《纽约时报》《华尔街日报》《金融时报》《柯克斯书评》《新科学家》好评 英国经济学家蒂姆·哈福德、英国历史学家彼得·弗兰科潘、英国伦敦大学学院副教授克里斯·范·图勒肯、伦敦大学学院地理系荣誉高级研究员加亚·文斯盛赞 我们如何确立自己的信念？怎样才能确定所信为真？假设自己十分确信，又如何说服别人也相信呢？你如何证明一种新的医疗方法是有效的?或者说服法庭承认某人有罪?是什么让你相信一辆自动驾驶汽车是安全的，或者下定决心与陌生人行一笔金融交易?对于政府发布的一项政策，你需要哪种类型的证据?你会像哲学家、律师、计算机科学家或统计学家那样处理这些问题吗?还是用一种完全不同的方法来衡量?
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引言
第一章 岌岌可危的美国建国公理
《几何原本》与民主制度
美国奴隶制的逻辑漏洞
奴隶制为什么是错的？
对科学的法律方法的探索
第二章 逻辑制造的“数学怪物”
微积分的诞生与发展
不光滑的连续函数
无法解释的“布朗运动”
整体不一定大于部分？
数学中的“怪物”
“怪物”与湍流之谜
美国独裁的可能性
平等理念与制度弹性
第三章 宁纵百罪，勿枉一人？
公平的度量
黑箱算法
来自神明的裁决
豪兰遗产案
蓝色公交悖论
科学专家的可信之路
第四章 茶杯里的p值
母乳研究与啤酒实验
一杯奶茶里的统计学
随机对照试验的诞生
戈塞与费希尔之争
资源稀缺下的伦理抽签
随机对照试验的成功与困境
黄金标准不“黄金”
置信度革命
第五章 病毒、模型与实践
在混沌中寻找规律
“相关”不等于“因果”
当实验不可触碰
“无显著效果”不等于无效
贝叶斯定理下的世界
无完整数据的情况下如何逼近真相
先验与直觉
情报语言的迷雾
预测下一次疾病大流行
第六章 谎言的尽头
当科学证据走上法庭
不可靠的科学
被误解的逻辑推理
偏见如何阻碍真理
虚假信息为何更容易获胜
被操控的数字
因果阶梯的困境
第七章 被机器操纵的方向盘
当人工智能遇上“电车难题”
探寻证明方法的思维极限
人工智能突破人类的最后堡垒
站在机器的肩膀
人工智能的训练
人机协作的前景
开启一场新的“怪物”搜索之旅
第八章 我们失去了什么？
证明的意义与时效
致谢
注释
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