들어가는 말: 인과의 르네상스 5
1장. 4차 산업혁명에서 인과의 역할: 인과, 왜 삶의 안내자인가? 15
1. 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과 20
2. 인과에 대한 문제들 25
3. 4차 산업혁명에서 인과의 역할 40
2장. 인과에 대한 이론들의 백가쟁명 51
1. INUS 이론 52
2. 인과에 대한 반사실적 이론 58
3. 인과에 대한 확률 이론 65
4. 인과에 대한 개입(조종) 이론 73
3장. 인과 모형 이론의 발전 77
1. 인과 모형을 위한 구조방정식의 요소: 변수와 DAG 83
2. 인과 모형을 위한 베이즈 이론의 요소: 베이즈 망과 확률적 독립성 86
3. 인과 모형 이론: 퍼얼의 구조 인과 모형과 SGS의 PC 이론을 중심으로 91
4장. 합리적 의사결정 이론에서 인과의 역할 119
1. 뉴컴의 역설 124
2. 인과 모형에 토대한 의사결정 이론의 역할 127
5장. 빅데이터에서의 상관성과 인과성 131
1. 빅데이터 세계에서 상관성만이 필요하다는 주장 133
2. 상관성과 인과성의 관계에 대한 오해와 문제 136
3. 인과에 대한 수학적 모형의 가능성 140
4. 빅데이터 분석에서 인과 모형의 역할 144
6장. 신경망 기계학습 인공지능에서 인과에 대한 논쟁 153
1. 인공 신경망 구조와 연결주의에 대한 이해 155
2. 연결주의에 대한 고전적 계산주의자의 비판: 체계성 문제 158
3. 체계성 문제에 대한 연결주의자의 응답: 스몰렌스키의 이론을 중심으로 163
4. 연결주의에 대한 계산주의자의 비판: 인과성 문제 168
5. 인과성 문제에 대한 연결주의자 스몰렌스키의 대응 170
6. 포더와 맥래플린의 재응답: 허구적 인과론으로서 연결주의 171
7. 논쟁에 대한 평가와 전망: 인과의 망으로서 신경망에 대한 이해 가능성 172
7장. 두뇌의 자기공명영상 데이터에 대한 인과 추론 181
1. 기능적 자기공명영상과 그 측정 단위로서의 복셀 182
2. 뇌 기능의 효과적 연결성을 해명하기 위한 인과 모형의 역할과 과제 185
8장. 설명 가능한 인공지능에서 인과적 설명의 역할과 전망 191
1. DARPA의 XAI 프로젝트에 대한 이해 194
2. 설명의 모형에 대한 문제 198
3. 설명 가능한 인공지능을 위한 인과적 설명 모형의 전망 205
나가는 말: 평가와 전망 215
참고문헌 217