书籍介绍
这不是一本教你如何套用贝叶斯公式的计算手册，而是一场以贝叶斯为线索的思维漫游。作者从「两个孩子」的谜题、琳达问题、蒙蒂·霍尔等看似戏谑的切口切入，逐步揭示一个反直觉的核心：先验偏见不是理性的敌人，而是我们得以出发的前提。书中最见功力的地方，在于它把贝叶斯从数学定理提升为一种认识论——用它重新审视波普尔的可证伪性、科学史的兴衰、甚至道德与利他行为如何借自然选择存续。读者反复提及的「震撼」，正来自这种跨界的贯通感：信息论的熵、进化、决策、隐私保护，竟被同一框架串连。它适合对科学哲学、认知与心理学感兴趣、且不满足于「会用算法」的读者；代价是后半部分确有「硬套」之嫌，密度陡增。若你能接受它更像一部思辨随笔而非教程，这会是一次相当过瘾的智力冒险。
作者简介
黄黎原（Lê Nguyên Hoang），瑞士洛桑联邦理工学院科学信息与通信学院研究员，美国麻省理工学院博士后，加拿大蒙特利尔理工学校应用数学博士。设立多个科普网站、网络视频频道及播客，著有多部数学、计算机理论著作。
AI导读
核心看点
- 融合数学、哲学与AI，阐释贝叶斯思维
- 揭示先验偏见在理性决策中的必要性
- 探讨贝叶斯理论对传统科学方法的挑战
读者共识
- 信息密度高，能重塑对概率与认知的理解
- 部分领域强行关联贝叶斯，略显牵强松散
- 翻译存在瑕疵，建议结合原版或谨慎阅读
精彩摘录
- "贝叶斯主义并不是一种规范道德学。贝叶斯主义者所做的，就是利用某种方法将知识组织起来。但这并没有给出任何道德上的数训：到底什么是 好，什么是坏，应该做什么又应该禁止什么？纯贝叶主义者和实用叶斯 主义者都不考虑道德哲学，甚至连作为贝叶斯主义者是否正确或者合适都不考虑。他们也绝不会尝试说服你，让你相信自己应该更多地依赖贝叶斯公式！贝叶斯主义者只是一台应用贝叶斯公式（的各种近似版本）的机器。 但这不是说道德在贝叶斯主义者的语言中没有一席之地。要解释为什么人类会以人类的方式行动，比如在餐馆留下小费，如厕完毕后冲洗马桶，还有对整个社会生产的财富进行重新分配，贝叶斯主义者会发现一个有用的假设：每个人都拥有自"
- "遗传算法 达尔文式演化远远不止是人类智慧苍白的复制品，实际上它能轻易出 类智慧也难以想象的结构一一常被引用的经典例子就是人类大脑。虽怎么将它设计出来，但即使有了超级计算机，神经科学到现在还无法完全理 类大脑来自达尔文式演化的这种精巧复杂如此摄人心魄，令计算机科学家与数学家转向了所谓的遗传算法，用以找出某些问题的答案，而除此以外的解法无人知晓。这些遗传算法除了模仿自然选择，还模仿了杂交与变异。 比如说，假设我们希望确定一个访问法国最大的100个城市的方法，使得路程费时最少。这个问题又叫作旅行推销员问题。每个访问城市的顺序都是问题的可能解答，而我们的目标是找出最优的解答。这个问题的难点在于可能的解"
- "在加拿大蒙特利尔综合理工学校，我教完一节概率统计课后，有个来“钓鱼”的学生过来问了我一个看起来很简单的谜题：某人有两个孩子，其中至少有一个是男孩，那么另一个孩子也是男孩的概率是多少？ 想了几秒之后，我找到了这个谜题的正确答案——我们之后会看到答案不是 1/2。这位学生点点头，又接着问了第二个谜题：假设你现在知道这个人至少有一个出生在星期二的男孩，那么另一个孩子也是男孩的概率是多少？"
- "琳达 31 岁，独身，为人诚恳且充满智慧。她学习过哲学。她在还是大学生的时候很关心歧视与社会正义的问题，也曾参加反核游行。 下面哪一个陈述更有可能是正确的？ 1. 琳达是银行办事员。 2. 琳达是银行办事员，并且活跃在女权运动中。"
- "The Purpose I mean is, to shew what reason we have for believing that there are, in the constitution of things fixt laws according to which events happen, and that, therefore, the frame of the world must be the effect of the wisdom and power of an intelligent cause; and thus to confirm the argument "
- "假设收集的问卷有 200 份，其中 160 份的回答为肯定，其余 40 份的回答为否定，因为我们知道所有回答中约一半是出于抛硬币正面朝上，而这就是士兵做出肯定回答的原因。每位士兵在回答之前都要先抛一枚硬币。如果背面向上，那就诚实作答；如果正面向上，那就做出肯定的回答。"
- "争论双方很多时候只愿意以自身的知识论、自身对现实的模型、自身的神学与道德观点看这个世界。"
- "即使是不满1岁的婴儿也已经拥有一组所谓的“核心知识”（core knowledge），对物体、数字、空间和语法都有着某种直觉上的理解。除此之外，这些婴儿似乎已经具有统计能力，一般会花很长时间好奇地盯着他们的贝叶斯大脑认为不太可能发生的事件。"
目录
用户评论
公式推理好多没好好看…是精彩的能重构世界面貌的概念。
一本非常好看且重要的科普读物，一直觉得贝叶斯定理非常怪，而作者帮我们理解了他怪在何处。
作为人工智能和算法小白，他也能帮我们大致了解ai为什么能做到这些事情和限制在哪里。
对于认知、心理学、道德哲学感兴趣的读者，也（大概率）会对作者将贝叶斯定理与这些学科连结在一起有兴趣吧，至少我是这样。这本书里面为了强调贝叶斯，引用了很多很多我喜欢的作者，比如卡尼曼、海特，和许多有趣的问题，比如蒙蒂问题。
总体而言读完很累，收获也很大，还需要整理一下，作者说是科普，但对读者的知识储备要求还是太大了…
惊叹作者知识储备的渊博，但也受累于她的跳跃性思维，低于她层次的读者应该很难跟上，反正我觉得太发散了，精简一点分几部书出，会更好
有很多明显的优点，比如显而易见的囊括面非常广；但站在专业技术员角度一个突出优点是足够新，在2012年后量变累积激发质变、计算瓶颈被突破的技术革新浪潮里，对贝叶斯方法论进行重新审视是难上加难而且很需要勇气的事。当然不是说作者做的特别好，15章到18章的报菜名式写法就整合度很前面内容不是一个档次，思辨味也弱很多，但能把GAN/CNN/LSTM这些当时最前沿的内容写在书里尝试整合真的非常不容易。还有一个特别喜欢的点是作者或多或少但又一针见血地指出了给贝叶斯方法写科普为什么这么难的诸多理由：比如科普多靠着一股狂热劲但贝叶斯整体推崇理性主义，纯粹贝叶斯主义者多用于思维实验的抽象思维方式和实用贝叶斯主义者的高度技术化思维方式间切换本身就很困难，贝叶斯方法虽然适用广但最简单的应用也需要高等数学化等等
全面但是太杂，没有深入，没有完善
可能是自己功力不够，这本书感觉写得很短浅很碎片化……
某种意义上的百科全书，因为自身认知的浅薄扣一星。
作者的知识储备太强大了，课堂不会教给你用贝叶斯体系来理解一切复杂活动，课堂只会把公式的推导灌输到你的脑子里。从没想过有一本书能以贝叶斯的视角出发抽丝剥茧的解释世界，包括现在炙手可热的人工智能到对人生、宇宙的思考。我的知识还是太有限了。
各取所需
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