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和弄明白。我终于认识到，信息是一个方向上的条件概率和另一个方癌上的似然比。更确切地说，我认为网络应该是分层的，箭头从更高层级的神经元指问较低层级的神经元，或者从“父节点”指癌“子节点”。每个下豆都会问其所有的相邻节扣《包括层次结构中的上级节所和下级节点)发送信息，告知当前它对所跟踪变量的信念度〈例如，“我有2/3的u握认为这个字母是Rw)。接收信，秘的节点会根据信，奶传递的方向，以两种不同的方式处理信息。如果信息是从父节点传递到子节点的，则子节点将使用条件概率更新它的信念，如同我们在茶室例子中见到的那样。如时信息是从于节点传递到多点的人过用自己的初始信念乘以一个似然比的计算得到更新信念，如乳房X光检碍的例子所示。将这两条规则反复应用于网络中的每个节点的做法就被称为信念传播。回想一下就能发现，这两条规则中并没有任何主观脐呆全提选的成分，丘们产格遵守贝时斯法则。真正的挑战是要确保无论这些信恩以什么顺序发送出去，事情最终会过到一个恰到好处的平衡，并且最终的平衡将体现对所有变量的信:念的正确状态.此处我所说的“正硝”是指，最终的概率需要看起来像是我们根据统计教科书的方法计算出来的结果，而不是根据信息传递网络计算出来的结果。应对这一挑战耗沉了我和我的学生、同事数年的时间。而在20世纪80年代末，我们了最终解决了这一难题，使中叶斯网络成为机器学习的一个切实可行的解决方案。

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在接下来的10年中，贝叶斯网络在现实生活中的应用场景个断得到拓展，包括应用于闻圾邮件过滤器和语音识别工具等。然而，在那个时候，我已经开始尝试攀登因果关系之樟，将贝叶斯网络的概率研究委托给了其他人。梓y册叶斯网络:应如何看符数据册叶斯的逆概率规则是一种形式最为简单的由叶斯网络，虽然由汪二全全个吉庆这一点。我们现在已经看到了这个网络的几种形式:疾病一检测，或者更具普裔意义的说法是:假设一证据。不同于页穿于本书的国果图，员时斯况络并未假疫笠头有任何果意义，这里的箭头仅仅意味着我们知道前向概率，比如P《〈烤饼|茶)或〈检测|疾病)。贝叶斯法则告诉我们的是如何着转正向扒的过程，具体做法就是用先验概率乘以似然比。在形式上，信念传播采用了完全一致的处理方式，且并不考虑箭头是非因果的还是因果的。然而，你可能会有这样一种感党，即相比非因果情形，我们在因果情形中做的事更有意义。这是因为我们的大脑被赋予了人和乳房X光检查结果)的特殊机制，而非仅能察觉到关联〈如条和烤饼的关系)。在介绍完只包含一个连接的两节点网络后，我们的下一步自然是引入外含商个连接的三节点网络，我称此种网络为“接合”(Cjunction)。这是所有贝叶斯网络〈以及因果网络)的构建模块。接合有三种基本类型或形式，借助这些基本形式，我们就可以在网络中表征出所有的箭头模式。1.A一B一G。这种接合形式是被称为“链”接合或

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中介接合的最简单的表现形式。在科学中，人们常常将B视为某种机制，或“中介物”，它将A的效应传递给0C。一个熟悉的例子是“火灾一烟雾一警报”。虽然我们称这个系统为“火灾警报”，但实际上它应该叫烟雾报警。火灾本身并没有引起警报，所以这里也就没有从火灾直接指向的人大六人全通过任何其他的变量，比如高温来引发警报，只有火灾向空气中释放的烟零分子才会能发警报。如果我们林用这个链中的第二个连接，例如我们利用通风管道吸走了所有的烟雾分子，那么么警报就不会圳秀发了。这个观察引出了有要慨念点;中介物B“屏蔽?”(screenoff)了从A到6的信息或从6到A的信息(这一概念由德毅美籍科学哲学家汉斯。赖雇巴哈首次指出)。何如，一宇我们知道了烟雾的“值”，关于火的任何新信息.便不会再以任何理由让我们增强或削弱对警报的信念。这种信念的稳定性是第一层级的概念，因此，当它可获取的时候，它就应该会体现在数据中。假设我们有一个数据库，这个数据库包人金关于何时出现火灾、何时有烟雾、何时警报被触发的所有实例。如果我们只看“烟雾=1”的那些行数据，则无论是“火灾=0”还是“火灾=1”，我们都可以预料到该行满足“警报=1”。即使警报触发这一结果包含不确定性，这种屏蔽模式仍然成立。例如，假设现在有一个出故障的警报系统，它有5%的时间无法正确报警。此时如果我们仍然只看“烟雾=1”的那些行，那么我们会发

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