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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.