AutorJudea Pearl y Dana Mackenzie
EditorialPasado y Presente
Edición2025 · 440 págs.
ISBN978-84-12899-55-9
Correlación no es causalidad, y sin un lenguaje de causa y efecto ni la ciencia ni la IA pueden razonar de verdad.
Para quién esLectores con interés científico o estadístico y curiosos del fondo teórico de la IA.
Para quién noQuien busca la actualidad de la IA generativa: es anterior a ChatGPT y algunos capítulos exigen esfuerzo.
Ideas clave
- La «escalera de la causalidad»: asociar, intervenir e imaginar lo que habría pasado. El aprendizaje automático actual se queda en el primer peldaño.
- Los diagramas causales resuelven paradojas estadísticas y debates como el del tabaco y el cáncer.
- Una IA que razone de verdad necesitará modelos de causa y efecto, no solo más datos.
Judea Pearl, premio Turing, es uno de los padres del razonamiento causal en informática. Este libro, escrito con el divulgador Dana Mackenzie, explica por qué saber que dos cosas van juntas no es saber que una causa la otra, y por qué esa diferencia separa el cálculo del entendimiento.
Es exigente en su parte central y no habla de los modelos de lenguaje actuales, pero su crítica sigue siendo de las más citadas cuando se discute si la IA «piensa». La edición disponible es la de 2025, en la colección Imperdibles.
Nuestra valoración
3Claridad
5Rigor
2Actualidad
4Utilidad
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