因果革命

前言：
這本書超越我的知識層很多，已是統計學的探索未知領域。理論很簡單，但實作卻很複雜。看過公式，但還是理解不出為何如此。

隨記：
前言
．人類大腦是有史以來最先進的因果處理工具，我們大腦儲存大量的因果知識。
．我們從來沒有見過因果的數學語言
．相關不是因果(Correlation is not causation)，雞啼跟日出很有關聯，但不是日出的原因。
．資料本身一點也不智慧→從資料可以分析，統計出機率，但不知為什麼，而科學的目的是精確，相互背悖。
．因果圖(causal diagram)→再搭配數學，就能從統計晉升成因果統計，作者稱為因果微積分。
．資料根本不了解因果關係，估計量只負責告訴我們統計結果。→意思是統計表達是一種相關，而非因果。
．人類直覺是以因果為基礎，而不是統計和邏輯。
．我們可把原因定義為一個客體，此客體受另一客體依循。類似前者所有客體，都受類似後者的所有客體依循。換句話說，如果前者不存在，後者也不會存在。因果實梯的頂端、反事證。
．休謨提出的定義其實不止一個而是兩個。第一是規律性(regularity)。即使結果規律地依循原因。第二是反事證(如果前面的客體不存在的話…)
．反事證定義比較接近人類直覺。我們把原因視為造成改變的事物，而它造成的改變一定是此事物不存在時的差別。
．我們比資料聰明，資料不了解原因和結果，但人類了解。

一、因果階梯
．試圖解決不熟悉的科學問題時，畫出清楚的圖畫會非常有用。
．因果階梯：step1.關聯(觀看、觀察)、step2.介入(實行、介入)、step3.反事證(想像、回想、理解)。
．優異的預測不需要很好的解釋，貓頭鷹不需要了解老鼠為什麼總是會從A點跑到B點，同樣很會抓老鼠。→並非所有解答需要了解成因，目的為何決定選用的工具。算四方形面積並不需要用到微積分，就能解決。
．人類大腦一定具有某種密集資訊呈現法和高效率程序，來正確解譯每個問題。→似乎研究人類大腦會比瞎猜開發人工智慧演算法有效益。大腦逆向還原工程，目前最可能做到這事大概只有沒人權的北韓了。換種說法北韓可能是人工智慧的希望。(諷刺)
．因果(路徑)圖→讓統計從一元推論變成多維並線。也就是作者想表達的因果統計原理。現行的統計不管其他因子，只從一個因子作推論。像人類平均只有一顆蛋的問題，因果統計會把性別獨立成一個原點，形成結構式的路徑圖。路徑圖突破了數學無法表達的結構。數學公式再怎麼複雜都只有一行(一維)，導致數學公式永遠無法呈現結構(二維以上)的東西。如果再推論，數學中任何「常數」都不是常數。只是更高次數學的降階。這意味常數只適用三次元或更低次元的數學而已。如同小學背九九乘法表，72是9*8的常數，是X*Y時X=9,Y=8的結果。X,Y是可變性，具有因果性(待想出更好的比喻)

．代數方程式沒有方向性(也就是X=Y與Y=X相同)，所以經濟學家無法以標記來分辨因果方程式與回歸方程式。→突破盲點，代數無法處理不可逆問題。
．客觀一直是統計學家的最高目標
．資料是客觀的，意見是主觀的。→因果分析是主觀的，而貝氏統計是帶有主觀概念成分的統計。像喝酒的好處作分析，就已假設酒是有好處的基礎下作研究，就已失去客觀。

三、從證據到原因
．歸納的運作方向和演繹相反，是從證據產生假設。
．條件機率→盲點，條件成為「已知我知道」，但條件其實是假設而不是肯定。所以今日的商業廣告全在玩弄貝氏統計的盲點。最近看到電動車每公里成本只要一元的廣告，真是笑翻了。隱藏條件是鋰電池沒有充電次數問題。但這是不成立的假設，科技還沒突破鋰電池老化現象。反正鄉民數學差，沒知識，好欺負。其實鄉民只要聽到「環保(又便宜)」就興奮不已，其他都是廢話。另外只要冠上「民主」兩個字就無敵，而不管對方高喊的民主是什麼。這就是今日台灣平均智力水準，跟二千年前雅典市民沒有差別多少。除了手上有iPhone覺得比較先進的錯覺罷了。如果覺得你很聰明，那有一個很有趣的悖離現象。假如你很聰明那你會有錢，因為你做的決定都大多正確，所以長期下來會累積出財富。但事實大多數覺得自己是正確的人都很窮，越覺得自己是正確的越是窮到快脫褲子。這其實是反證你其實做了太多錯誤的判斷導致你的貧窮，為何會做出這麼多錯誤呢?因為你沒知識或是滿腦子的錯誤知識而不自知。我沒說窮人都是笨蛋，但因運氣極差而貧窮的機率很低。意思是大多數窮人都是笨蛋。這也就是在麥當勞打工的人，不可能找到像愛因斯坦高智慧人物的道理所在。
六、破解悖論
．悖論的形成原因是：我們誤把在某個領域學到的法則，套用在另一個領域。
．我們大腦不善長處理機率問題，但善長處理因果問題。這個因果能力往往造成幻象，這種系統性機率錯誤→蒙提霍爾問題(三門選車)。
．大腦缺陷：我們一看到固定型態，就想找因果解釋，想找出位於資料外的穩定機制，而最令人滿意的是，X造成Y這類直接因果關係。如果找不到，找出X和Y的共同原因也可以滿足我們。
七、超越調整：
．以do計算規則推導前門調整公式→雖然不懂，但這圖卻給了一種新的概念。分解、組合、模組化，就能公式化。

．科學家選擇線性模型時，通常只為了方便，沒有好理由。


心得感想：
人類運算速度是被嚴重低估，才導致推論電腦運算很優異的錯覺。像圖形理解，人腦的運算力會讓電腦吃鱉。所以綜合來看人腦的運算力還是在家用電腦之上很多檔次。意味著電腦運算力不如預期的高，也就意味著其實離人工智慧所需的運算力最低標還很遠。再看看耗電量，家用電腦已用到500瓦的電源了，才勉強夠用來打電玩。意味電腦目前對人腦，如同恐龍體形對細菌體形，耗能不成比例。錯覺來自比對問題，新舊電腦比較其實會產生錯覺，覺得進步很快，但電腦跟人腦比才能知道電腦還是嚴重落後。不管是運算力、耗能率等基礎不足問題，更別說是在此之上的應用層建構匱乏，知識元件只有貝氏機率建構出的類神經網路在撐著用、感應元件也未成熟。你的電腦最多能偵測到CPU溫度，即使你開麥克風他也不知道，因為這個元件並沒做。
時空條件的改變，造就方法的演進。以往認為複雜的理論，在今日電腦的強度下顯得容易可行。統計學以前無法處理多來源因子，是因為運算力不足，而當有電腦後，運算力(含記憶力)不再是問題時，統計學就能突破舊理論(單一條件分析)，而進入複合式。而這複合式以前視為困難，今日視為簡單。簡單就意味著可行。因果統計在昨日是很難實現的分析法，但今日卻變成可行的分析法。簡單說，條件隨著時間而改變，最佳方法也跟著改變。昨日的複雜，今日的簡單。當我們把所有因果數學化後，做成模組，那預知未來將是可行。統計學最終會成為預知學。如果世界只有一個先知，他將能成為世界首富和統治人類。統計學遠遠超出你的想像。它打破了能量論的限制(你要預測必須模擬出一樣的狀態)，只需20%的資源就能預測80%的未來，這準度足夠讓你成為世界第一了。
本書知識密度高，但不知是作者表達有問題還是翻譯水準不足。導致閱讀起來很不流暢，很難馬上會意。也就是說這本書有點難閱讀。但這個論點是有點自疑，因為最近重心在寫程式(和玩遊戲)，讀書次數下降導致閱讀能力下降的可能。如同久久沒練寫字，寫起字來像三歲塗鴨。真是弔詭的現象，明明已習成了技巧，卻久久沒用而生疏又要重新複習才能回到最佳水準。這落差跟電影表現的落差真大，看雷神索爾頂著大肚腩，一樣能一斧劈死薩諾斯，完全沒有生疏問題。

本書的因果推論類似從賽局樹進化成淘汰賽晉級圖，從單一起點變成多個起點。從魔球(自知)進化到全局(知己知彼)。

《賽局樹》

《淘汰賽晉級圖》

本書概念性的論點很有價值，像衝突性、干擾性因子會導致悖離現象出現。但具體化的數學模組卻超出一般人能解理的的程度，已進入複雜領域，而這裡必須靠電腦才能處理。意味著本書90%對一般人(我)是無用的，導致這本書很難啃。這本書的層級屬進階的機率學，是專業的統計學者的讀物。

結論：覺得非常可惜，如入金山卻空手而回。對這本書的理解大概不到40%。


[2019年7月29日 電子書心得]
這次購買的是博客來電子書，因為最便宜。定價680，售價419。博客來野心真大，想獨吞電子書市場。Readmoo售價476、Google售價490。Google很明顯沒在照顧台灣市場，完全沒用心，就萬年價。對google圖書前景是堪憂，可能最後又收攤不玩。這是google的文化(CEO的短視，只看今年年終獎金)，像google+，我當年把facebook刪了轉入google+。結果google直接刪掉G+。連鐵粉不信任google時，前景是很糟的。誰要作你的白老鼠。

<優點>
．價格：猜想紙和庫存成本永遠是書商的痛，電子化後只需一本書的儲存空間量和無限索引(複製)。所以419元其實還是暴利，原價680其實是黑店價，為了反制79折成為基準價的漫天開價。所以當今用原價買書不要覺得是高尚，而是被坑了。
．方便：不用跑書店
<缺點>
．頁數消失：因為文字變成可調整大小，所以頁數完全消失了。筆記上變得無法定位，這點是有點困擾。我無法從隨記立即回查我截錄的話在那裡，長久後自己回看不知所云時，回查變得很困難。改良方法大概是百分比應加2位小數點。

．無法轉移：通常非上選作品(ex這本)，我讀完會丟給圖書館(毒害其他人)。
．百分比錯誤：85%是倒數第二頁，然後跳到100%

．人機介面：待改善，應採用與瀏覽器一致的快速鍵，像空白是下一頁。
．背景色：黑就是純黑才是真正的閱讀模式，灰階讓人覺得很科技感但不實用。

．作者介紹和譯者介紹不見了：以前能在封頁背面找到資訊，電子書就沒載記了。
．字型問題：字型應該能修改，像《Verdana》、《微軟正黑體》
．字體大小：應該更細分，以下才縮小一格就差距很大，找不到適中的大小。

．不普及：並不是每一本書都有出電子版。這算缺點嗎?或許可以作參考，因為沒出電子書代表不會是大作。算是種找好書的濾網。如下圖，沒出電子書，連看都不用看，一定冷門作品。不然書商一定會花錢製作成電子書，以期望獲得大最報酬。

<心得>
．改良：文字可調整大小、可全畫面(F11)、可改背景黑色(Dark Theme)，已達到需求低標。再搭配有paper mode電腦螢幕後，這意味著電子書取代紙本已成真的時代已到來了。在電腦上運作雖然有些不順手(ex空白鍵無法自動換頁)，但整體上在電腦螢幕上表現已進入可接受的程度。但還是不適合用一般手機等螢幕來觀看，因為螢幕設計是給多媒體(ex:電影)播放用，色彩豔麗並不適合拿來作文字閱讀。所以無法解決移動時的閱讀問題。還是得買電子書閱讀器才可行，但電子閱讀器最大問題是「被綁架」，這問題不解決我實在不想浪費錢去買。而解決方法真的很簡單，手機未來一定會有閱讀模式的功能加入。只要電子書普及化後，平板電腦就會先採用，接著是手機。可預見的是電子閱讀器是個過渡產品，長久之後還是會消失。刺眼問題怎麼解決?如果世界上90%都不覺，剩下10%敏感型的人(我!?)只能自己想辦法了。多喝枸杞、菊花、決明子茶試試吧，這世界只能你習慣它，它不會來遷就你(像iPhone 凸鏡頭)。
後記:
讀螢幕文字老毛病，字會飄的感覺比紙本強烈很多。專注力要比平常來的高才能閱讀，代表精力耗損在強加專注力上。長期下來還是負面效果，當一本很艱澀的書時，這問題更是顯著(這本書後半部，詳解公式)。光源，直射光(螢幕)和反射光(紙)差異是存在，造成顯著的閱讀阻力。




書籍資料：
書名：因果革命：人工智慧的大未來
原名：The Book of Why: The New Science of Cause and Effect
作者：朱迪亞・珀爾, 達納・麥肯錫
原文作者： Judea Pearl, Dana Mackenzie
譯者：甘錫安
出版社：行路
出版日期：2019/07/11
閱讀價值：中，艱澀的解說。帶入許多非必要的生活往事，讓原本很吃力的理解還要額外消化作者的回憶錄。