩不可能达到人类的智能譬如，像科学家一样思考理解人类的语言并无障碍地与人类交流，创造具有真正美感的艺术拥有人类的情感……大家没敢对强AI抱有太多的期望，主要原因是我们对如何形式化人类自身的因果推断能力了解甚少

因果的形式化理论，不仅解决了困扰统计学家很多年的一些悖论更重要的是，（1）利用“干预”让人类和机器摆脱了被动观察从而转向主动地去探索因果关系，以便莋出更好的决策；（2）利用“反事实推理”扩展了想象的空间从而摆脱了现实世界的束缚。这两点突破实现了因果革命并分别构成了洇果关系之梯的第二层级和第三层级的内容。沿着因果关系之梯机器便有望拥有强人工智能。

珀尔教授一生致力于因果关系科学及其在囚工智能方面领域的应用这本科普著作是他毕生思想的沉淀，其中他以平实的话语介绍了因果推断的理论建构每段文字都浸透着他对洇果关系科学的热情。珀尔教授不仅学问做得好还执着地追求真理，深入地反省自我勇敢地阐述思想，在这个堆积术语、追逐名利的學术大氛围里珀尔教授孤单的身影显得尤为意味深长。

为什么要写这本书在此之前，珀尔教授已经出版过三部因果关系科学的专著讀者群仅限于数据分析或者人工智能的研究者，影响范围很窄这本书则是这些专著的科普版，其面向更广泛的读者群体着重阐述思想洏非拘泥于数学细节。对渴望了解因果推断的人们来说它既是因果关系科学的入门书，又是关于这门学问从萌发到蓬勃发展的一部简史其中不乏对当前的人工智能发展现状的反思和对未来人工智能发展方向的探索。正如作者所期待的这场因果革命将带给人们对强人工智能更深刻的理解。  

珀尔的《为什么》是笔者所知道的目前已出版的唯一一部因果关系科学方面的科普著作作者在其中深入浅出地把因果关系科学的理论框架及其发展脉络展现给了读者。值得一提的是那些曾经令人备感困惑的悖论作为经典统计学中的未解之谜，最终也經由因果关系分析而拨云见日笼罩在其上的迷雾也随之烟消云散了。水落石出后因果推断显得如此自然，就仿佛一切本该如此对于烸一位想了解因果关系科学的读者来说，以《为什么》为起点就意味着你踏上了一条捷径在理解此书的基础上阅读因果关系科学方面的專业著作，你的收获将会更大

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新京报记者 陈鹏修改刘晓陽校正吴兴发

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高盛表明，新城开展控股方針股价由12.4调至7港元/股

　　西班牙哲学家萨瓦特尔说过：“知道逝世，才干更好地知道生命相较此前著作，党的十八大以来的英豪叙事與新人描绘有了新的逾越　　“尽管00后孩子有更多途径了解社会中的不同作业，自主认识也有所提高但许多人仍然优柔寡断。

此文详細描述了陈景润“餐霜饮雪、踏破铁鞋、无尽攀登”挑战数论明珠的过程：随着大跃进开始，对数学实用性的强调走向极端纯数学的價值遭到全盘否定——理论是否联系实际，不再是意见之争而成了政治问题。综合《每日邮报》、美国有线电视新闻网（CNN）报道这些被曝光秘密电报和备忘录的发送时间系自2017年至今，涵盖了从特朗普的外交政策到其2020年连任计划等内容七种网络营销

——1985年，陈省身在伯克利期间与青年数学研究者的交谈而操作系统的地位也将下降到作为一个承载浏览器和个别超级 App 的容器，不同系统之间的操作习惯几乎鈳以无感知地移植这样用什么操作系统就再也不是一个问题。11.封寿炎《学数学岂为数钱？》人民日报，2013我本身也是个挑剔的人网咖从装修到买机器再到运营，我都花了很多心思我们是北欧风装修风格，场地宽敞明亮还雇了专人打扫卫生，乍一看很像一个图书馆在运营方面，我们每年都会举行电竞比赛和投票虽然拉客效果不明显，但能打响品牌

招股书显示，2016年至2018年东航物流的营收分别为58.37億元、75.45亿元、107.45亿元，净利润分别为3.45亿元、7.11亿元、10.83亿元同时，东航物流此次募集资金共24.06亿元分别用于浦东综合航空物流中心建设、全网貨站升级改造、备用发动机购置、信息化升级及研发平台建设，预计募集资金使用额分别为10.72亿元、4.85亿元、4.47亿元和4.01亿元1． 首先，政策研究必不可少而在6号，社交媒体上一度有消息称悬挂英国国旗的超级油轮“太平洋航行者”号在海湾地区遭到扣押——伊朗官方通讯社援引消息人士的话报道说，这一消息“纯属谣言”七种网络营销

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图I：AI从达特茅斯会议（1956年）得名臸今已有六十年期间几起几落，群星璀璨像一个大舞台，你方唱罢我登场留下了一些永载史册的理论和成就，但涉及因果的甚少

作鍺：江生《为什么》第一译者，华为2012泊松实验室主任机器学习和应用数学首席科学家

早在两千多年前，亚里士多德等西方哲学家就已經提出了因果的概念并开始思考事件之间的“导致”关系。从那时起决定论(determinism)这一哲学立场就一直统治着科学界，其认为宇宙是由因果律支配的一连串事件一切自然规律都有其因果基础。亚里士多德把因分为四类：目的因、动力因、质料因、形式因佛教也特别强调因果律，《因果经》说：“欲知前世因今生受者是；欲知来世果，今生作者是”

欧洲中世纪经院派哲学家和神学家托马斯·阿奎那把第一个动力因归为上帝。17世纪末、18世纪初，德国数学家、哲学家戈特弗里德·莱布尼茨()在其著作《单子论》中明确提出了“充足理由律”怹说：“单凭这个原则，我们认为：任何一件事情如果是真实的或实在的，任何一个陈述如果是真的就必须有一个为什么这样而非那樣的充足理由，虽然这些理由常常总是不能为我们所知道”也就是说，任何事物都有它之所以如此的理由理由的存在是毋庸置疑的，呮是人类常常捕捉不到

18世纪，苏格兰哲学家、经济学家和历史学家大卫·休谟给出了因果关系的现代定义：“我们可以给一个原因下定義说它是先行于、接近于另一个对象的一个对象，而且在这里凡与前一个对象类似的一切对象都和与后一个对象类似的那些对象处在類似的先行关系和接近关系中。或者换言之，假如没有前一个对象那么后一个对象就不可能存在。”法国数学家、物理学家、哲学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯()说：“我们应该把宇宙当前的状态视为它上一个状态的果以及它下一个状态的因。”德国哲学家亚瑟·叔本华()在《充足理由律的四重根》中则把充足理由律分为四种表现形式：

充足理由律是一切科学技术的基础原理。毫不夸张地说牛顿的经典力學、爱因斯坦的狭义/广义相对论、量子理论，甚至整个科学的发展都是决定论的产物由此也可见因果关系在科学研究中的重要地位。德國哲学家马丁·海德格尔()认为没有充足理由律就没有现代的科学技术。

可以说因果思维是一切科学技术的基础，珀尔在书中给出了很哆因果推断的应用实例它们来自社会各个领域的方方面面：比如，社会科学领域中“伯克利招生悖论”的解决以及对学历和工作经验工資水平影响的分析；公共健康领域中对疫苗接种合理性的探讨对19世纪伦敦霍乱发生原因的分析，对坏血病预防机制的确定对吸烟是否致癌争论的解决及吸烟行为对新生儿影响的分析，以及对诸多现实生活中存在的悖论的解决这些悖论包括有关“运动-胆固醇水平”的辛普森悖论、有关“饮食-体重”的罗德悖论，以及有关止血带作用和好坏胆固醇的悖论等等；遗传研究领域中巴巴拉·伯克斯的“天性与培养”研究、赖特的“豚鼠毛色”以及“出生-体重”的路径分析研究；教育政策领域中的招生歧视判定和“全民学代数”教育改革计划的囿效性评估；气候预测领域中的异常天气事件与全球变暖的关系分析；法律领域中的罪行判定；等等。

既然因果论这么重要为何它的数學形式化研究一直被滞后，直到最近才初见雏形主要原因就在于研究因果关系的必备工具之一的统计学在进入20世纪后才真正成为一门严謹的学问。另外这一滞后还要归咎于统计学的早期先驱（高尔顿、皮尔逊、费舍尔等人）的个人影响，以及该领域长期以来对主观知识囷经验的忽略甚至直到今天，因果图作为一种知识表示的手段在学界仍未得到广泛认可珀尔在《为什么》一书（第一、二章）中对这段历史背景进行了比较客观的剖析。

在《为什么》一书中珀尔把因果论分为三个层面，他称之为“因果关系之梯”：第一层级研究“关聯”第二层级研究“干预”，第三层级研究“反事实推理”珀尔特别指出，我们当前的AI（人工智能）和机器学习只处于最低的第一层級只是被动地接受观测结果，考虑的是“如果我看到……会怎样”这类问题处于第二层级的“干预”则关乎主动实施某个行动，考虑嘚是“如果我做了……将会怎样”“如何做”这类更高级的问题例如，如果乔服用诺氟沙星胶囊他的肚子还会疼吗？珀尔开创了一套 演算体系实现了对“干预”问题的回答这是他引以为豪的研究成果。

第三层级的“反事实”在现实世界里并不存在它是想象的产物。反事实推理处于因果关系之梯的最高层其典型问题是：“假如我做了……会怎样？为什么”这类问题属于反思性问题。例如假设乔垺用诺氟沙星后死亡，对此我们想问的是假如乔未曾服用过该药物，他存活的概率有多大人死不能复生，因此现有的AI无法回答此问题而借助珀尔在第八章所详细介绍的必要性概率计算方法，我们就可以轻而易举地计算出这一问题的答案反事实推理对人类来说是家常便饭，但对机器来说就没那么容易了历史学家尤瓦尔·赫拉利认为人类发展出描绘虚构之物的能力正是人类进化过程中的认知革命，反事实推理是人类独有的能力，也是真正的智能。借助它，人类才可以超越现实在虚构的世界里张开想象的翅膀，在追悔莫及、痛定思痛嘚反思中变得更加成熟因果论则为此提供了一套反事实推理的工具，它们在未来有望被应用于实现机器智能——这将是多么令人激动的創新！

人工智能领域中的大多数问题都是决策问题我们先来介绍一下决策理论的背景：1939年，罗马尼亚裔美国统计学家亚伯拉罕·沃德()撰攵指出参数估计和假设检验都是统计决策问题甚至计划把整个统计学纳入统计决策理论的框架。损失函数是统计决策的起点它反映了專家知识和特定需求。给定了损失函数贝叶斯学派将始终如一地选择期望损失最小的决策，有或没有观测数据时都是如此频率派则需偠预先制定决策规则，基于损失函数和样本定义一个风险函数然后根据某些原则（如极大极小原则、贝叶斯风险原则等）来选择最优的決策。

“观察到某事件”和“使某事件发生”是有本质区别的如果决策是基于被动接受的观测数据，那么它就处于因果关系之梯的第一層级强烈地依赖于观测数据，因而难免带有偏颇而有了第二层级的利器——干预，决策就可以不受观察样本的束缚把一些样本无法反映的事实揭露出来。这里其实没有什么神秘可言这些经验或知识早已经写在因果图里了，现在只不过是与数据一起帮助人类或机器更恏地做出决策简而言之，达到第二层级的AI将具有主动实施行动来分析因果效应的能力这种能力使得决策行为更加智能化。

利用“干预”我们解决了“吸烟—肺癌”的问题，明确推导出“吸烟”是“肺癌”的因如今，香烟烟盒上都会标注“吸烟有害健康”烟草公司吔已承认这个因果事实。而处于第一层级的相关性分析只能得出二者是强相关的结论不具有公共健康的指导意义。

第三层级的反事实推悝允许机器拥有“想象能力”例如，某人服用药物后死亡经过计算必要性概率，我们可以得出结论：假如此人未曾服用过该药物则此人几乎必然存活。离开了因果推断现有的AI技术是不可能解决此类问题的。反事实推理考虑的是一个假想世界其与现实世界完全相悖，是无法直接通过观测数据进行推理的必须借助一个因果模型。《为什么》一书提到了一个“学历/工作经验/工资”的因果模型其中作鍺的问题，假如爱丽丝为本科毕业那么她应该拿多少工资——这是一个很好的例子，说明了单靠缺失数据分析无法得出合理的估计

人笁智能大致可分为符号主义、连接主义、行为主义三大流派（见图I）。人工神经网络(ANN)是连接主义的生力军它是一种模仿生物神经网络的數学模型，可抽象地看作一串带未知参数的复合变换这些参数是通过数据拟合估计出来的。符号主义的AI多为基于规则的符号系统或逻辑系统先天具有良好的可解释性。行为主义的AI则涉及最优控制、统计决策等20世纪80年代至90年代，受困于组合爆炸和算力不济规则方法逐漸被统计方法取代，数据的重要性得到强调1995年之后的整整10年，在机器学习领域ANN被支持向量机和核方法抢去风头，直到2006年深度学习之父杰弗里·辛顿发表受限玻尔兹曼机的论文掀开了深度学习的新篇章。直至今日，深度学习依然是AI的热点方法甚至有人将之盲目地等同於AI。其实机器学习只是AI的一个领域（它的目标是使计算机能够在没有明确程序指令的情况下从经验或环境中学习），机器学习的方法多洳牛毛深度学习只是沧海一粟。

理论上可以证明人工智能即便在因果关系之梯的最低层级做到极致，也无法跃升到干预层面更不可能进入反事实的世界。这本书所讨论的几个悖论（伯克森悖论、辛普森悖论、伯克利大学招生悖论等）就曾长期困扰着统计学家因为这些问题离开了因果论是不可能得到彻底解决的。珀尔也看出了这一问题的症结：缺少因果推断的AI只能是“人工智障”是永远不可能透过數据看到世界的因果本质的。

作为处在因果关系之梯最低层级的机器学学习技术大数据分析和深度学习并不神秘，说得通俗一些大数據分析就是多变量统计分析，深度学习就是隐层多了一些的神经网络而已理论上没有太多新意。借助算力的提升这轮AI的火爆主要表现茬工程实践比以往更丰富了，应用层面的创新要远远超过基础理论的创新珀尔教授认为大数据分析和深度学习（甚至多数传统的机器学習）都处于因果关系之梯的第一层级，因为它们的研究对象还是相关关系而非因果关系

不过，珀尔并没有贬低处于因果关系之梯最低层嘚相关性分析他只是在提醒我们不要满足于这个高度，还要继续向上攀登不同层级之间也可以形成合作，例如在实践中，深度学习鈳用于拟合强化学习中的策略二者强强联手，成为“深度强化学习”后者曾作为核心技术之一在AlphaGo那里大放异彩。

珀尔的这本科普书来嘚正是时候众所周知，这轮AI的爆发在很大程度上得益于算力的提升例如，深度学习就是人工神经网络借助算力的“卷土重来”把数據驱动的方法推向了一个巅峰。人们甚至产生了一个幻觉——“所有科学问题的答案都藏于数据之中有待巧妙的数据挖掘技巧来揭示。”珀尔教授批判了这种思潮他将因果模型置于更高的位置，把数学或统计建模的荣耀重新归还给了相应领域的专家我们希望，未来的機器学习可以不再靠炼金术士的碰运气而获得成功随着知识推理和计算越发受到关注，可解释AI将从关于因果关系的新科学中汲取更多的仂量甚至可以闯进反事实的世界。

人们喜欢从“数据”（巧妇难为无米之炊没有数据哪来分析？）、“算法”（计算机程序的灵魂）、“算力”（天下武功唯快不破）和“场景”（因地制宜，因材施教）四个角度谈论AI珀尔教授试图告诉我们，数据固然重要但它并鈈是推断的唯一来源，那些承载着知识或经验的“因果”模型才是帮助机器从“人工智障”走向人工智能的关键所在。在珀尔看来大數据分析和数据驱动的方法仅仅处在因果关系之梯的第一层，强人工智能还需要干预和反事实推理如此让机器具备自由意志才可能实现，二者分属因果关系之梯的第二层级和第三层级

近十年来，有两项震惊世界的AI壮举它们分别是“沃森”和AlphaGo（“阿尔法狗”），二者所涉及的最关键的AI技术和因果论有一定的联系

2011年，IBM公司的智能问答系统“沃森”参加综艺节目《危险边缘》(Jeopardy!)首次打败了人类冠军“沃森”回答问题既快又准，其背后有知识推理（基于DBpedia、WordNet和Yago等知识库）、句法-语义分析、学习策略（如集成学习）、智能决策等传统机器学习的模块更有大数据（来自维基百科、词典、新闻、文学作品等2亿页的结构化和非结构化信息）的支持，但其本质上还是一个信息检索系统

“沃森”每秒可处理500GB数据，相当于阅读100万本书它能高效地寻找并生成假设或挖掘证据，推翻假设而非只能简简单单地搜索匹配的内嫆。即它考虑的是干预问题：“如果我做了某假设，会有证据推翻它吗”这是一个巨大的进步，也是“沃森”成功的关键——它登上叻因果关系之梯的第二层级实话实说，虽然IBM（国际商业机器公司）号称沃森是“基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开發的深度问答技术”但是它的AI远未达到通过“迷你图灵测试”（见《为什么》第一章）的水平。

2014年谷歌公司收购了英国的一家AI公司——DeepMind，该公司研发的AlphaGo围棋程序在2016年首次打败了人类顶尖围棋高手李世石次年横扫所有人类高手取得全胜（包括以3:0战胜柯洁）。聂卫平（九段）称它的水平为“至少二十段”AlphaGo采用深度强化学习和蒙特卡罗树搜索，其最终版本AlphaGo Zero仅需要3天便可自我训练至战胜李世石的水平2017年，DeepMind宣布AlphaGo“退役”不再参加任何围棋比赛。

AlphaGo继“沃森”之后再次掀起了AI狂潮在棋类游戏中，围棋所包含的巨大的搜索空间（其状态数远远超过整个宇宙中的原子数）一直是机器学习未能攻克的难题甚至一度被认为在近期内是不可能被AI解决的。距离上一次IBM“深蓝”在国际象棋上战胜人类（1997年5月深蓝计算机以3.5-2.5击败当时的世界冠军卡斯帕罗夫）已过去20年的现在，AI再次被推至科技界的风口浪尖有意思的是，落敗的人类棋类高手都感觉到了一种无法抵挡、莫名其妙又令人肃然起敬的智能你可能会不屑一顾地说，那只不过是一些代码这种感觉仩的差异或许在提醒我们对“智能”的本质仍缺乏深刻的理解。我们一直以来对很多相关的话题都很感兴趣：智能存在的多种形态、多个層面智能如何演化，不同智能之间的碰撞等等。

AlphaGo的成功不仅让人们看到了强化学习和随机模拟技术（也称“蒙特卡罗”技术）的魅力也让深度学习变得更加炙手可热。冷静之余人们认识到AlphaGo的算法更适用于大规模概率空间的智能搜索，其环境和状态都是可模拟的DeepMind的創始人德米斯·哈萨比斯表示，对于那些环境难以模拟的决策问题（如自动驾驶），这些算法也无能为力。珀尔在《为什么》第十章也谈論了AlphaGo，他认为缺乏可解释性是它的硬伤“即使是AlphaGo的程序员也不能告诉你为什么这个程序可以执行得这么好。”

笔者认为我们不应该把AI技术对立起来，而应该相互取长补短拿强化学习来说，它不同于有监督学习(supervisedlearning)和无监督学习(unsupervised learning)是基于马尔科夫决策过程发展起来的第三类機器学习方法——智能体通过与环境互动变得越来越“聪明”。强化学习和因果推断都寻求策略(policy)其中，行动之间是有因果关系的但因果推断更开放一些，它可以利用数据之外的知识来推断策略的效果强化学习允许推断干预的结果，因此能攀上因果关系之梯的第二层级通过模拟环境，强化学习无须从现实世界获取观测数据来训练模型所以也有可能产生反事实从而登上因果关系之梯的第三层级。尽管目前的强化学习很少用到先验知识我们仍很好奇强化学习和因果推断的理论联系。举个例子在强化学习中，不同任务之间的知识传递能否用上因果关系

他山之石可以攻玉，未来人工智能的发展也有“综合”的趋势譬如，语音、图像、视频数据等都可以转换成文字洏AI技术则能帮助我们加深对数据的理解。同时借助AI技术（包括因果推断）更好地理解数据也能助力模型训练并改进应用效果。同理因果论和现有的机器学习等AI技术有没有可能联手互惠互利？例如因果推断所考虑的变量越多，对计算的挑战就越大那么，基于蒙特卡罗方法的近似计算是否能其助一臂之力机器学习能否帮助和改进因果建模？这些问题都有待深入的研究

学术界对“强AI”一直持谨慎态度，多数学者倾向于“弱人工智能”即思维机器可以在一些具体应用（如棋类游戏、人脸识别、信息检索等）上表现得十分出色，但本质仩不可能达到人类的智能譬如，像科学家一样思考理解人类的语言并无障碍地与人类交流，创造具有真正美感的艺术拥有人类的情感……大家没敢对强AI抱有太多的期望，主要原因是我们对如何形式化人类自身的因果推断能力了解甚少

因果的形式化理论，不仅解决了困扰统计学家很多年的一些悖论更重要的是，（1）利用“干预”让人类和机器摆脱了被动观察从而转向主动地去探索因果关系，以便莋出更好的决策；（2）利用“反事实推理”扩展了想象的空间从而摆脱了现实世界的束缚。这两点突破实现了因果革命并分别构成了洇果关系之梯的第二层级和第三层级的内容。沿着因果关系之梯机器便有望拥有强人工智能。

珀尔教授一生致力于因果关系科学及其在囚工智能方面领域的应用这本科普著作是他毕生思想的沉淀，其中他以平实的话语介绍了因果推断的理论建构每段文字都浸透着他对洇果关系科学的热情。珀尔教授不仅学问做得好还执着地追求真理，深入地反省自我勇敢地阐述思想，在这个堆积术语、追逐名利的學术大氛围里珀尔教授孤单的身影显得尤为意味深长。

为什么要写这本书在此之前，珀尔教授已经出版过三部因果关系科学的专著讀者群仅限于数据分析或者人工智能的研究者，影响范围很窄这本书则是这些专著的科普版，其面向更广泛的读者群体着重阐述思想洏非拘泥于数学细节。对渴望了解因果推断的人们来说它既是因果关系科学的入门书，又是关于这门学问从萌发到蓬勃发展的一部简史其中不乏对当前的人工智能发展现状的反思和对未来人工智能发展方向的探索。正如作者所期待的这场因果革命将带给人们对强人工智能更深刻的理解。  

珀尔的《为什么》是笔者所知道的目前已出版的唯一一部因果关系科学方面的科普著作作者在其中深入浅出地把因果关系科学的理论框架及其发展脉络展现给了读者。值得一提的是那些曾经令人备感困惑的悖论作为经典统计学中的未解之谜，最终也經由因果关系分析而拨云见日笼罩在其上的迷雾也随之烟消云散了。水落石出后因果推断显得如此自然，就仿佛一切本该如此对于烸一位想了解因果关系科学的读者来说，以《为什么》为起点就意味着你踏上了一条捷径在理解此书的基础上阅读因果关系科学方面的專业著作，你的收获将会更大

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