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為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787521705072
- 條形碼：9787521705072 ; 978-7-5217-0507-2
- 裝幀：精裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 本書特色
①本書主要作者朱迪·珀?duì)枮槿斯ぶ悄軜I(yè)界權(quán)威，被稱為AI領(lǐng)域的“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父”，于2011年獲得圖靈獎(jiǎng)。 ②本書致力于建立并完善一個(gè)全新的因果關(guān)系學(xué)科體系，在整個(gè)科學(xué)界掀起一場“因果革命”。 ③引領(lǐng)人工智能的未來發(fā)展，讓人工智能回答人類之所以成為人類的那個(gè)問題：為什么？借助因果關(guān)系理論顛覆傳統(tǒng)理論范式，從發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)、闡釋數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，躍升至揭示關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)背后的深層邏輯的因果關(guān)系模型，賦予人工智能以真正的人類智慧甚至道德意識，讓人工智能與人類能在彼此合作的基礎(chǔ)上打造一個(gè)更好的未來世界。
為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 內(nèi)容簡介
在本書中，人工智能領(lǐng)域的**專家朱迪亞·珀?duì)柤捌渫骂I(lǐng)導(dǎo)的因果關(guān)系革命突破多年的迷霧，厘清了知識的本質(zhì)，確立了因果關(guān)系研究在科學(xué)探索中的核心地位。
而因果關(guān)系科學(xué)真正重要的應(yīng)用則體現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域。作者在本書中回答的核心問題是：如何讓智能機(jī)器像人一樣思考？換言之，“強(qiáng)人工智能”可以實(shí)現(xiàn)嗎？借助因果關(guān)系之梯的三個(gè)層級逐步深入地揭示因果推理的本質(zhì)，并據(jù)此構(gòu)建出相應(yīng)的自動(dòng)化處理工具和數(shù)學(xué)分析范式，作者給出了一個(gè)肯定的答案。作者認(rèn)為，今天為我們所熟知的大部分機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，都建基于相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。要實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能，乃至將智能機(jī)器轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂械赖乱庾R的有機(jī)體，我們就必須讓機(jī)器學(xué)會問“為什么”，也就是要讓機(jī)器學(xué)會因果推理，理解因果關(guān)系。或許，這正是我們能對準(zhǔn)備接管我們未來生活的智能機(jī)器所做的*有意義的工作
為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 前言
前言
大約20年前，在為我的書《因果論》(Causality, 2000)作序時(shí)，我發(fā)表了一句頗為很大膽的定論，以致朋友們都勸我低調(diào)行事！耙蚬摻(jīng)歷了一次重大轉(zhuǎn)變，”我寫道，“從一個(gè)籠罩著神秘色彩的概念轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋(gè)具有明確語義和邏輯基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)對象。悖論和爭議得以解決，模棱兩可的概念得以闡明，那些依賴于因果信息、長期被認(rèn)為是形而上的或無法解決的實(shí)際問題，現(xiàn)在已經(jīng)可以借助初等數(shù)學(xué)加以解決了。簡言之，因果論已經(jīng)完成了數(shù)學(xué)化！
如今讀到這段話，我自覺當(dāng)時(shí)還是有些短視了。我所描述的“轉(zhuǎn)變”被證明是一場改變了諸多科學(xué)理念的“革命”，現(xiàn)在，很多人稱之為“因果革命”，而它在學(xué)術(shù)圈激起的波瀾正蔓延至教育和應(yīng)用領(lǐng)域。我相信，眼下是向更多讀者分享它的大好時(shí)機(jī)。
我在這本書中力圖完成一個(gè)三位一體的使命：首先，用非數(shù)學(xué)的語言闡述因果革命的知識內(nèi)涵，說明它將怎樣影響我們的生活和未來。其次，分享在解決重要的因果問題時(shí)，我們的科學(xué)家前輩走過的英勇征程，無論成敗，這些故事都值得講述。
*后，回溯因果革命在人工智能領(lǐng)域的發(fā)源地，目的是向你介紹如何開發(fā)出用我們的母語——因果語言進(jìn)行交流的機(jī)器人。新一代機(jī)器人應(yīng)該能夠向我們解釋事情為何發(fā)生，為何以它們選擇某種方式做出反應(yīng)，以及大自然為何以這樣而非那樣的方式運(yùn)作。一個(gè)更雄心勃勃的目標(biāo)是，它們也應(yīng)該能夠讓我們進(jìn)一步認(rèn)識人類自身：我們的思維為什么以這樣的方式運(yùn)行，以及理性思考原因和結(jié)果、信任和遺憾、目的和責(zé)任究竟意味著什么。
在我書寫各種公式時(shí)，我很清楚我的讀者是誰。但是當(dāng)我為大眾寫作時(shí)，情況就不一樣了——對我來說這是一次全新的冒險(xiǎn)。這種新的體驗(yàn)很奇特，但它可以說是我生命中令我收獲*大的一場自我教育之旅。我需要用讀者的語言組織思路，猜測讀者的背景、可能提出的問題和給出的反應(yīng)，這讓我比我在寫作此書之前對所有那些公式的探索都更能加深我對因果論的理解。
為此，我將永遠(yuǎn)感激你，我的讀者。我希望你能與我一樣迫不及待地去尋求答案
為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 目錄
推薦序
前言
導(dǎo) 言：思維勝于數(shù)據(jù)
**章：因果關(guān)系之梯
第二章：從海盜到豚鼠：因果推斷的起源
第三章：從證據(jù)到因：當(dāng)貝葉斯牧師遇見福爾摩斯先生
第四章：混雜和去混雜：或者，消滅潛伏變量
第五章：煙霧繚繞的爭論：消除迷霧，澄清事實(shí)
第六章：大量的悖論！
第七章：超越調(diào)整：征服干預(yù)之峰
第八章：反事實(shí)：挖掘關(guān)于假如的世界
第九章：中介：尋找隱藏的作用機(jī)制
第十章：大數(shù)據(jù)，人工智能和大問題
致謝
參考文獻(xiàn)
前言
導(dǎo) 言：思維勝于數(shù)據(jù)
**章：因果關(guān)系之梯
第二章：從海盜到豚鼠：因果推斷的起源
第三章：從證據(jù)到因：當(dāng)貝葉斯牧師遇見福爾摩斯先生
第四章：混雜和去混雜：或者，消滅潛伏變量
第五章：煙霧繚繞的爭論：消除迷霧，澄清事實(shí)
第六章：大量的悖論！
第七章：超越調(diào)整：征服干預(yù)之峰
第八章：反事實(shí)：挖掘關(guān)于假如的世界
第九章：中介：尋找隱藏的作用機(jī)制
第十章：大數(shù)據(jù)，人工智能和大問題
致謝
參考文獻(xiàn)
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為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 節(jié)選
思維勝于數(shù)據(jù)
每一門蒸蒸日上的科學(xué)都是在其符號系統(tǒng)的基礎(chǔ)上繁榮發(fā)展起來的。
—— 奧古斯都·德·摩根(1864)
本書將要講述的故事會圍繞一門科學(xué)展開，這門科學(xué)改變了我們區(qū)分事實(shí)與虛構(gòu)的方式，但目前，它仍處于大眾的視野之外。這門新科學(xué)非常重要，其已經(jīng)影響到了日常生活的種種重要的方面，并且還有可能進(jìn)一步擴(kuò)大影響范圍，覆蓋從新藥開發(fā)到經(jīng)濟(jì)政策制定，從教育和機(jī)器技術(shù)人到槍支管制乃至全球變暖等重大問題的探索和解決。值得注意的是，盡管這些問題涉獵的領(lǐng)域廣泛多元并且完全不具可比性，但這門新科學(xué)仍然成功將它們?nèi)考{入一個(gè)統(tǒng)一的框架，這在20年前是根本不可能實(shí)現(xiàn)的。
這門新科學(xué)并沒有一個(gè)時(shí)髦的名字，和我的許多同事一樣，我簡單地稱之為“因果推斷”。它本身也并不是什么高科技。因果推斷力圖模擬的理想技術(shù)就存在于我們?nèi)祟愖陨淼囊庾R之中。數(shù)萬年前，人類開始意識到某些事會導(dǎo)致其他事的發(fā)生，并且改變前者就會導(dǎo)致后者的改變。沒有其他物種領(lǐng)悟到了這一點(diǎn)，更別說達(dá)到我們所理解的這種程度。由這一發(fā)現(xiàn)，人類這一物種創(chuàng)造出了有組織的社會，繼而又建立了鄉(xiāng)村和城鎮(zhèn)，直至創(chuàng)建了我們今天所享有的科技文明。所有這一切都源于我們的祖先提出了這樣一個(gè)簡單的問題：為什么？
因果推斷正是關(guān)于這個(gè)問題的嚴(yán)肅思考。它假設(shè)人類大腦是大自然有史以來為處理因果知識而設(shè)計(jì)出的*先進(jìn)的工具。我們的大腦存儲了海量的因果知識，而在數(shù)據(jù)的輔助下，我們可以利用這些知識解決當(dāng)代社會所面臨的*緊迫的問題。一個(gè)更宏偉的目標(biāo)是，一旦我們真正理解了因果思維背后的邏輯，我們就可以在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)上模擬它，進(jìn)而創(chuàng)造出一個(gè)“人工科學(xué)家”。這個(gè)智能機(jī)器人將會為我們發(fā)現(xiàn)未知的現(xiàn)象，解開懸而未決的科學(xué)之謎，設(shè)計(jì)新的實(shí)驗(yàn)，并不斷從環(huán)境中提取更多的因果知識。
但在冒險(xiǎn)推測未來發(fā)展之前，了解迄今為止因果推斷這門科學(xué)所取得的成就至關(guān)重要。我們將深入探討它是如何改變了幾乎所有依賴數(shù)據(jù)信息的學(xué)科中研究者的思維模式，以及它將如何改變我們的生活。
這門新科學(xué)解決了以下這些看似簡單明了的問題：
一種特定的療法在預(yù)防某類疾病方面的成效如何？
是新稅法的頒布還是層出不窮的廣告推銷活動(dòng)導(dǎo)致了銷售額的增長？
由肥胖引發(fā)的醫(yī)療保健成本增長的總體占比為何？
雇用記錄可否證明雇主實(shí)施了涉及性別歧視的招聘政策？
我打算辭掉工作。我究竟該不該這么做？
這些問題的共同點(diǎn)在于它們都與因果關(guān)系有關(guān)，我們可以通過諸如“預(yù)防”、“導(dǎo)致”、“由……引發(fā)”、“證明”和“該不該”這樣的詞語輕易識別出它們。這些詞在日常生活用語中很常見，我們的社會也一直在不斷提出這樣的問題并尋求答案。然而，就在不久之前，我們甚至還無法在科學(xué)的范圍內(nèi)找到途徑明確地表述這些問題，更別說回答它們了。
到目前為止，因果推斷對人類*重要的貢獻(xiàn)就是讓這個(gè)科學(xué)盲點(diǎn)變成了歷史。這門新科學(xué)催生出了一種簡單的數(shù)學(xué)語言，用以表達(dá)我們已知和欲知的因果關(guān)系。以數(shù)學(xué)形式表達(dá)因果關(guān)系的能力讓我們得以開發(fā)出許多強(qiáng)大的、條理化的方法，將我們的知識與數(shù)據(jù)結(jié)合起來，并*終回答出如上述那5個(gè)涉及因果關(guān)系的問題。
過去的25年，我有幸成為參與了這一科學(xué)發(fā)展進(jìn)程中的一員。在公眾的視野之外，我曾目睹過它在學(xué)生宿舍和研究實(shí)驗(yàn)室中嶄露頭角，也曾聽到過在嚴(yán)肅的科學(xué)會議中它的突破性進(jìn)展所引發(fā)的共鳴。眼下，隨著我們進(jìn)入強(qiáng)人工智能(AI)時(shí)代，越來越多的人開始鼓吹大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí) 的無盡可能性，這使我越發(fā)感覺到，向讀者展示這門新科學(xué)正在進(jìn)行的大膽探索，其對于數(shù)據(jù)科學(xué)以及人類在21世紀(jì)的生活所可能造成的諸多影響是恰逢其時(shí)且激動(dòng)人心的。
我知道，當(dāng)聽到我把這些成就描述為一門“新科學(xué)”時(shí)，你可能會心存疑慮。你甚至可能會問，為什么科學(xué)家沒有在更早的時(shí)間就開始這樣做？比如在古羅馬詩人維吉爾首次宣稱“幸運(yùn)兒乃是能理解眾事原委之人”（公元前29年）的時(shí)候，或者，在現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的奠基人弗朗西斯·高爾頓(Francis Galton)和卡爾·皮爾遜(Karl Pearson)首次發(fā)現(xiàn)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以揭示一些科學(xué)問題的答案的時(shí)候。在這些關(guān)鍵性的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，他們很遺憾地與因果關(guān)系失之交臂，這背后的曲折故事我將在本書的有關(guān)因果推斷的歷史淵源的章節(jié)中一一道來。在我看來，阻礙因果推斷這一科學(xué)產(chǎn)生的*大障礙，是我們用以提出因果問題的詞匯和我們用以交流科學(xué)理論的傳統(tǒng)詞匯之間的鴻溝。
為了說明這一鴻溝的深度，不妨設(shè)想一下科學(xué)家在嘗試表達(dá)一些明顯的因果關(guān)系時(shí)所面臨的困難——舉個(gè)例子，氣壓計(jì)讀數(shù) B 可以用來表示實(shí)際的大氣壓 P。我們可以輕而易舉地用方程式來表示這種關(guān)系，B=kP，其中 k 是某個(gè)比例常數(shù)。如今，代數(shù)規(guī)則能讓我們以多種形式書寫這個(gè)方程，例如，P=B/k，k=B/P，或者 B-kP=0。它們意義相同，即如果知道方程中的三個(gè)量中的任意兩個(gè)，那么第三個(gè)量即是確定的。字母 k、B 或 P 三者中的任意一個(gè)在數(shù)學(xué)上都沒有凌駕于其他兩個(gè)之上的特權(quán)。那么，我們怎樣才能表達(dá)這個(gè)確鑿無疑的事實(shí)，即，是大氣壓導(dǎo)致了氣壓計(jì)讀書的變化，而不是反過來呢？倘若連這一事實(shí)都無法表達(dá)，我們又怎能奢望去表達(dá)其他許多無法用數(shù)學(xué)公式來表達(dá)的因果推斷，例如雞打鳴不會導(dǎo)致太陽升起？
我的大學(xué)教授們就沒能做到這件事，也從沒有為此抱怨過。我敢打賭，你們的教授中也沒人研究過這個(gè)問題，F(xiàn)在，我們已經(jīng)明白原因?yàn)楹瘟耍核麄儚奈匆娮R過一種關(guān)于因果的數(shù)學(xué)語言，也從未發(fā)現(xiàn)到它的好處。這種語言的發(fā)展被好幾代科學(xué)家所漠視，其實(shí)質(zhì)是科學(xué)的一種衰敗。眾所周知，按動(dòng)開關(guān)按鈕會導(dǎo)致一盞燈的打開或關(guān)閉，夏日午后的悶熱空氣會促使當(dāng)?shù)乇苛艿甑匿N售額增加。那么，為什么科學(xué)家們沒有像用公式表達(dá)光學(xué)、力學(xué)或幾何學(xué)的基本法則那樣，用公式去捕捉這些顯而易見的事實(shí)？為什么他們?nèi)萑踢@些事實(shí)在原始的直覺中凝滯，而不去運(yùn)用那些促使其他科學(xué)分支走向繁榮和成熟的數(shù)學(xué)工具呢？
答案部分在于，科學(xué)工具的開發(fā)是為了滿足科學(xué)需要。正因?yàn)殚_關(guān)、冰淇淋和氣壓計(jì)這類問題我們處理起來駕輕就熟，所以用特殊的數(shù)學(xué)工具來解決它們的意愿始終不夠強(qiáng)烈。但隨著人類求知欲的不斷增強(qiáng)，，以及社會現(xiàn)實(shí)開始要求人們討論在復(fù)雜的法律、商業(yè)、醫(yī)療和決策情境中出現(xiàn)的因果問題，我們終于發(fā)現(xiàn)我們?nèi)鄙僖婚T成熟的科學(xué)所應(yīng)提供的用于回答這些問題的工具和原理。
為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 相關(guān)資料
“你是否曾經(jīng)對相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系的問題感到疑惑？這部內(nèi)容精彩的著作對此問題給出了一個(gè)富有啟發(fā)性的答案，且讀來妙趣橫生！
——丹尼爾·卡尼曼，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主，《思考，快與慢》作者
“在過去的30年間，珀?duì)査〉玫某删蜑槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的進(jìn)步提供了理論基礎(chǔ)……他重新定義了‘思維機(jī)器’這一術(shù)語。”
——溫頓·瑟夫，“互聯(lián)網(wǎng)之父”之一，谷歌副總裁兼首席互聯(lián)網(wǎng)專家，2004年圖靈獎(jiǎng)獲得者
“如果因果關(guān)系不等于相關(guān)關(guān)系，那它是什么？感謝朱迪亞·珀?duì)杽潟r(shí)代的研究成果，我們現(xiàn)在對這一問題有了精確的答案。如果你想要理解世界的運(yùn)行方式，那么這本引入入勝、充滿閱讀樂趣的著作就是一個(gè)很好的起點(diǎn)。”
——佩德羅·多明戈斯，華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，《**算法》作者
“朱迪亞·珀?duì)栆恢笔侨斯ぶ悄芨锩男呐K和靈魂，更廣義地說，他是計(jì)算機(jī)科學(xué)革命的心臟和靈魂！
——埃里克·霍維茨，微軟研究實(shí)驗(yàn)室主任兼常務(wù)董事
“如果把一個(gè)學(xué)科的疆域比喻為一個(gè)不規(guī)則多邊形，那么多邊形的所有頂點(diǎn)就定義了這個(gè)學(xué)科的邊界。這本書的內(nèi)容代表人工智能學(xué)科在因果推理方面的一個(gè)‘頂點(diǎn)’。突破性創(chuàng)新必然發(fā)生在所有‘頂點(diǎn)’劃定的學(xué)科邊界之外，而‘熱點(diǎn)’則往往在邊界之內(nèi)。不了解‘頂點(diǎn)’，就難以展開突破性創(chuàng)新。”
——陳小平，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任
“尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》中指出，人類進(jìn)化史上的**次認(rèn)知革命以發(fā)展出“想象不存在的事物”的能力為標(biāo)志，《為什么》一書則更進(jìn)一步提出，正是在這一能力的基礎(chǔ)之上，人類發(fā)展出了因果思維。從原始部落組織狩獵行動(dòng)，到孟德爾的基因遺傳特征分析，從吸煙是否致癌的爭辯到強(qiáng)人工智能是否可能實(shí)現(xiàn)的大討論，無一不需要因果思維的指引！
——羅振宇，得到App創(chuàng)始人
“真正的人工智能必須擁有什么能力？珀?duì)栒J(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)人工智能，就必須讓機(jī)器具備因果推斷能力。珀?duì)栔皇滞苿?dòng)了人工智能領(lǐng)域的因果革命，面向大眾讀者推出《為什么》一書，這是一部關(guān)于人工智能與因果推斷的科普之作，也是一部哲學(xué)與科學(xué)交相輝映之作。珀?duì)枌⒓夹g(shù)與思想融為一體，系統(tǒng)闡述了因果關(guān)系之梯的三個(gè)層級。毫無疑問，該書將和《自私的基因》一樣成為我們這個(gè)時(shí)代的經(jīng)典之作！
——梅劍華，山西大學(xué)哲學(xué)社會學(xué)院教授，現(xiàn)代外國哲學(xué)學(xué)會理事
“人類本能地想要尋找事物之間的因果關(guān)系，卻長久地陷于迷霧之中。珀?duì)柕摹稙槭裁础泛涂崧摹端伎，快與慢》一樣，也是石破天驚、開辟鴻蒙的巨作，這本書介紹了新興的因果推斷科學(xué)，直達(dá)人工智能學(xué)科的前沿。閱讀這本書，不僅能拓寬你的思維廣度，而且能增加你的思維維度。”
——-何帆，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，《變量》作者
“頗具啟發(fā)性……珀?duì)柦淌谠凇稙槭裁础芬粫袑⑵鋵τ诎l(fā)現(xiàn)因果關(guān)系這一新科學(xué)的喜悅以及對于他的學(xué)生和同事所做工作的自豪感完全體現(xiàn)了出來……這本書不僅為廣大讀者們上了關(guān)于科學(xué)思想發(fā)展史的寶貴一課，也為相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人士提供了判斷大數(shù)據(jù)是否能夠給出有效解釋的概念性工具。”
——《紐約時(shí)報(bào)》
“因果關(guān)系是科學(xué)界和醫(yī)學(xué)界爭論*激烈、*難證明的命題之一。這本書將引領(lǐng)你真正開始思考因果關(guān)系，因?yàn)樗m用于解決我們當(dāng)今時(shí)代的諸多問題，包括吸煙究竟是否會導(dǎo)致癌癥，膽固醇水平與心臟病的關(guān)系，等等。兩位作者細(xì)致入微地講述了這些案例的來龍去脈，實(shí)在精彩！
——“科學(xué)星期五”，**科學(xué)媒體
“‘相關(guān)關(guān)系不等于因果關(guān)系。’這一科學(xué)禁令已經(jīng)為社會帶來了嚴(yán)重的不良后果……朱迪亞·珀?duì)柼岢隽艘粋(gè)革命性的數(shù)學(xué)解決方案……生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)和人工智能領(lǐng)域都因此獲得了長足的發(fā)展。”
——《自然》雜志
為什么-關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué) 作者簡介
朱迪亞·珀尓（Judea Pearl）
現(xiàn)加州大學(xué)洛杉磯分校計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”之父，2011年因創(chuàng)立因果推理演算法獲得圖靈獎(jiǎng)，同時(shí)也是美國國家科學(xué)院院士，IEEE智能系統(tǒng)名人堂第一批10位入選者之一。
目前已出版3本關(guān)于因果關(guān)系科學(xué)的經(jīng)典著作，分別為《啟發(fā)法》（1984）、《智能系統(tǒng)中的概率推理》（1988）和《因果論：模型、論證、推理 》（2009）。他還獲得過多項(xiàng)**科學(xué)榮譽(yù)，包括認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的魯梅哈特獎(jiǎng)、物理學(xué)及技術(shù)領(lǐng)域的富蘭克林獎(jiǎng)?wù)乱约翱茖W(xué)哲學(xué)領(lǐng)域的拉卡托斯獎(jiǎng)。
達(dá)納·麥肯齊（Dana Mackenzie）
普林斯頓大學(xué)數(shù)學(xué)博士，自由科學(xué)記者，知名科普作家，著有《無言的宇宙》等作品，其學(xué)術(shù)論文多次收錄于《科學(xué)》《新科學(xué)家》《科學(xué)美國》《探索》等重量級期刊。
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