因果推論の科学―「なぜ？」の問いにどう答えるか

パール，ジューディア〈Ｐｅａｒｌ，Ｊｕｄｅａ〉/マッケンジー，ダナ【著】〈Ｍａｃｋｅｎｚｉｅ，Ｄａｎａ〉/松尾 豊【監修・解説】/夏目 大【訳】

文藝春秋（2022/09発売）

• サイズ 46判／ページ数 608p／高さ 19cm
• 商品コード 9784163915968
• NDC分類 417
• Cコード C0098

出版社内容情報

ジューディア・パール［ジューディア パール］
著・文・その他

ダナ・マッケンジー［ダナ マッケンジー］
著・文・その他

松尾 豊［マツオ ユタカ］
解説

夏目 大［ナツメ ダイ］
翻訳

内容説明

チューリング賞受賞「人工知能の巨人」が史上最大の難問「なぜ？」の問題に挑む。この商品が売れた理由は？感染症が広まった理由は？従来の統計学やデータ分析からだけでは、この「なぜ？」という問いには答えられない。しかし、「なぜ？」という問いに人工知能が答えられれば、人間のように考える。“強いＡＩ”をつくることができる。統計やデータを超えた「因果関係」は、いかにして得られるか。そもそも私たち人間は、どのように「因果関係」を考えているか。―まずは３段の「因果のはしご」を登ってみよう。

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

著者等紹介

パール，ジューディア［パール，ジューディア］ ［Ｐｅａｒｌ，Ｊｕｄｅａ］
コンピュータ科学者、哲学者。人工知能への確率論的アプローチの導入とベイジアンネットワークの開発によって世界的な名声を獲得。構造モデルに基づく因果推論と反事実的推論の開発でも知られ、「人工知能分野の巨人」と呼ばれている。２０１１年には、コンピュータサイエンスにおける最高の栄誉であるチューリング賞を受賞した。現在、カリフォルニア大学ロサンゼルス校コンピュータサイエンス学科教授

マッケンジー，ダナ［マッケンジー，ダナ］ ［Ｍａｃｋｅｎｚｉｅ，Ｄａｎａ］
科学ライター。プリンストン大学で数学の博士号を取得。サイエンス誌やディスカバー誌などに寄稿する

松尾豊［マツオユタカ］
東京大学大学院工学系研究科教授、日本ディープラーニング協会理事長。東京大学工学部電子情報工学科卒業、同大学院博士課程修了。博士（工学）。産業技術総合研究所、スタンフォード大学を経て、現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[kitten]

図書館本。私達は、「相関関係と因果関係は異なる」と統計学で教わるが、では因果関係をどのように示すのか？ということが科学的に難しかった。一つの答えがRCTであるが、いつでもRCTが行える訳では無い。ようは、交絡因子をどうやって処理していくのか。今のAIは意味を考えることはできない、と読んだことがあるが、それにもつながる。因果関係を計算できなければ、意味など読める訳がない。今までの科学がひっくり返るような壮大な話だけに、非常に難解。これは、知恵の必要な話だな。データだけですべてわかるわけはない。

2023/08/18

[月をみるもの]

因果論は人間の意識と認識の根本にあるため、これを軸にした宗教はめちゃ強い。現世では決して成り立たない因果応報が、前世や来世を設定することで自然に説明できてしまう。これを否定するには、あらゆる因果ダイアグラムと反実仮想を無化する「悟り」が必要なのだ。シッダールタ偉すぎる。パールはやっぱよくもわるくもユダヤ人って感じ。

2023/05/29

[loanmeadime]

読んだ、とは決して言えない理解度ですが、どうにか最後まで字面を追いました。テレビのコメンテーターなどの話を聞いていて「それは相関関係で因果関係じゃないだろう」と突っ込みたくなることがちょくちょくあるのですが、本書を読み始めてすぐに因果に対する自分の不明を悟りました。ところが、本書の初めで三歳児が因果関係を理解できる、と述べられます。因果推定のために必要な、介入や反事実という手続きの説明は理解したとは言い難いのに、例については何となくわかった気になるのは、私の中の三歳児が活躍したのかもしれません。

2023/05/07

[shin_ash]

パール氏のTwitterアカウントにもThe Book of Whyって出てたので気になっていた。めでたく翻訳されると言うことで早速読んでみた。本書は縦書きに読み物風なので、パールの統計的因果推論やその他の入門書を読んでいると、理解が深まって非常にわかりやすい。反事実などは“U”って何？って思っていたがUnitのUらしい。単称因果(個別の因果)を考える場合の“個”のことを単位(Unit)と呼んでいる様だ。ただ、林岳彦先生もつぶやいていたが多分それは予備知識があるからだろう。松尾氏の解説にも“難解”とあるの

2022/10/02

[わたなべ]

めちゃくちゃ面白かった。こんなに面白い本が読めたのは久しぶりだ。内容は因果推論についてだが、手法というよりも主に歴史について。因果というものが科学の世界で歴史的に異端とされてきた経緯について事細かに書かれていて面白い。 因果推論は我々が普段当たり前のように行うものあるが、因果関係を排除した統計学が繁栄した結果、因果を扱うことはタブー視されてきたということがわかる（私達は統計学を習うとまっさきに、相関関係があるからといって必ずしも因果関係を示すものではないと習うが、それ以上のことについて習うことはない）。

2024/01/30