如何看待NIPS2017图灵奖得主贝叶斯网络之父Judea Pearl讲座无人问津？
以下是我对这种情况的详细分析和看法，尽量展开论述：
一、 首先需要审慎核实“无人问津”的真实性与语境
在得出任何结论之前，最重要的一步是严格核实“无人问津”这个信息的真实性以及其发生的具体语境。
信息来源的可靠性： 这个信息是从哪里来的？是现场观众的个人感受，还是有数据支持（如报名人数、实际到场人数与预期人数的对比）？网络上的传闻有时可能夸大其词或断章取义。
活动规模与性质：
是什么样的讲座？ 是一个大型国际会议的主题演讲，还是一个小型研讨会，甚至是某个大学的公开讲座？在大型会议上，即使是顶尖学者的报告，也可能因为分会场众多、听众兴趣分散而导致某个特定分会场相对冷清。
在哪里举办？ 是在AI研究非常活跃的地区（如硅谷、波士顿），还是在相对偏远或对AI关注度不高的地区？
是否提前宣传到位？ 讲座的组织者是否做了充分的市场推广和观众招募？
听众定位是什么？ 讲座是面向AI领域的顶尖研究者，还是面向更广泛的工程技术人员，甚至是公众？
时间点的考量：
讲座的具体时间？ 是在工作日的白天，还是在周末？是否与其他重要活动（如其他大牛的讲座、重要的公司发布会、节假日）冲突？
讲座的主题内容是否与当前AI研究热点相关？
如果“无人问津”确实是真实且具有代表性的情况，那么以下是一些可能的原因和我的分析：
二、 可能的原因分析（一旦“无人问津”属实）
1. AI研究热点的转移与分化：
深度学习和生成式AI的“虹吸效应”： Judea Pearl是因贝叶斯网络和因果推理而闻名。虽然因果推理是AI的基石之一，且在近年来越来越受到重视，但目前AI研究界（尤其是工业界和年轻一代研究者）的最前沿热点和最吸引眼球的进展，很大程度上集中在深度学习、大型语言模型（LLMs）、生成式AI（如GPT系列、Diffusion Models）等方面。这些技术在工程实践中取得了巨大的成功，并带来了广泛的应用前景，吸引了大量的资源和注意力。
理论与应用的“距离”： 尽管贝叶斯网络和因果推理具有深远的理论意义和长远的应用价值，但其在近期热门应用（如文生图、写诗、机器人快速学习等）中的直接、可见的“炫技”效果可能不如深度学习模型那么立竿见影和直观。许多研究者和工程师更倾向于关注那些能快速产出可感知成果的领域。
技术门槛与抽象性： 贝叶斯网络和因果推理的概念相对抽象，需要扎实的概率论和统计学基础，对许多非专业研究者来说，理解和应用存在一定的门槛。而深度学习的许多最新进展，虽然背后也有复杂的数学，但通过成熟的框架和预训练模型，“拿来即用”的可能性更大，更容易被广泛接受和实验。
2. 传播与沟通方式的变化：
信息碎片化与注意力稀释： 如今信息爆炸，研究者每天都要面对海量的论文、博客、社交媒体更新、在线课程等。即便是顶尖学者的讲座，也需要在众多信息流中脱颖而出，这变得越来越困难。
线上与线下讲座的权衡： 许多顶尖学者会通过线上研讨会、播客、YouTube频道等多种形式进行知识传播。如果Pearl的讲座是以线上形式进行的，并且观众可以选择性地观看，那么可能只有对因果推理有深度需求的研究者才会主动观看。而线下讲座，如果宣传不到位，或者位置不便，很容易出现参与度不高的情况。
技术社区的“圈层化”： 不同的AI子领域有不同的核心社区。可能Pearl的讲座是针对特定学术圈层（如统计学、因果推断领域）的，但其影响力未能有效辐射到更广泛的AI研究者群体中。
3. 学术界与工业界关注点的差异：
工业界更看重即时应用和“ROI”： 许多AI研究者（尤其是在企业工作）更关注能够快速落地、解决实际商业问题、带来直接经济效益的技术。如果Pearl的讲座内容偏重于纯理论的因果机制、反事实推理等，而其在当前热门应用中的直接商业价值尚未充分显现或被普遍认知，那么工业界参与者可能会相对较少。
学术界的新生代研究者倾向： 新一代的研究者可能更多地受到当前热门话题（如生成式AI的最新进展）的影响，对“经典”但看似不那么“前沿”的理论领域，关注度可能相对较低，除非他们自身的研究方向与此紧密相关。
4. “时势造英雄”与“英雄是否能适应时势”的辩证：
Pearl的贡献是开创性的： Judea Pearl是真正的先驱者，他的工作是AI发展不可或缺的基石。他的理论奠定了理解“为什么”和“如果……会怎样”的基础，这是当前许多“黑箱”AI模型所缺乏的。
研究的迭代与积累： 科学研究是螺旋式上升的。Pearl的开创性工作，为后来的深度学习等领域提供了重要的理论支撑和解决问题的思路（例如，如何解释模型的决策、如何进行公平性评估等）。但这种支撑有时是隐性的，不容易被直接感知。
大众认知与媒体宣传： 媒体和大众往往更容易被那些能带来即时、酷炫效果的技术吸引。深度学习、大型语言模型在媒体上的曝光度和影响力远超贝叶斯网络和因果推理的普及。
5. 讲座内容的具体安排：
主题的吸引力： 即使是顶尖学者，如果讲座主题选择不当，或者聚焦于某个非常细分或过于理论化的子问题，也可能影响听众数量。
表达方式与互动性： 即使内容再好，如果讲座者的表达方式不够生动，或者互动性不强，也可能让听众感到枯燥。虽然Pearl以其严谨的逻辑著称，但有时过于学术化的讲解风格可能会让非该领域的听众难以进入状态。
三、 对此现象的看法（如果属实）
1. 科学发展的必然阶段： 这是科学发展过程中一种常见的现象。一项颠覆性的理论在提出之初，其影响力可能只在少数核心研究者中传播。随着时间的推移，以及后来技术的集成和发展，其重要性才会被更广泛地认识。深度学习的早期阶段，也并非一蹴而就成为主流。
2. AI领域需要更多的“深层思考”： 这个现象也可能在提醒我们，AI领域过于追求“热点”和“短期效应”是存在风险的。贝叶斯网络和因果推理所代表的“理解”、“解释”和“推理”能力，正是当前很多先进AI模型所欠缺的，也是未来AI走向更可信、更可控、更智能的关键。我们不应因为眼前的新鲜事物而忽视了基础理论的重要性。
3. 传播方式的挑战与创新： 学术界需要反思如何将顶尖学者的深邃思想更有效地传播给更广泛的受众。除了传统的讲座形式，是否能有更生动、更具启发性的传播方式？例如，将因果推理的应用案例与大众熟悉的科技产品结合，或者开发更易于理解的教学工具。
4. 研究者的自我驱动力： 对于真正的研究者而言，无论大众是否关注，对科学真理的追求是根本驱动力。Judea Pearl的贡献不因一时的关注度而减损其价值。真正需要深化对AI基础理论理解的研究者，一定会主动去学习和掌握他的思想。
5. 未来的潜力和价值： 正如我们现在看到，因果推断在许多领域（如医学、经济学、公平性AI、可解释AI）的重要性日益凸显。未来，随着AI模型复杂性的增加以及对可信度要求的提升，Pearl的理论将发挥越来越重要的作用。今天的“无人问津”可能只是黎明前的短暂宁静。
总结一下：
如果Judea Pearl的讲座真的出现“无人问津”的情况，那绝对是一个值得深思的现象。它可能反映了当前AI研究领域热点的快速转移、信息传播的挑战，以及学术界和工业界在关注点上的差异。然而，这并不意味着Pearl工作的价值被低估，而是提醒我们科学发展周期的复杂性，以及AI领域在追求短期突破的同时，更需要关注基础理论的深度和长远发展。我们应该反思如何更好地传播和应用这些奠基性的理论，以推动AI走向更健康、更可持续的未来。
当然，最关键的还是需要基于事实和数据去分析和判断，避免以讹传讹或基于单一信息就轻易下结论。在未有确凿证据之前，我们应该对“无人问津”持审慎态度，并优先考虑其发生的具体场景。
网友意见
（Judea Pearl前几年的各种talk，我只是陆陆续续地看了一些，今年NIPS的讲座还来不及了解，所以可能有疏漏之处。）
我认为从两个方面评价比较妥当：一方面是Judea Pearl在形而上学，尤其是因果关系上的思想；另一方面是他的思想对机器学习领域的重要性。
1. 因果关系
高赞答主 @陈默 提到Pearl在causality上走火入魔，这一点几乎是无可反驳的。
Pearl一直在试图提出一套「描述因果关系的语言」。我们在日常生活中，「因为……所以……」的表达几乎无处不在。然而，不论是在命题逻辑、谓词逻辑还是概率论里，都没有因果关系的一席之地。
以Karl Pearson为代表的统计学家，对因果关系采取了一种非常保守的态度。每一本入门统计课本里都会在显眼处强调「相关性不代表因果性」；相关性可以从调查研究中得出，而因果性则需要控制变量的实验。一个不那么明显的区别是，因果性的定义比相关性的定义复杂微妙很多。Pearson本人甚至直接否认了因果在统计学中的地位，用contingency table和correlation代替causation。此后的不少统计学家，例如Fisher，把因果关系的检验重新纳入统计学。
也许会有人说，那我们就用直觉来判断因果关系好了。
这种说法有两个问题：
1、目前，我们无法把这种直觉在非人类智能上复现。
我们没有办法说明，自己是如何识别看到的物体的。但是，我们的图像识别算法已经在ImageNet上击败人类，可以大规模复制，从而量化我们的直觉。相比之下，当前的因果推断算法，则远远没有达到类似的程度。
2、根据元归纳，我们的直觉很可能不可靠。（元归纳本身也不保证可靠，但这是另一个问题了。）
在复杂的机械系统出现之前，原始的人类认为，能够称为「原因」的事物只有人类或者神明。事实证明，这种世界观无法解释「一个齿轮造成另一个齿轮运动」的情况。倘若机器坏了，我们要找的原因肯定是那个坏掉的齿轮，而不是某个人或神。
亚里士多德认为，物体的核心特征是它的「目的」，苹果会落地是因为苹果有「落地的目的」。这种想法在当代的我们看来，无疑是荒谬的。但是，它持续了上千年，直到伽利略开始倡导「描述先于解释」、「用数学公式描述现实」。
由此可见，人类对因果关系的认知从不是一成不变的，而因果关系在未来的定义也可能发生变化。在未来人眼中，我们对因果的直觉可能非常滑稽。
没有准确的语言，我们就没法严谨地研究因果关系。
所以，不妨反思：当我们在问「为什么」的时候，我们究竟在问什么？
Judea Pearl认为，相关性基于观察（observation），而因果性基于介入（intervention）。
例：随机变量A——太阳升起；随机变量B——公鸡打鸣。
A和B的相关性毋庸置疑，但是我们从不会认为B导致了A。因为，即使我们「介入」并消灭了世界上所有可以打鸣的公鸡，太阳也会照常升起；或者，即使我们「介入」并强迫公鸡在半夜打鸣，我们也无法让太阳提早出现。
基于观察的物理模型，只包括了一个世界。假设我们制定了一套规则，创造了一个世界W，并对W全知、无能：能以100%的确信度知道W中的任意信息，但不对W进行干涉。此时，W的所有状态都是内在的、封闭的，不存在外来干涉。对于观察者而言，W就是W，不存在因果关系。对人类而言，一个更直观的例子是一张照片：我们能看到照片上的每一个细节，而不会在照片内总结因果关系。因为人类无法影响基本的物理规则，所以我们对物理学的态度更接近于观察。（有意思的是，科学史早期，一部分人反对科学实验的原因是「在实验室里进行实验会干扰/介入自然，得不出可靠的结果」。这在现在的我们看来几乎是不可理喻的。）
基于介入的因果模型，则包括了无数个世界。对于同样的世界W，假设我们的权限变成了全知全能，那么针对某个事件变量E，我们可以动用我们的能力介入，修改E的状态为e，进而创造出一个不同于W的新世界W'。在这种情形下，do(E := e)是外来介入的「因」，W'与W的区别则是介入之后的「果」。对待经济决策、国际政治的态度更接近介入，因为我们不可能做控制变量的科学实验，来观察一条减税政策对国家的影响——这类实验的成本太高，没人负担得起，有些甚至根本不可能。
另外一方面，我们常用的概率论，只能描述观察的结果。观察的结论是对称的，即使我们可以用Bayesian Network这样的有向图表示。我们可以用P(A|B)和P(B)来充分描述一个概率分布，也可以用P(B|A)和P(A)。Bayesian Network里， 和 和 表达的条件独立都是等效的（A、B和C是随机变量）。
显然，因果关系是不对称的。
为此，Judea Pearl拓展了概率论的语言，发展出causal calculus，对P(A|B)和P(A|do(B))做出了区分，do(·)表示介入。
例如，A表示「下雨」，B表示「地面是湿的」。P(A|B)很高：如果我们看到地是湿的，那么很有可能下过雨。P(A|do(B))则没那么高：即使我们把地弄湿，我们也不可能改变之前下雨的概率。
Pearl沿用了Bayesian Network的有向图结构，发展出了Causal Network。Causal Network的特点在于，它要求父节点必须是子节点的原因。 表示A导致了B。
2. 演绎、归纳，以及机器学习
Judea Pearl最深远的贡献在于，他把形而上学中的因果关系融入了机器学习的框架。
绝大多数的机器学习算法的学习思路都是归纳（induction）：模型观察到一系列样本，总结出一个隐藏的概率分布。目前，种种模型的表现相当出色。
可是，休谟早已证明，归纳法本身并非绝对可靠。（注意：并非绝对可靠≠不可靠）
- 我们这辈子见到的天鹅都是白的，不能证明世界上不存在黑天鹅。
- 农场主在前100天都给火鸡喂饲料，并不能证明他在第101天不会把火鸡拖出去宰掉。
归纳法往往依赖于uniformitarianism/doctrine of uniformity这一重大假设。（这个词在中文的翻译似乎都是地质学上的均变说，然而此处并不是这个意思，所以只能用英文了。）doctrine of uniformity假设：这个宇宙中的自然法则，在时间（从古至今）和空间（所有的地方）上都是一致的。处在宇宙内部的我们无法全知，自然无法证明这个假设，只能说这个假设目前仍行之有效。
同理，No Free Lunch Theorem证明，在对原始的数据生成分布一无所知的情况下，任何模型的泛化能力都不相上下。
虽然归纳并不能给出绝对正确的答案，但是演绎（deduction）可以。在一系列默认正确的公理下，数学演绎得出的所有结论都是必然正确的。我们的模型之所以能在现实中拥有优越的表现，是因为我们选择了正确的先验假设——我们的先验假设符合现实的世界。
在提出正确的先验假设时，我们采用的思维方式不再是归纳，而是演绎。例如，朴素贝叶斯的假设来自于我们现实世界的常识，基于常识进行的演绎推理是保证正确的。具体到特定的数据挖掘任务时，「常识」就是某种基于对数据生成分布理解的expert insight。
我们可以用一个简单的例子，对幼稚的归纳法（直接跑模型）和基于演绎的方法（认真分析数据来源，采纳合理的先验假设）进行比较：
- 最幼稚的归纳法：苏格拉底见到的所有死去的人都不是苏格拉底，所以苏格拉底不会死。
- 比较幼稚的归纳法：设随机变量X指代「下一个死的人是苏格拉底」，服从Bernoulli Distribution；用Laplace Smoothing调整X的prior probability为0.5；随着观测到的数据X=0的增加，posterior probability逐渐减小，最终得出结论：所以苏格拉底大概率不会死。
- 演绎法：人皆有一死，苏格拉底是人，所以苏格拉底终有一死。
上述两种归纳法的幼稚之处在于，只是拟合了表面的特征，却忽视了更底层、更基本的自然规律（这些规律决定了数据生成分布），从而引入了观察者的偏见。在数据科学的实践中，类似但是更隐蔽的错误也存在。
为了解决目前大多数机器学习算法被批判为「炼丹」的局面，Pearl的思路是用演绎的框架套住归纳的模型。
从概率图模型的架构中，我们就可以看出类似的思想。暂时不考虑structure learning的话，不同随机变量之间的条件独立，都是由业内的专家给出。这些先验假设来自于更基本的公理，而不是实际观测到样本的后验数据。
在一个演绎框架下，一个模型可以拥有更强的学习能力、可解释性和安全性。
- 学习能力：如果模型的先验假设符合现实，那么它就能运用更少的训练数据，达到相应甚至更好的预测能力。CNN和RNN分别在图象和序列数据上的成功可以证明这一点。
- 可解释性：神经网络做图片分类，我们可以做分层可视化，但用于做金融数据，黑箱参数的可解释性不如线性回归；用决策树做分类/回归，我们可以看到每一个节点使用的特征，随机森林和GBDT更复杂，也失去了白箱的特性；概率图模型能清晰地表明每个变量之间的概率相关，还能求出任意概率。
- 安全性：模型应对异常输入值的鲁棒性值得重视，尤其在信噪比低、对损失敏感的任务中。安全性一定程度上受可解释性影响，而一个基于现实世界物理定律、便于解释的模型，比一个纯粹依赖表面特征、完全黑箱的模型更安全。
3. 一点个人的想法，可跳过
自半个多世纪前的达特茅斯会议以来，我们见证了硬件运算速度的飞速发展，也见到了越来越多优秀的人工智能算法。不过，我们距离强人工智能似乎总有一段不长不短的距离。随着机器学习的普及，各类基础原理、特征工程、调参的技巧，必然变得平民化、大众化。
然而，即便在脚踏实地学习具体知识的日子里，我仍然会忍不住去想象强AI实现的那一天。
我希望能见到一个在各方面都不逊于人类智能的AI——那时候，我们就可以声称，我们已经能从零开始复现我们的智慧与文明。
不仅如此，我还希望见到一个更广泛的AI，它能适应任何数学上可能的nontrivial环境（例如经济、量化交易等人造环境）并作出优化，而不再受限于我们的物理时空。
这也许只是天马行空的幻想。但谁没有年少轻狂的时候呢？
我不希望未来的自己被局限在某个特定研究领域的一亩三分地里。我希望从各个领域中汲取灵感，除了数理化生之外，我们还有哲学、艺术与诗。
我们需要进一步研究深度学习的指导理论，例如知识图谱与自然语言处理的结合、Judea Pearl的因果概率图模型；这不仅是为了提升AI的智能程度，为人类社会造福，也是为了智慧本身的荣耀。我相信，我们总有一天能发展出强大而可解释的白箱AI，而现在的causal model可能就是无数基石中的一块。
总之，在脚踏实地调参的时候，也不要忘记仰望星空，因为一直都会有人在努力推进深度学习理论解释的前沿。
写了这么一大段中二无比的感想……果然，我现在的问题是书读得太少，却想得太多……
P.S. 上个月开始看Judea Pearl的《Causality: Models, Reasoning, and Inference》，刚读完前四章。这本书是Goodreads上「最受欢迎的关于因果关系的书」之一。因为总是对形而上学的因果关系很感兴趣，所以读完牛津通识读本的《Causation a very short introduction》之后，我就马上开始读《Causality》了。不论从形而上学的角度还是人工智能的角度，都是一本好书。
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