作为本科数据科学背景较重的学生，我们熟记于“相关不等于因果”这句话，并常在分析中运用相关性的方法，而闭口不谈因果关系，因而因果推断不常为我们所熟知。在通往AGI的道路上，仅靠基于相关性的机器学习是不足以的，因果推断则成为了突破“强人工智能”实现阻碍的关键方向。作为该领域的领军者，图灵奖获得者珀尔（Judea Pearl）的这本《为什么：关于因果关系的新科学》是入门该领域的完美书籍，它既有科普性质，又能为该领域研究者起到梳理历史、启发思路的作用。
感谢我的本科导师彭珍教授的赠书。
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