[『因果推論の科学 「なぜ？」の問いにどう答えるか』ジューディア・パール ダナ・マッケンジー 松尾豊 夏目大 | 単行本 - 文藝春秋BOOKS](https://books.bunshun.jp/ud/book/num/9784163915968) ・今までの統計学では答えられなかった「なぜ？の科学」とは？ ・それは３段の「因果のはしご」を使って説明できる ・著者は人工知能界のノーベル賞にあたるチューリング賞受賞！ ・現在のデータ主義には限界がある。それを乗り越える「因果推論」とは？ ・その商品が売れた理由をどう分析し、新たな儲けにつなげるか？ ・公衆衛生におけるベストな選択肢の考え方とは？ ・人間のように考えられる人工知能＝強いAIはつくれるか？ ・そもそも私たち人間はどのように「因果関係」を考えているのか？ [WHY](http://bayes.cs.ucla.edu/WHY/) [科学の世界に革命をもたらしえる力──『因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか』 - 基本読書](https://huyukiitoichi.hatenadiary.jp/entry/2022/09/16/080000) ## 目次 序 章 「[[因果推論]]」という新しい科学 第１章　因果のはしご 第２章　シューアル・ライトが起こした革命 ─因果推論創世記 第３章　結果から原因へ ─ベイジアンネットワークの真価と限界 第４章　交絡を取り除く ─ランダム化比較試験と新しいパラダイム 第５章 タバコは肺がんの原因か？─喫煙論争の煙を吹き飛ばす 第６章　パラドックスの詰め合わせ ─因果のレンズで世界を見る 第７章 介入─険しい山を登るための強力な道具一式 第８章 反事実 ─「こうであったかもしれない」世界を考える 第９章 媒介 ─因果関係の背後にはどんな仕組みがあるのか？ 第10章 ビッグデータ、AI、ビッグクエスチョン ## 読書メモ 序章 - なぜ因果を表現する数式がなかったのか？ - ゴルトンとピアソンが因果を扱うのに失敗し、扱ってはならぬものとしてしまった - 相関は因果ではない - データは何も教えてくれない - 因果計算法 - 因果ダイアグラム - 記号言語 - 介入の演算子 do - 観察と行動（介入）は異なる - 因果推論エンジン - 入力 - 仮定 - 問い - データ - 出力 - 既存の因果モデルで答えられるものかどうか？ - YES -> 仮想的