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| 編輯推薦： |
人工智能与智能教育丛书
袁振国 主编
传播智能教育融合发展先锋理念
促进每个人全面、自由、有个性地发展
人类已进入智能时代。教育与人工智能相融合，掀起了教育变革的第三次浪潮！智能教育为每一位学习者提供个性化服务，能够有效提升教育质量，促进教育公平。与此同时，人工智能时代对劳动者素质也提出了更高要求，向传统教育方式发起了挑战。
“人工智能与智能教育丛书”聚焦人工智能前沿理论、核心技术，用大量鲜活生动的案例，探讨人工智能技术推动教育方式和学习方式变革的颠覆性力量。
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| 內容簡介： |
因果推断是一门专注于回答“为什么”的科学。因果推断不仅是公共政策制定与企业创新迭代中的核心科学方法，是人工智能技术发展的前沿阵地，也是日常生活中帮助我们做到理性判断的重要思维方式。
本书将结合案例分析，介绍因果推断的核心概念、因果推断的黄金法则随机对照实验、基于历史观测数据进行因果推断的方法以及因果推断在未来人工智能发展道路上面临的挑战等。希望通过轻松的文字和有趣的案例，将烧脑的理论知识逐层展开，为你打开精彩的因果世界大门。
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| 關於作者： |
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袁融，麻省理工学院运筹学中心博士毕业，先后在亚马逊、沃尔玛、任职，目前在美国大服装推荐电商公司Stitch Fix担任数据科学家。
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| 目錄：
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一、什么是因果推断
逻辑思维的自然属性：“为什么”的追问
人类文明的内在动因：因果思维层级框架
科学决策的核心方法：从吸烟是否导致肺癌的大争论说起
二、因果推断的缺席
基于相关性的误判
辛普森悖论
三门问题
三、随机对照实验
什么是随机对照实验
因果推断的黄金法则
随机对照试验怎么做
随机对照实验的局限性
四、基于观测数据进行因果推断
因果关系图1
混淆变量
去除混淆（一）：分层法
去除混淆（二）：回归法
去除混淆（三）：匹配法
对撞变量
解读悖论
去伪存真
五、因果推断与人工智能
强人工智能
人工智能的短板
行使因果推断的人工智能
参考文献
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| 內容試閱：
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科学决策的核心方法：从吸烟是否导致肺癌的大争论说起
因果思维在人类的文明演进中起到了至关重要的作用，但现代的因果推断理论在过去的半个世纪中才得到真正的发展。在过去的几十年里，因果推断在许多重大医疗、教育、经济等公共政策问题上发挥着越来越重要的作用。以下我们一起来回顾在因果推断理论发展早期的一个影响世界的真实案例，这就是经典的 1950—1964 年间对“吸烟是否导致癌症”的一场长达 14 年的大争论。
进入 20 世纪初期的美国，工业飞速发展，烟草行业也因为工业化的进程产生了巨大的变革。越来越多的人们开始吸食香烟——相比烟斗和雪茄，这种事先做好的卷烟不仅使用方便而且价格便宜，而且还得到了蓬勃发展的广告业的加持。很快成为美国流行的商品之一，香烟从 20 世纪初进入市场，发展到 1965 年的时，烟民的数量占据美国全国总人口的 45%，平均每一个烟民一天就会消耗 25 支以上香烟。
香烟的流行让许多人名利双收，然而，人们发现社会中肺癌病人的数量也直线上升。有的人开始意识到似乎肺癌和吸烟之间有着某种密切的关联。大家开始警觉，会不会吸烟和得肺癌之间存在因果关系呢？从今天的角度看，这似乎是一件不言而喻的事情。事实上，如果我们站在今天 去 回 顾 香 烟 消 耗 量 和 肺 癌 死 亡 率 趋 势 的 话（见 图 1-2），我们一眼就可以发现男性肺癌死亡率的趋势和香烟消耗量的趋势是高度一致的，只是肺癌死亡率大约滞后于香烟消耗量 30 年。但是请注意，仅仅根据趋势曲线是无法判定因果关系的，因为曲线的相似只能代表了相关关系，而不能证明因果关系。如果我们不去看 1960 年之后的曲线，假想我们来到了 1960 年，我们看到的就只是高速增长的香烟消耗量和同样高速增长的肺癌死亡率，只是后者滞后了大约30 年。但这并不具有说服力——因为找到两个相隔 30 年但都快速增长的变量并不困难！
从 1950 年开始，不断有新的调查表明 ：（1）肺癌患者 中 吸 烟 者 的 比 例， 远 远 大 于 非 肺 癌 患 者 的 比 例；（2） 重度吸烟者中肺癌患者的比例，远远大于非吸烟者中肺癌患者的比例。这些调查中展现的差距之大让更多的人怀疑吸烟对肺癌有着直接的影响。然而，这些调查仍然说服力不够，因为这些调查的结果还是仅仅只能说明吸烟和得肺癌这两件事情有极大的相关性，但不能说明吸烟就是导致癌症的原因。许多支持吸烟的人认为，一定存在诸如致癌基因这样的“其他”因素，同时导致了吸烟倾向和致癌概率，所以吸烟并不是致癌的原因。换句话说，如果你运气不好拥有致癌基因，即使你不吸烟，你患肺癌的几率也会很高。对于致癌基因等其他因素，在因果关系理论中我们给了它们一个专门的名字——混淆变量（Confounder）。我们会在之后的章节中具体介绍混淆变量这个概念。但是从当年对这一因果关系被质疑开始，在长达十多年的时间里，没有一个人能够给出有力的驳斥。似乎谁也无法证明不存在这样的混淆变量，人们也只是对混淆变量有各种猜想，但却无法测量它。
在那个时代，由于支持吸烟的势力非常强大，很多人对吸烟导致癌症这种观点进行了口诛笔伐。他们当中不乏烟民，更有甚者在烟草公司的资助下故意打压吸烟有害的言论。这些言论听起来也不乏道理，比如，也许肺癌和越来越糟糕的空气质量很有关系，也许肺癌和人们的不良生活习惯有关系，但核心观点就是肺癌和吸烟这件事没有关系。
另外值得一提的是，尽管随机对照实验（我们在后面的章节中会具体介绍）已经在那个年代被广泛认知，但是在吸烟这个问题上进行随机对照实验却寸步难行。因为在随机对照实验中，我们需要找到非常相似的人群，让其中一组人吸烟，另外一组人不吸烟，然后再观察对比结果。这显然是不可行的，因为我们无法为了收集实验数据而强迫任何人吸烟。
如果是你，你会采取什么样的方法来说服大众呢？在那个年代，因果关系的理论初露萌芽，科学家们也没有厘清如何从大量的临床数据中得出确凿的因果关系结论，无数人在吸烟是否会导致癌症的问题上争论不休，始终无法给出定论。
但是，这场因果思辨却因为这个极为敏感的社会议题被公众认知，并终推动了因果推断的发展。如前所述，在大量的调查数据面前，人们已经发现吸烟和得肺癌有着极大的相关性。现在问题的关键是如何排除可能的混淆变量。聪明的科学家提出了一个类似反证的思考方法，即我们可以先假设确实存在某些混淆变量，比如说一种既可以致癌也会让人具有强烈吸烟倾向的基因，然后再通过数据来分析这个基因的影响力。假设我们通过数据分析发现，吸烟者比非吸烟者患肺癌的概率高 20 倍，那么为了解释在数据中看到的 20 倍的差异，我们就需要致癌基因在吸烟者中的携带率比非吸烟者高 20 倍，否则我们就不能得到吸烟和患肺癌没有直接因果关系的结论。换句话说，如果这个基因在非吸烟者中的携带率是 5%，那它在吸烟者中的携带率就应该是 100%。这让当时的决策者们认识到，如果确实存在一个重要的混淆变量，那通过反推的结论，这个混淆变量的影响力必须大到一个难以置信的程度。所以这样的混淆变量很有可能并不存在，或者即使存在也不能掩盖吸烟对肺癌的影响。这个论证大大加强了人们对吸烟导致肺癌这个论断的信心。
1965 年，由美国政府部门组成的专项咨询委员会得出了吸烟导致肺癌的终结论。随后烟盒上被强制印上了“吸烟有害健康”的提示，并且香烟广告被禁止在电视上播出。虽然委员会的终报告也指出，当前的统计学方法还不足以确认吸烟和肺癌之间的直接因果关系，但毫不为过地说，这个结论拯救了上百万人的生命，吸烟人数在 1965 年之后开始逐渐下降。
回过头来看，吸烟是否导致肺癌这个经典案例，不仅是基于科学方法指导重大公共政策决策的一次重要实践，也同时激发了因果推断理论的发展。从数据中很容易发现相关性，但却不容易得出因果关系。人们发现当随机对照实验无法实施时，我们缺少有效的数学语言和统计学方法来得到可靠的因果推论。在这个长达 14 年的争辩过程中，真理越辩越明，人们认识到了因果推断的关键作用。
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