珀尔教授一生致力于因果关系科学及其在人工智能方面领域的应用，这本科普著作是他毕生思想的沉淀，其中他以平实的话语介绍了因果推断的理论建构，每段文字都浸透着他对因果关系科学的热情。珀尔教授不仅学问做得好，还执着地追求真理，深入地反省自我，勇敢地阐述思想，在这个堆积术语、追逐名利的学术大氛围里，珀尔教授孤单的身影显得尤为意味深长。
为什么要写这本书？在此之前，珀尔教授已经出版过三部因果关系科学的专著，读者群仅限于数据分析或者人工智能的研究者，影响范围很窄。这本书则是这些专著的科普版，其面向更广泛的读者群体，着重阐述思想而非拘泥于数学细节。对渴望了解因果推断的人们来说，它既是因果关系科学的入门书，又是关于这门学问从萌发到蓬勃发展的一部简史，其中不乏对当前的人工智能发展现状的反思和对未来人工智能发展方向的探索。正如作者所期待的，这场因果革命将带给人们对强人工智能更深刻的理解。
统计学的传统教育讳忌讨论因果，权威的统计学家曾言：“……从未见过一种关于因果的数学语言，也从未发现过它的好处。”对此，珀尔在本书中的讨论与评述可谓良药苦口。很惭愧，笔者在北大讲授概率统计、机器学习、贝叶斯数据分析等一些与人工智能相关的课程时，也未曾谈及因果关系科学，更从未主动地去突破这种因果禁忌。
这部关于因果关系科学的科普著作如同为我们开启了一扇窗，让我们看到了更广阔的天地。笔者甚至觉得，此书比珀尔的三部因果关系科学专著都要好，理论之争的来龙去脉，学术江湖的恩怨情仇，正道沧桑的愤世嫉俗，授业解惑的苦口婆心，黎明曙光的呼之欲出……都由作者在此书中娓娓道来。对于读者而言，阅读本书就像亲历一次冒险之旅，整个过程充满了惊奇与兴奋、怅然若失与无限憧憬。
珀尔的《为什么》是笔者所知道的目前已出版的唯一一部因果关系科学方面的科普著作，作者在其中深入浅出地把因果关系科学的理论框架及其发展脉络展现给了读者。值得一提的是，那些曾经令人备感困惑的悖论作为经典统计学中的未解之谜，最终也经由因果关系分析而拨云见日，笼罩在其上的迷雾也随之烟消云散了。水落石出后，因果推断显得如此自然，就仿佛一切本该如此。对于每一位想了解因果关系科学的读者来说，以《为什么》为起点就意味着你踏上了一条捷径，在理解此书的基础上阅读因果关系科学方面的专业著作，你的收获将会更大。
虽然以科普读物为定位，作者仍然雄心勃勃地将这本书的英文书名确定为“The Book of Why” 。（大凡以“The Book of……”为书名的作品大多在某一领域意义重大，例如，《易经》的英文书名为“The Book of Change” ，《诗经》的英文译名则为“The Book of Songs” 。）这样一本重量级的科普读物，即便是对于一位专门从事人工智能或机器学习方面的研究的学者而言，如果其以前从未接触过因果推断，那么在初次阅读时他也未必能完全掌握书中的内容，因此这本书对于没有专业背景的普通读者的阅读难度可想而知。对于没有概率统计基础的读者来说，笔者的阅读建议是略过数学细节，着重抓住内容大意；而对于有一定概率统计基础的读者来说，笔者认为在阅读时一定不能放过正文中的数学精髓，这本书中的数学公式不多不少，刚好自圆其说。
在人人接触人工智能的今天，各种学说、思潮充斥于媒体，铺天盖地的科技快餐也让人应接不暇。昨天刚得报一个突破，今天就听说一场革命，人们在良莠不齐的信息中逐渐迷失了方向。1971年图灵奖得主、“人工智能”概念的提出者约翰·麦卡锡教授曾说过：“不符合数学的，都是胡言乱语。”按照这个标准，现今的人工智能理论又有多少是真正有价值的呢？珀尔教授在这本新书中提出的因果关系视角可谓一股清流。古人云：“博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之。”此话正合此书精神，与读者共勉。
《为什么》第一译者 江生
2019年5月于美国，旧金山湾区
