# 《为什么》简介：相关不是因果，那到底什么是因果？

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我们要讲一本2018年3月出版的新书，《为什么：因果关系的新科学》（The Book of Why: The New Science of Cause and Effect）。

这本书的作者是个传奇人物，计算机科学家和哲学家朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）。我们前面刚刚讲过，现有的基于机器学习的人工智能应该叫“人工不智能”，而珀尔，研究的恰恰是真正的人工智能。

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珀尔今年81岁，是人工智能界的一面大旗。前几天《大西洋月刊》还说 [1]，珀尔本是机器学习这门技术的开山鼻祖之一，而他现在是这个技术最激烈的批评者。珀尔干的事情就是想让 AI 获得真正的智能。


所以珀尔专注于研究因果关系。在我看来书中这些研究一时之间很难用到一个实用的 AI 系统上去，但是这些内容对“人”倒是很有意义。它能让我们更深入地理解这个世界。

咱们专栏的读者应该都听说过一句话，“相关不是因果”。冰激凌销量上升的时候，被淹死的人也增多了 —— 难道说吃冰激凌导致了人被淹死吗？当然不是，它们之间只有相关性，没有因果关系。

可是怎么样才算有因果关系呢？

不吃饭就会饿，这似乎就是一个因果关系。我们对简单的因果关系应对自如，但是在现代社会这个复杂的世界里，有时候建立因果关系非常困难。

比如说，吸烟有害健康，这句话现在人人都相信。可是你知道吗，就在几十年以前，就有很多统计学家认为，到底是不是吸烟导致了肺癌这个问题，你根本就不应该问！

有些人认为事情只要稍微复杂一点，判断因果关系就是徒劳的。有些人甚至认为根本就没有什么因果，一切都只不过是相关性。

难道我们仅仅是根据经验做事吗？

在过去不到三十年的时间里，人们对因果关系这个问题的理解取得了突破式的进步，可以说是发生了一场“因果革命”。珀尔这本书，就是向“聪明的外行”介绍这个新学说。

这本书里有哲学的思辨，有数学的算计，有天才的故事，更有拨云见日般清晰的思考。我读这本书的体验非常刺激。

但是这本书难度比较大。我们专栏有一个基于斐波那契数列的难度系数系统，这本书某些内容的难度系数大概超过了13。但是我建议你下点功夫把它啃下来。我们不会用到什么数学，只要你愿意思考就行。你就当是用这本书打磨一下大脑。

而你收获的，将是认识世界和改变世界的高级套路。

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