因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか
ジューディア・パール(著)
,ダナ・マッケンジー(著)
,松尾豊(監修解説)
,夏目大(訳)
/文春e-book
作品情報
「人工知能の巨人」が放つ「なぜ?の科学」の革命的な入門書!
「私自身、この本の解説を書くことが憚られるくらいの凄い内容」
――松尾豊氏(人工知能学者・東大大学院教授)絶賛!
米Amazonでは1256レビュー、4.5★。ポピュラーサイエンスの世界的ベストセラー!
・今までの統計学では答えられなかった「なぜ?の科学」とは?
・それは3段の「因果のはしご」を使って説明できる
・著者は人工知能界のノーベル賞にあたるチューリング賞受賞!
・現在のデータ主義には限界がある。それを乗り越える「因果推論」とは?
・その商品が売れた理由をどう分析し、新たな儲けにつなげるか?
・公衆衛生におけるベストな選択肢の考え方とは?
・人間のように考えられる人工知能=強いAIはつくれるか?
・そもそも私たち人間はどのように「因果関係」を考えているのか?
統計学とデータ分析を超えた新たな学問の誕生!
人工知能と人類の未来を知るために、なくてはならない一冊。
データ分析、マーケティング、意思決定に携わるビジネスパーソンも必読!
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商品情報
- 著者
- ジューディア・パール, ダナ・マッケンジー, 松尾豊, 夏目大
- ジャンル
- サイエンス・テクノロジー - 数学・物理学・化学
- 出版社
- 文藝春秋
- 掲載誌・レーベル
- 文春e-book
- 書籍発売日
- 2022.09.12
- Reader Store発売日
- 2022.09.12
- ファイルサイズ
- 27.3MB
- ページ数
- 608ページ
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この作品のレビュー
平均 4.5 (13件のレビュー)
-
世界屈指の人工知能科学者が因果推論について、過去の事例や著者自身の経験・研究をもとに解説している。そもそも因果推論とはなにをすることか、人工知能の科学者がどうして因果推論について研究することになったの…か、因果推論を蔑ろにしていた統計学者などの歴史、一貫して重要性を主張していた因果ダイアグラムの解説などさまざまなことが学べる。
私自身、計量経済学を中心にデータ分析を学んでいたこともあり、もともと因果推論には関心があった。本書でも述べられていたが、伝統的に?計量経済学のほとんどの教科書では因果ダイアグラムを使われることがなかった。しかし、因果ダイアグラムを駆使することで、交絡・コライダー・媒介などを明確にできることが説明されていた。このことは非常にまなびになった。あの有名なモンティ・ホール問題も因果ダイアグラムで解説されている。
データのみから情報を得るだけでは因果推論はてきない(因果のはしご一段目)。介入や反事実(因果のはしごの二段目、三段目)を扱うには、推論したい事象の分野についてよく考察できるだけの知識や経験が必要だと実感した。なお、観察データから純粋な効果(本書ではdo演算子が式にある問題)を推定できる方法も本書では解説されている(フロントドア調整など)が、これらもそれぞれの因果の向きや理屈を理解していないといけない。
本書では因果推論をうまく扱えなかったがために間違った道に進み、多くの失敗(たばこや壊血病など)をしてきたことが紹介されている。私自身、本書の内容についてまだまだ理解不足なことばかりであるが、因果推論の考え方で正しい道の方向に向いていきたいと思った。
続きを読む投稿日:2024.01.25
因果推論ができるようになるのが子供の頃からというのが重要。ある日突然自由意志をもらって喜ぶのはおかしいから。これは私の敬愛する哲学者の永井均さんの例。僕たちはいつ自由意志をもらったかわからないところで…自由意志を得ている。
三段のはしご。観察、行動、反事実であるが、反事実の段階で、善悪がわかっても遅い。おそらく観察段階で、単なるA.I.兵器として使われるだけだ。でも、三段のはしごに分類したことはある程度成功している。
因果ダイアグラムのように視覚化されると、たいへんわかりやすくなる。ただ実践して使えるかと言われれば首を横に振るだけだ。ただ少し図を変形することによって意味合いが変わってくるのは感慨深いものがあった。
A.I.の内容が透明になることを望んでいるようだが、そして、それは強いA.I.を目指しているのだろうが、それは全くどうでもいいことのように思われる。そのA.I.が因果推論をしないならばという条件をつけてのことだが。
どうしても最後のA.I.のところばかり集中して考えてしまう。でも、因果関係を科学の言葉に翻訳した功績は大いに認めてよいと思う。
古代の人は確率に弱かったが、因果推論には強かったと思われる。それは今の現状にも言えること。続きを読む投稿日:2024.07.15
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