AI:2020年6月21日北京智源大会演讲分享之09:40Judea教授《 The New Science of Cause and Effect with reflections ondata s》


咖啡豆清脆
咖啡豆清脆 2022-09-19 12:51:41 52020
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AI:2020年6月21日北京智源大会演讲分享之09:40Judea教授《 The New Science of Cause and Effect with reflections ondata s》

导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授,博主受益匪浅,此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时,一张一张截图进行保存,希望与大家一起学习,共同进步,非常欢迎国内外人工智能领域网友,前来留言探讨与分享,同时感谢点赞或评论!
Judea Pearl  图灵奖得主,贝叶斯网络提出者。朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)——以色列裔美籍计算机科学家、哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络而闻名。他还因在结构模型的基础上发展出因果和反事实推论而受到广泛称赞。2011年,ACM授予Judea Pearl图灵奖,以表彰他“通过发展概率和因果推理演算对人工智能做出的基础性贡献”。
Judea Pearl 认为当今深度学习所有令人印象深刻的成就,都只不过是为了适应“曲线拟合(Curve fitting)”而今,这也导致深度学习的研究员们困在了“关联级别”的问题窘境里。Judea Pearl 期望能掀起一场“因果革命”,采用因果推理模型,从因果而非单纯的数据关联角度去研究人工智能。Judea Pearl 在2018年出版了一本新著《为什么:关于因果关系的新科学》系统总结了自己近25年关于“因果推断”探索的思想结晶、研究成果。
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目录

2020北京智源大会

Judea Pearl《The New Science of Cause and Effect with reflections on data science》演讲PPT及部分翻译

TWO DATA SCIENCE REVOLUTIONS 两次数据科学革命

THE CAUSAL REVOLUTION 


2020北京智源大会

Judea Pearl《The New Science of Cause and Effect with reflections on data science》演讲PPT及部分翻译

Judea Pearl个人官网http://bayes.cs.ucla.edu/jp_home.html

TWO DATA SCIENCE REVOLUTIONS 两次数据科学革命

  • 1 The BIG DATA Revolution: Machine Learning, Neural Networks, Deep Learning: (Alpha-Go, voice recognition, machine translation, self-driving cars).
    Data-Centric, limelight, classes, jobs, and salaries. 
    大数据革命:机器学习、神经网络、深度学习:(alphago、语音识别、机器翻译、自动驾驶汽车)
    以数据为中心、聚焦热点、阶级、工作和薪水。
  • 2. The Causal Science Revolution: From data to policies, to explanations, mechanisms, generalizations, credit and blame, fairness, creativity, and Free will.
    Science-Centric, silent, future jobs, and salaries. 
    因果科学革命:从数据到政策,再到解释、机制、概括、信任和指责、公平、创造力和自由意志。
    以科学为中心,沉默,未来的工作和薪水。

THE CAUSAL REVOLUTION 

  • "More has been learned about causal inference in the last few decades than the sum total of everything that had been learned about it in all prior recorded history." (Gary King, Harvard, 2014) 
  • "Hundreds of problems thought to be impossible can now be solved using simple mathematics and tractable algorithms." (Judea Pearl, UCLA, 2020) 

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