另類時空圖書館:假設性思考的難題及其解決方案

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人文社科
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3.5 /5
2位讀者評分
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全部書評 | 共2則書評

評鑑星等(可複選)
評鑑日期
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2.5
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2022/05/27
劇透警告
作者提出很多獨創觀點,我覺得卻沒有比文獻中的好。

1. 作者後半引入機率與貝氏網路,作為論證的工具。但是作者對問題的討論,忽略了機率決策思考中更根本的:對個體 vs 對群體在思考與決策上的差異。

〈人事經理的難題〉是最凸顯此點的一例。人事經理聘用高學歷的人,並非指去改變每一個求職者「個體」的學歷,而是從「群體」中挑出高學歷者;這跟經理自己去進修取得高學歷,是經理自身的個體改造不同。了解這個不同就沒有所謂的「難題」了。

或者說,了解「個體」和「群體」兩個層級在統計上未必有相同的關聯結構(這個在近年的統計與社會科學文獻有很多討論了),就不必如作者般在訊息因果結構上又加入決策因果結構,這種疊床架屋的解決方案。閱讀其他書中的難題時,從這個角度去想,很多難題事實上都沒作者想的困難,可以輕鬆應付。

2. 作者鼓吹所有的機率思考都要化約為因果圖上的思考,我未必同意。數學上機率未必從貝氏網路而來;甚至人工智慧的發展史上,也是先有 Markov random field 才有貝氏網路(或者說,貝氏網路只是 probabilistic graphical model 的特例)。

本書大篇幅分析睡美人難題,但我覺得這個難題的爭議點恰好不是貝氏網路能表達的,讀者可自行評斷(該章有分析很多文獻中的其他解法)。

3. 最後,必須指出,作者對貝氏網路尤其 do operator 造成的機率分布改變,介紹得不清不楚,沒有貝氏網路背景的人可能須先從其他資源學習。個人目前覺得好讀的是 MIT出版社的 Elements of Causal Inference (有 open access 開放免費下載),可惜目前中文圈還沒有適合的讀物(《因果革命》也講得不好)。
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4.5
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2019/11/09
這本書我覺得挺難讀,尤其是邏輯相關敘述上,但是,目前的體會是,遇到關卡時可以先略讀過,跳過符號,直接到中文敘述上;或者像我一樣讀了5頁,休息,然後回頭3頁重讀,這樣也能"大致"體會作者的想法。

這本書處於推薦與不推薦兩難之間,因為怕被我推薦去購買的人讀了會有挫折,我自己又覺得這是本有趣的好書,難度雖然超前許多步,卻非無法攻克。

我不懂最後一題睡美人問題;覺得一開始作者沒講清楚題目,或者題目顯得簡陋。

剛剛搜尋wiki,睡美人問題有說無論正反面都會用藥讓睡美人忘記曾經醒來,這跟書本裏描述的不同,書本裏是說,硬幣"反面時"讓睡美人星期一與星期二醒來,並且星期一醒來後會服藥睡去且忘記曾經醒來;換句話說硬幣反面時,睡美人最後只記得星期二醒來過。


而wiki版本如下:

睡美人將在星期日晚上睡去,而在睡前她被告知實驗詳情:在她睡去後會由拋硬幣來決定她將醒來一次或是兩次。如果硬幣為正面朝上,她會在星期一醒來並接受採訪;如果為反面朝上,她則會在星期一、星期二各醒來一次並分別接受採訪。無論硬幣正反,她每次睡去時都會被灌下失憶藥,不再記得自己是否曾經醒過。同時,她在接受採訪時也並不知道這一天是星期幾。在她每次接受採訪時,都會詢問她:「你現在有多確信之前拋出的硬幣是正面朝上?」


我覺得wiki版本的敘述比較好懂,甚至稍微懂本書的討論了。建議讀本書的人,在睡美人問題章節,直接參考wiki的敘述。
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