中文名是因果关系。

给的例子都比较容易看懂，是科学家和专业作家合作的书，虽然思想本身都是来自科学家。

因果识别的三个层次：观测，从而发现关联性；干涉，识别因果线条以及量化关系；反事实推测，得到确定的因果。

后面的一两章开始了对AI的期望，能理解为何不喜欢单纯的数据挖掘，因为那只是第一层的内容，做得再好也是关联性的挖掘，AI必须演进到识别因果关系，才能对人类的事情产生本质的帮助。

大数据必须寻找可解释的关系，比如AI需要理解为何（Why）主人熟睡的时候不应该开吸尘器，而不是单纯记住这一个设定。

强人工智能须主动增加更高维度的理解，不要总是在二维影响中分析明暗，而应该提高维度到三维，产生光影的概念。

AI要试图进行反事实的算法化，即对输入信息有违抗的想法。

作者倒是不觉得AI会邪恶化，相反，他认为AI在得到足够好的信息后，可做出比人类更强的道德判断。

看的时间比较长，记录比较零星，有空再看一遍中文版。