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“Judea Pearl:新因果科学与数据科学、人工智能的思考”学习笔记

已有 848 次阅读 2020-6-22 10:37 |个人分类:人工智能|系统分类:科研笔记

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“Judea Pearl:新因果科学与数据科学、人工智能的思考”学习笔记

程京德


“6月21日,图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 在第二届北京智源大会上做了《新因果科学与数据科学、人工智能的思考》的报告。”[1] 

“Pearl 解释了因果科学为什么需要新的逻辑和新的推理机制,以及因果科学中新引擎的结构是什么。”[1]

首先,阅读了[1]给出的 Judea Pearl 的讲演幻灯片和记录,笔者不认为“Pearl 解释了因果科学为什么需要新的逻辑和新的推理机制”。

“逻辑(学)是什么?” “研究逻辑(学)是为了什么?” “逻辑(学)能够被用来做什么?” 这些问题,在逻辑哲学家们、哲学逻辑学家们、数理逻辑学家们那里至今也没有一个完全统一的共同认识。非逻辑学领域(尤其是计算机科学领域和智能科学领域)的众多科学家往往以“管中窥豹”的方式来看待逻辑学并且使用着各种被他们称之为“逻辑”的“逻辑系统”。

一般而论,当某个科学领域需要一种新的逻辑系统(不是新逻辑系统而是什么新理论也同样)来解决该领域的问题时,首先必须确认,现有的逻辑系统(或理论)无法(或不足以)被用来解决目标问题。但是,Judea Pearl 在讲演中并未指出并回答,现存的各种逻辑为什么无法(或不足以)被用来解决 Judea Pearl 的因果科学中的问题?无论 Judea Pearl 所谓的“new logic”是什么,如果他不指出“old logic”之不能及不足,那么实际上就没有合理地回答他自己设定的问题,“why it requires a new logic, and a new inference engine”。

举例来说,Judea Pearl 在讲演中多次提及反事实(counterfactuals),却完全没有提及 “counterfactual logic”或“conditional logic”,这大概会让任何一个知道(反事实)条件句逻辑的哲学逻辑学家都感到诧异。

再举例来说,以笔者之见, Judea Pearl 在讲演中陈述的许多因果科学中的问题,其实都与逻辑前提及推论(预测)结果之间的相关关系有关;然而他并未用到“relevance”或“relevance relation”,当然更没有提及相关逻辑。

借此地重申一次笔者在以往的博客文章和讲演中提出的看法,智能科学的统一逻辑基础必将是基于相关逻辑(尤其是强相关逻辑)发展起来的,其在定量侧面的最有希望的基础应该是Judea Pearl 的因果理论 [2,3]。此处不是可以深入阐述理由的地方,余不赘述。

(2020年6月22日记)

 

参考文献

[1] Mr Bear, 蒋宝尚, “贝叶斯网络之父 Judea Pearl:新因果科学与数据科学、人工智能的思考”,微信公众号 AI科技评论,2020.6.21.

[2] Judea Pearl, “Causality: Model, Reasoning, and Inference,” 2nd Edition, Cambridge University Press, 2009.

[3] Judea Pearl and Dana Mackenzie, “The Book of Why: The New Science of Cause and Effect,” Basic Books, 2018.  




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1 王兴

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