and social sciences. The book "Artificial Intelligence and Causal Inference" addresses the recent developments in the relationship between artificial intelligence (AI) and causal inference, highlighting the challenges in understanding the mechanisms of intelligence, such as reasoning, planning, and imagination. The authors argue that one of the key components of understanding intelligence is causal inference, which includes intervention, domain shift, learning, temporal structure, and counterfactual thinking. However, these essential components of causality are often overlooked in machine learning, leading to failures in deep learning. To address this gap, the book proposes two main approaches: using AI techniques as major tools for causal analysis and applying causal concepts and methods to solve AI problems. The book aims to provide a comprehensive understanding of the intersection of AI and causal inference, making it an ideal resource for graduate students and researchers in AI, data science, causal inference, statistics, genomics, bioinformatics, and precision medicine, as well as social sciences. The book begins by discussing the need to study and understand the process of technology evolution, particularly in the context of AI development. The authors emphasize the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, as this will be crucial for the survival of humanity and the unification of people in a warring state.

и социальные науки. В книге «Artificial Intelligence and Causal Inference» рассматриваются последние события в отношениях между искусственным интеллектом (ИИ) и причинно-следственным выводом, освещаются проблемы в понимании механизмов интеллекта, таких как рассуждения, планирование и воображение. Авторы утверждают, что одним из ключевых компонентов понимания интеллекта является причинно-следственная связь, которая включает в себя вмешательство, сдвиг домена, обучение, временную структуру и контрфактивное мышление. Тем не менее, эти важные компоненты причинности часто игнорируются в машинном обучении, что приводит к сбоям в глубоком обучении. Чтобы устранить этот пробел, книга предлагает два основных подхода: использование методов ИИ в качестве основных инструментов причинного анализа и применение причинных концепций и методов для решения проблем ИИ. Книга призвана обеспечить всестороннее понимание пересечения ИИ и причинно-следственных связей, что делает его идеальным ресурсом для аспирантов и исследователей в области ИИ, науки о данных, причинно-следственных связей, статистики, геномики, биоинформатики и точной медицины, а также социальных наук. Книга начинается с обсуждения необходимости изучения и понимания процесса эволюции технологий, особенно в контексте развития ИИ. Авторы подчеркивают важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний, так как это будет иметь решающее значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве.

et les sciences sociales. livre Intelligence artificielle et intelligence causale examine les récents développements dans les relations entre l'intelligence artificielle (IA) et la conclusion causale, et met en lumière les problèmes dans la compréhension des mécanismes de l'intelligence, tels que le raisonnement, la planification et l'imagination. s auteurs affirment que l'un des éléments clés de la compréhension de l'intelligence est la causalité, qui comprend l'intervention, le changement de domaine, l'apprentissage, la structure temporelle et la pensée contre-active. Cependant, ces composantes importantes de la causalité sont souvent négligées dans l'apprentissage automatique, ce qui entraîne des problèmes d'apprentissage profond. Pour combler cette lacune, le livre propose deux approches principales : l'utilisation des méthodes d'IA comme principaux outils d'analyse causale et l'application de concepts et de méthodes causales pour résoudre les problèmes d'IA. livre vise à fournir une compréhension complète de l'intersection de l'IA et des relations causales, ce qui en fait une ressource idéale pour les étudiants de troisième cycle et les chercheurs dans les domaines de l'IA, de la science des données, des relations causales, des statistiques, de la génomique, de la bioinformatique et de la médecine de précision, ainsi que des sciences sociales. livre commence par discuter de la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies, en particulier dans le contexte du développement de l'IA. s auteurs soulignent l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, car cela sera crucial pour la survie de l'humanité et l'unification des gens dans un État en guerre.

y ciencias sociales. libro «Inteligencia Artificial e Inferencia Causal» examina los últimos acontecimientos en la relación entre inteligencia artificial (IA) y inferencia causal, destaca los problemas en la comprensión de los mecanismos de inteligencia como el razonamiento, la planificación y la imaginación. autores sostienen que uno de los componentes clave de la comprensión de la inteligencia es la relación causal, que incluye la intervención, el cambio de dominio, el aprendizaje, la estructura temporal y el pensamiento contrafactivo. n embargo, estos componentes importantes de la causalidad a menudo son ignorados en el aprendizaje automático, lo que resulta en fallas en el aprendizaje profundo. Para colmar esta laguna, el libro propone dos enfoques principales: el uso de técnicas de IA como herramientas básicas de análisis causal y la aplicación de conceptos y métodos causales para resolver problemas de IA. libro está diseñado para proporcionar una comprensión integral de la intersección de la IA y las relaciones causales, lo que lo convierte en un recurso ideal para estudiantes de posgrado e investigadores en IA, ciencia de datos, causalidad, estadística, genómica, bioinformática y medicina de precisión, así como ciencias sociales. libro comienza discutiendo la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología, especialmente en el contexto del desarrollo de la IA. autores destacan la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, ya que será crucial para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un Estado en guerra.

e ciências sociais. O livro «Inteligência Artificial e Inferência Causal» aborda os últimos acontecimentos entre a inteligência artificial (IA) e a conclusão causal, destacando os problemas na compreensão dos mecanismos de inteligência, como raciocínio, planejamento e imaginação. Os autores afirmam que um dos principais componentes da compreensão da inteligência é a relação causal, que inclui interferência, mudança de domínio, treinamento, estrutura temporária e pensamento contrafativo. No entanto, esses componentes importantes da causalidade são muitas vezes ignorados no aprendizado de máquinas, causando falhas no aprendizado profundo. Para resolver esta lacuna, o livro oferece duas abordagens básicas: o uso de ferramentas de IA como ferramentas básicas de análise causal e a aplicação de conceitos e métodos causais para resolver problemas de IA. O livro tem o objetivo de assegurar uma compreensão completa da interseção entre a IA e as relações causais, tornando-o um recurso ideal para os alunos de graduação e pesquisadores em IA, ciências de dados, causalidade, estatística, genômica, bioinformática e medicina de precisão, bem como ciências sociais. O livro começa por discutir a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia, especialmente no contexto do desenvolvimento da IA. Os autores destacam a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, pois isso será crucial para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num estado em guerra.

e scienze sociali. L'Ingegnical Intelligence and Causal Inference affronta gli sviluppi più recenti tra intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) e la conclusione causale, evidenzia i problemi nella comprensione dei meccanismi dell'intelligenza, come il ragionamento, la pianificazione e l'immaginazione. Gli autori sostengono che uno dei componenti chiave della comprensione dell'intelligenza è il nesso causale, che comprende interferenze, spostamento di dominio, apprendimento, struttura temporanea e pensiero controfattivo. Tuttavia, questi componenti importanti della causalità vengono spesso ignorati nell'apprendimento automatico, causando errori nell'apprendimento profondo. Per colmare questa lacuna, il libro offre due approcci principali: utilizzare i metodi di IA come principali strumenti di analisi causale e applicare concetti e metodi causali per risolvere i problemi di IA. Il libro ha lo scopo di fornire una piena comprensione dell'intersezione tra IA e causali, che lo rende una risorsa ideale per i laureati e i ricercatori in intelligenza artificiale, scienza dei dati, causale, statistica, genomica, bioinformatica e medicina di precisione, nonché scienze sociali. Il libro inizia con un dibattito sulla necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia, soprattutto nel contesto dello sviluppo dell'IA. Gli autori sottolineano l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo delle conoscenze moderne, poiché ciò sarà fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione delle persone in uno stato in guerra.

und Sozialwissenschaften. Das Buch „Artificial Intelligence and Causal Inference“ untersucht die jüngsten Entwicklungen in der Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und kausaler Inferenz und beleuchtet Probleme beim Verständnis der Mechanismen der Intelligenz wie Argumentation, Planung und Vorstellungskraft. Die Autoren argumentieren, dass eine der Schlüsselkomponenten des Verständnisses von Intelligenz die Kausalität ist, die Intervention, Domänenverschiebung, rnen, Zeitstruktur und kontrafaktisches Denken umfasst. Diese wichtigen Komponenten der Kausalität werden jedoch im maschinellen rnen oft ignoriert, was zu Störungen im Deep arning führt. Um diese Lücke zu schließen, schlägt das Buch zwei Hauptansätze vor: die Verwendung von KI-Methoden als grundlegende Werkzeuge der kausalen Analyse und die Anwendung kausaler Konzepte und Methoden zur Lösung von KI-Problemen. Das Buch soll ein umfassendes Verständnis der Schnittmenge von KI und Ursache-Wirkungs-Beziehungen vermitteln und ist damit eine ideale Ressource für Doktoranden und Forscher in den Bereichen KI, Datenwissenschaft, Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Statistik, Genomik, Bioinformatik und Präzisionsmedizin sowie Sozialwissenschaften. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen, insbesondere im Kontext der KI-Entwicklung. Die Autoren betonen die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens, da dies für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat von entscheidender Bedeutung sein wird.

i nauki społeczne. W książce „Sztuczna inteligencja i wnioskowanie przyczynowe” przeanalizowano niedawne zmiany w relacjach między sztuczną inteligencją (AI) a wnioskami przyczynowymi, podkreślając problemy w zrozumieniu mechanizmów inteligencji, takich jak rozumowanie, planowanie i wyobraźnia. Jednym z kluczowych elementów rozumienia inteligencji, twierdzą autorzy, jest związek przyczynowy, który obejmuje interwencję, zmianę domeny, naukę, strukturę czasową i myślenie przeciwne. Jednak te ważne składniki przyczynowości są często ignorowane w procesie uczenia maszynowego, co prowadzi do niepowodzeń w głębokim uczeniu się. Aby rozwiązać tę lukę, w książce zaproponowano dwa główne podejścia: stosowanie metod grypy ptaków jako podstawowych narzędzi analizy przyczynowej oraz stosowanie pojęć i metod przyczynowych w celu rozwiązywania problemów związanych z grypą ptaków. Książka ma na celu zapewnienie kompleksowego zrozumienia skrzyżowania grypy ptaków i związku przyczynowego, co czyni go idealnym zasobem dla absolwentów i naukowców z dziedziny sztucznej inteligencji, danych, związku przyczynowego, statystyki, genomiki, bioinformatyki i medycyny precyzyjnej oraz nauk społecznych. Książka zaczyna się od omówienia potrzeby studiowania i zrozumienia ewolucji technologii, zwłaszcza w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji. Autorzy podkreślają znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, ponieważ będzie to kluczowe dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym.

ומדעי החברה. הספר ”Intelligence and Causual Intelligence and Causual Inference” בוחן את ההתפתחויות האחרונות ביחסים בין בינה מלאכותית (AI) לבין סיבתיות, ומדגיש בעיות בהבנת המנגנונים של בינה, כגון נימוקים, תכנון ודמיון. אחד המרכיבים המרכזיים בהבנת האינטליגנציה, טוענים המחברים, הוא סיבתיות, הכרוכה בהתערבות, שינוי תחום, למידה, מבנה זמני וחשיבה נגד עובדתית. עם זאת, בדרך כלל מתעלמים ממרכיבים סיבתיים חשובים אלה בלמידה של מכונה, מה שמוביל לכישלונות בלמידה עמוקה. כדי לטפל בפער זה, מציע הספר שתי גישות עיקריות: השימוש בשיטות AI ככלי עיקרי לניתוח סיבתי, ויישום מושגים ושיטות סיבתיות לפתרון בעיות בינה מלאכותית. הספר שואף לספק הבנה מקיפה של צומת בינה מלאכותית וסיבתיות, מה שהופך אותו למשאב אידיאלי עבור סטודנטים וחוקרים לתואר שני ב-AI, מדעי המידע, סיבתיות, סטטיסטיקה, גנומיקה, ביואינפורמטיקה ורפואה מדויקת, ומדעי החברה. הספר מתחיל בכך שהוא דן בצורך ללמוד ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה, במיוחד בהקשר של התפתחות בינה מלאכותית. המחברים מדגישים את החשיבות שבפיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני, שכן הדבר יהיה חיוני להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במדינה לוחמת.''

ve sosyal bilimler. "Yapay Zeka ve Nedensel Çıkarım" kitabı, yapay zeka (AI) ve nedensel çıkarım arasındaki ilişkideki son gelişmeleri inceleyerek, akıl yürütme, planlama ve hayal gücü gibi zeka mekanizmalarını anlamadaki sorunları vurgulamaktadır. Yazarlar, zekayı anlamanın önemli bir bileşeninin, müdahale, alan kayması, öğrenme, zamansal yapı ve karşı-olgusal düşünceyi içeren nedensellik olduğunu savunuyorlar. Bununla birlikte, bu önemli nedensellik bileşenleri genellikle makine öğrenmesinde göz ardı edilir ve bu da derin öğrenmede başarısızlıklara yol açar. Bu boşluğu gidermek için kitap iki ana yaklaşım önermektedir: AI yöntemlerinin birincil nedensel analiz araçları olarak kullanılması ve AI problemlerini çözmek için nedensel kavramların ve yöntemlerin uygulanması. Kitap, AI ve nedenselliğin kesişiminin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamayı amaçlayarak, AI, veri bilimi, nedensellik, istatistik, genomik, biyoinformatik ve hassas tıp ve sosyal bilimlerdeki lisansüstü öğrenciler ve araştırmacılar için ideal bir kaynak haline getirmeyi amaçlamaktadır. Kitap, özellikle AI gelişimi bağlamında, teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacını tartışarak başlıyor. Yazarlar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır, çünkü bu, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemli olacaktır.

العلوم | والاجتماعية. يبحث كتاب «الذكاء الاصطناعي والاستدلال السببي» التطورات الأخيرة في العلاقة بين الذكاء الاصطناعي (AI) والاستدلال السببي، ويسلط الضوء على مشاكل فهم آليات الذكاء، مثل التفكير والتخطيط والخيال. يجادل المؤلفون بأن أحد المكونات الرئيسية لفهم الذكاء هو السببية، والتي تتضمن التدخل، وتحول المجال، والتعلم، والبنية الزمنية، والتفكير المضاد. ومع ذلك، غالبًا ما يتم تجاهل مكونات السببية المهمة هذه في التعلم الآلي، مما يؤدي إلى إخفاقات في التعلم العميق. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح الكتاب نهجين رئيسيين: استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي كأدوات تحليل سببية أولية، وتطبيق المفاهيم والطرق السببية لحل مشاكل الذكاء الاصطناعي. يهدف الكتاب إلى توفير فهم شامل لتقاطع الذكاء الاصطناعي والسببية، مما يجعله موردًا مثاليًا لطلاب الدراسات العليا والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والسببية والإحصاء وعلم الجينوم والمعلوماتية الحيوية والطب الدقيق والعلوم الاجتماعية. يبدأ الكتاب بمناقشة الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا، خاصة في سياق تطوير الذكاء الاصطناعي. يؤكد المؤلفون على أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، لأن هذا سيكون حاسمًا لبقاء البشرية وتوحيد الناس في حالة حرب.

및 사회 과학. "인공 지능 및 인과 적 의도" 책은 인공 지능 (AI) 과 인과 적 추론 사이의 관계에서 최근의 발전을 조사하여 추론, 계획 및 상상력과 같은 지능의 메커니즘을 이해하는 데 문제가 있음을 강조합니다. 저자들은 지능을 이해하는 데있어 핵심 요소 중 하나는 개입, 도메인 이동, 학습, 시간적 구조 및 반 사실적 사고를 포함하는 인과 관계라고 주장한다. 그러나 이러한 중요한 인과 관계 구성 요소는 종종 머신 러닝에서 무시되어 딥 러닝에 실패합니다. 이러한 차이를 해결하기 위해이 책은 AI 방법을 기본 인과 분석 도구로 사용하고 인과 관계 개념과 방법을 적용하여 AI 문제를 해결하는 두 가지 주요 접근 방식을 제안합니다. 이 책은 AI와 인과 관계의 교차점에 대한 포괄적 인 이해를 제공하여 AI, 데이터 과학, 인과 관계, 통계, 유전체학, 생물 정보학 및 정밀 의학 및 사회 과학 분야의 대학원생과 연구원에게 이상적인 리소스를 제공합니다. 이 책은 특히 AI 개발의 맥락에서 기술의 진화를 연구하고 이해해야 할 필요성에 대해 논의함으로써 시작됩니다. 저자는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 이는 인류의 생존과 전쟁 상태의 사람들의 통일에 결정적이기 때문입니다.

と社会科学。著書「人工知能と因果推論」では、人工知能（AI）と因果推論との関係に関する最近の動向を調べ、推論、計画、想像などの知能のメカニズムを理解する上での問題を強調している。知性を理解するうえで重要な要素の一つは、介入、ドメインシフト、学習、時間的構造、および対面思考を含む因果関係であると、著者たちは論じている。しかし、これらの重要な因果成分は機械学習では無視されることが多く、ディープラーニングの失敗につながります。このギャップに対処するために、本書では、AI手法を主たる因果分析ツールとして使用すること、およびAI問題を解決する因果概念と方法の適用という2つの主なアプローチを提案している。本書は、AIと因果関係の交差点を総合的に理解することを目的としており、AI、データサイエンス、因果関係、統計、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、精密医学、社会科学の大学院生や研究者にとって理想的なリソースとなっています。この本は、特にAI開発の文脈において、技術の進化を研究し理解する必要性を議論することから始まります。著者たちは、人類の存続と戦争状態における人々の統一にとって重要であるため、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調している。