读书随笔：The Book of Why—

随机对照实验：一个不确定的正确问题的答案，要比一个高度确定的错误问题的答案好得多
“有偏见的”比较是不可避免的
重复19次有偏见的研究并不能证明什么。它仍然是有偏见的
“剂量-反应效应”：如果物质A引起生物效应B，那么通常(虽然不总是)更大剂量的A会引起更强的反应B
敏感性分析：不是通过假设模型中不存在某些因果关系来得出推论，而是对这种假设提出挑战，并评估替代关系必须有多强才能解释观察到的数据
约会悖论：在你约会的人中，有魅力的人往往是混蛋；实际上，没有魅力的人中也有很多混蛋，但是你并不会和没有魅力的人约会
硬币悖论：抛100个硬币，“第一个和第二个”、“第三个和第四个”等情况之间往往是一正一反，但这并不能说明前后抛有因果关系，因为我们人为忽视掉了“没有一正一反”的情况
在一些情况下，至少有一个统计趋势(无论是在汇总数据中，还是在分割数据中，或者两者都有)不能代表因果效应
反事实：如果第一个物体不存在，第二个物体就不存在
任何时候，你看到一篇论文或一项研究以无模型的方式分析数据，你可以肯定的是，这项研究的输出仅仅是对数据的总结，或许还有转化，但不会解释数据
在技术上，机器学习方法今天为我们提供了一种从有限样本估计到概率分布的有效方法，我们仍然需要从分布到因果关系
强人工智能应该是一台能够反思自己的行为并从过去的错误中学习的机器

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