Краткое содержание, анализ и герои
Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению
Автор М. Антипов12+202220 читателей
Год издания2022
Дата написания2017-12-31
ИздательствоАСТ
ISBN978-5-17-123140-8, 978-5-17-146449-3
Язык книгиru
Язык оригиналаen
СерияВласть и успех
Возрастное ограничение12+
Темыискусственный интеллектлогическое мышлениеистория наукиобработка данныханализ данныхстатистический анализразвитие мышления
Описание
Книга исследует развитие причинного анализа, от исторических корней до современных графических моделей и инструментов, показывая, как переход от наблюдения к интервенциям позволяет получать надёжные выводы о причинно‑следственных связях.
Главный конфликт / проблема
Как надёжно определить причинно‑следственные связи и оценить влияние вмешательств, учитывая скрытые смещения, конфаундеры и коллайдеры, когда рандомизированные эксперименты невозможны
Ключевые идеи
- Причинный анализ превратил научный подход к данным, позволяя задавать вопросы о причинах.
- Математический язык причинности (диаграммы, оператор do, контрфактивы) делает возможным предсказывать последствия вмешательств.
- Три уровня причинности – наблюдение, интервенция и контрфактивные рассуждения – отражают эволюцию человеческого мышления.
- Без причинной модели данные остаются «тупыми» и не способны отвечать на вопросы о причинах.
- Мини‑Тест Тьюринга как инструмент проверки причинного понимания
- Репрезентация знаний как фундамент для машинного рассуждения
- Причинные диаграммы позволяют рассуждать об интервенциях и контрфактах
- Вероятностные модели (байесовские сети) недостаточны для причинного вывода
- Переход к оператору do и второму уровню причинности
- Исторический переход от корреляции к причинности в статистике
- Причинный анализ требует субъективного понимания и каузальных диаграмм.
- Байесовская статистика объединяет априорные знания и новые данные.
Вывод
Книга приводит к выводу, что причинный анализ, основанный на графических моделях, операторе do и контрфактивных рассуждениях, позволяет перейти от наблюдения к интервенциям, обеспечивая более надёжные и практические выводы о причинности.
Кому полезна
- Статистики и исследователи данных
- Эпидемиологи и медики
- Академики и преподаватели статистики и экономики
- Разработчики искусственного интеллекта и специалистов по машинному обучению
- Политики и аналитики, занимающиеся оценкой воздействия программ
Главные темы
- Причинность и причинный анализ
- Графы причинности и do‑исчисление
- Контрфакты и инструментальные переменные
- Байесовские сети и статистика
- Медиаторы и опосредование
- Климатология, медицина, право и искусственный интеллект
Персонажи
- Антипов М. — Автор книги, объясняет переход от объективной статистики к субъективной, приводит примеры и исторические детали, обобщает понятия причинности и do‑исчисления.
- Джудиа Перл — Эксперт по причинному анализу, описывающий историю и принципы новой науки, ключевой фигурой в развитии причинного вывода.
- Сьюалл Райт — Разработал путевые диаграммы и коэффициенты для анализа причинных связей, критически относится к «стереотипным» подходам, подчёркивает необходимость личного понимания причинности и впервые формализовал инструментальные переменные.
- Джон Сноу — Скептически относился к теории миазмов, использовал наблюдения и причинные диаграммы, доказав связь воды и холеры, и предложил снятие рукоятки насоса.
- Джерри Корнфилд — Показал, что генетический фактор не может полностью объяснить связь курения и рака, опровергнув конституционную гипотезу с помощью математического неравенства.
- Эдвард Фишер — Критиковал доказательства вреда курения, утверждая, что скрытые факторы могут объяснить наблюдаемую ассоциацию.
- Алан Тьюринг — Разработал идею имитации и предложил тест Тьюринга, чтобы определить, может ли машина считаться думающим.
- Джон Сёрл — Критиковал тест Тьюринга, предложив мысленный эксперимент «Китайская комната».
- Гальтон — Проводил исследования наследственности и регрессии к среднему, иллюстрируя переход от корреляции к причинности.
- Пирсон — Разработал корреляцию и критиковал причинность, иллюстрируя переход от корреляции к причинности.
- Томас Байес — Разработал формулу обратной вероятности, ставшую основой байесовского подхода, объединяющего предварительные знания и новые данные.
- Бонапарт — Использует байесовские сети для идентификации ДНК жертв авиакатастрофы.
Цитаты
- Корреляция не является причинно‑следственной связью.
- Вы умнее ваших данных.
- «Я верю, что примерно через 50 лет можно будет так хорошо программировать компьютеры для игры в имитацию, что после пяти минут вопросов и ответов у среднего собеседника будет не более 70 %-ного шанса сделать правильный выбор».
- «Причинность – язык, на котором мы можем эффективно обсуждать определенные структуры в отношениях релевантности».
- «Байесова статистика дает нам объективный способ объединить результаты наблюдений с нашими предварительными знаниями (или субъективными представлениями), чтобы получить пересмотренные представления и, следовательно, пересмотренные предсказания».
- «Правило Байеса говорит, что если мы знаем вероятность S при T, P(S|T), то мы сможем вычислить вероятность T при S, P(T|S), при условии, что P(T) и P(S) нам известны.»
- «Если вы не читали эту историю, то, вероятно, уже догадались, что случилось.»
- «Критерий черного хода – это любой путь от X до Y, который начинается со стрелки, входящей в Х.»
- "Парадокс Симпсона в картинках"
- "Парадный вход позволяет оценить влияние X на Y, даже если данные по некоторым переменным отсутствуют."
Вам также может понравиться
{"page":{"canonicalUrl":"https://bookra.app/books/08XINI4P","pageTitle":"Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению (М. Антипов) — краткое содержание, анализ и герои","metaDescription":"Разбор книги «Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению»: краткое содержание, главные мысли, конфликт, темы, персонажи, цитаты и ответы на вопросы.","headingTitle":"«Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению»","headingSubtitle":"М. Антипов, Дана Маккензи, Джудиа Перл, Таира Ф. Мамедова","structuredData":[{"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","@id":"https://bookra.app/books/08XINI4P#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"BookRa","item":"https://bookra.app/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"зарубежная образовательная литература","item":"https://bookra.app/genre/5217"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению","item":"https://bookra.app/books/08XINI4P"}]},{"@context":"https://schema.org","@type":"WebPage","@id":"https://bookra.app/books/08XINI4P","url":"https://bookra.app/books/08XINI4P","name":"«Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению»","description":"Разбор книги «Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению»: краткое содержание, главные мысли, конфликт, темы, персонажи, цитаты и ответы на вопросы.","breadcrumb":{"@id":"https://bookra.app/books/08XINI4P#breadcrumb"},"mainEntity":{"@id":"https://bookra.app/books/08XINI4P#work"},"primaryImageOfPage":{"@type":"ImageObject","url":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/a53a1a1b-80b8-11ed-942a-0cc47af30dde/thumbs/1200.webp"}},{"@context":"https://schema.org","@type":"Book","@id":"https://bookra.app/books/08XINI4P#work","name":"Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению","url":"https://bookra.app/books/08XINI4P","description":"Книга исследует развитие причинного анализа, от исторических корней до современных графических моделей и инструментов, показывая, как переход от наблюдения к интервенциям позволяет получать надёжные выводы о причинно‑следственных связях.","image":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/a53a1a1b-80b8-11ed-942a-0cc47af30dde/thumbs/1200.webp","inLanguage":"ru","genre":["зарубежная образовательная литература","физика и математика"],"keywords":"искусственный интеллект, логическое мышление, история науки, обработка данных, анализ данных, статистический анализ, развитие мышления","sameAs":["https://litres.ru/book/dana-makkenzi/dumay-pochemu-prichina-i-sledstvie-kak-kluch-k-myshleniu-68683656/"],"author":[{"@type":"Person","@id":"https://bookra.app/author/6f4634f6-8039-11ed-80af-ac1f6b4dd332#person","name":"М. Антипов","url":"https://bookra.app/author/6f4634f6-8039-11ed-80af-ac1f6b4dd332"}],"about":[{"@type":"Thing","name":"зарубежная образовательная литература"},{"@type":"Thing","name":"физика и математика"},{"@type":"Thing","name":"искусственный интеллект"},{"@type":"Thing","name":"логическое мышление"},{"@type":"Thing","name":"история науки"},{"@type":"Thing","name":"обработка данных"},{"@type":"Thing","name":"анализ данных"},{"@type":"Thing","name":"статистический анализ"},{"@type":"Thing","name":"развитие мышления"},{"@type":"Thing","name":"чтение онлайн"},{"@type":"Thing","name":"саммари"},{"@type":"Thing","name":"AI-разбор"},{"@type":"Thing","name":"персонажи"},{"@type":"Thing","name":"цитаты"}],"workExample":{"@type":"Book","@id":"https://bookra.app/books/08XINI4P#edition","url":"https://bookra.app/books/08XINI4P","bookFormat":"https://schema.org/EBook","inLanguage":"ru","isbn":"978-5-17-123140-8, 978-5-17-146449-3","datePublished":"2022","publisher":{"@type":"Organization","name":"АСТ"},"sameAs":["https://litres.ru/book/dana-makkenzi/dumay-pochemu-prichina-i-sledstvie-kak-kluch-k-myshleniu-68683656/"],"isAccessibleForFree":false}}],"book":{"idCatalog":489267,"shortId":"08XINI4P","title":"Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/a53a1a1b-80b8-11ed-942a-0cc47af30dde/thumbs/1200.webp","annotationText":"Удостоенный премии Алана Тьюринга 2011 года по информатике, ученый и статистик показывает, как понимание причинно-следственных связей произвело революцию в науке и совершило прорыв в работе над искусственным интеллектом. «Корреляция не является причинно-следственной связью» – эта мантра, скандируемая учеными более века, привела к условному запрету на разговоры о причинно-следственных связях. Сегодня это табу отменено. Причинная революция, открытая Джудией Перлом и его коллегами, пережила столетие путаницы и поставила каузальность – изучение причин и следствий – на твердую научную основу. Работа Перла позволяет нам не только узнать, является ли одно причиной другого, она позволяет исследовать реальность, которая уже существует, и реальности, которые могли бы существовать. Она демонстрирует суть человеческой мысли и дает ключ к искусственному интеллекту. В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.","catalogType":"LITRES","catalogTypeLabel":"Книга в каталоге","authorLine":"М. Антипов, Дана Маккензи, Джудиа Перл, Таира Ф. Мамедова","authors":[{"id":"6f4634f6-8039-11ed-80af-ac1f6b4dd332","displayName":"М. Антипов","protectedUrl":"/author/6f4634f6-8039-11ed-80af-ac1f6b4dd332","wikipediaUrl":null,"wikidataUrl":null},{"id":"e177fc3a-8038-11ed-9173-0cc47af30fe4","displayName":"Дана Маккензи","protectedUrl":"/author/e177fc3a-8038-11ed-9173-0cc47af30fe4","wikipediaUrl":null,"wikidataUrl":null},{"id":"ce47f77b-8038-11ed-9173-0cc47af30fe4","displayName":"Джудиа Перл","protectedUrl":"/author/ce47f77b-8038-11ed-9173-0cc47af30fe4","wikipediaUrl":null,"wikidataUrl":null},{"id":"54c17916-2a81-102a-9ae1-2dfe723fe7c7","displayName":"Таира Ф. Мамедова","protectedUrl":"/author/54c17916-2a81-102a-9ae1-2dfe723fe7c7","wikipediaUrl":null,"wikidataUrl":null}],"genres":[{"id":5217,"title":"зарубежная образовательная литература","token":null,"publicUrl":"https://bookra.app/genre/5217"},{"id":279655,"title":"физика и математика","token":null,"publicUrl":"https://bookra.app/genre/279655"}],"keywords":["искусственный интеллект","логическое мышление","история науки","обработка данных","анализ данных","статистический анализ","развитие мышления"],"facts":[{"key":"datePublished","label":"Год издания","value":"2022"},{"key":"dateWritten","label":"Дата написания","value":"2017-12-31"},{"key":"publisher","label":"Издательство","value":"АСТ"},{"key":"isbn","label":"ISBN","value":"978-5-17-123140-8, 978-5-17-146449-3"},{"key":"bookLanguage","label":"Язык книги","value":"ru"},{"key":"sourceLanguage","label":"Язык оригинала","value":"en"},{"key":"series","label":"Серия","value":"Власть и успех"},{"key":"adult","label":"Возрастное ограничение","value":"12+"}],"seoSections":[{"key":"summaryShort","title":"Описание","body":"Книга исследует развитие причинного анализа, от исторических корней до современных графических моделей и инструментов, показывая, как переход от наблюдения к интервенциям позволяет получать надёжные выводы о причинно‑следственных связях."},{"key":"conflict","title":"Главный конфликт / проблема","body":"Как надёжно определить причинно‑следственные связи и оценить влияние вмешательств, учитывая скрытые смещения, конфаундеры и коллайдеры, когда рандомизированные эксперименты невозможны"},{"key":"keyIdeas","title":"Ключевые идеи","body":["Причинный анализ превратил научный подход к данным, позволяя задавать вопросы о причинах.","Математический язык причинности (диаграммы, оператор do, контрфактивы) делает возможным предсказывать последствия вмешательств.","Три уровня причинности – наблюдение, интервенция и контрфактивные рассуждения – отражают эволюцию человеческого мышления.","Без причинной модели данные остаются «тупыми» и не способны отвечать на вопросы о причинах.","Мини‑Тест Тьюринга как инструмент проверки причинного понимания","Репрезентация знаний как фундамент для машинного рассуждения","Причинные диаграммы позволяют рассуждать об интервенциях и контрфактах","Вероятностные модели (байесовские сети) недостаточны для причинного вывода","Переход к оператору do и второму уровню причинности","Исторический переход от корреляции к причинности в статистике","Причинный анализ требует субъективного понимания и каузальных диаграмм.","Байесовская статистика объединяет априорные знания и новые данные."]},{"key":"conclusion","title":"Вывод","body":"Книга приводит к выводу, что причинный анализ, основанный на графических моделях, операторе do и контрфактивных рассуждениях, позволяет перейти от наблюдения к интервенциям, обеспечивая более надёжные и практические выводы о причинности."},{"key":"audience","title":"Кому полезна","body":["Статистики и исследователи данных","Эпидемиологи и медики","Академики и преподаватели статистики и экономики","Разработчики искусственного интеллекта и специалистов по машинному обучению","Политики и аналитики, занимающиеся оценкой воздействия программ"]},{"key":"topics","title":"Главные темы","body":["Причинность и причинный анализ","Графы причинности и do‑исчисление","Контрфакты и инструментальные переменные","Байесовские сети и статистика","Медиаторы и опосредование","Климатология, медицина, право и искусственный интеллект"]},{"key":"characters","title":"Персонажи","body":["Антипов М. — Автор книги, объясняет переход от объективной статистики к субъективной, приводит примеры и исторические детали, обобщает понятия причинности и do‑исчисления.","Джудиа Перл — Эксперт по причинному анализу, описывающий историю и принципы новой науки, ключевой фигурой в развитии причинного вывода.","Сьюалл Райт — Разработал путевые диаграммы и коэффициенты для анализа причинных связей, критически относится к «стереотипным» подходам, подчёркивает необходимость личного понимания причинности и впервые формализовал инструментальные переменные.","Джон Сноу — Скептически относился к теории миазмов, использовал наблюдения и причинные диаграммы, доказав связь воды и холеры, и предложил снятие рукоятки насоса.","Джерри Корнфилд — Показал, что генетический фактор не может полностью объяснить связь курения и рака, опровергнув конституционную гипотезу с помощью математического неравенства.","Эдвард Фишер — Критиковал доказательства вреда курения, утверждая, что скрытые факторы могут объяснить наблюдаемую ассоциацию.","Алан Тьюринг — Разработал идею имитации и предложил тест Тьюринга, чтобы определить, может ли машина считаться думающим.","Джон Сёрл — Критиковал тест Тьюринга, предложив мысленный эксперимент «Китайская комната».","Гальтон — Проводил исследования наследственности и регрессии к среднему, иллюстрируя переход от корреляции к причинности.","Пирсон — Разработал корреляцию и критиковал причинность, иллюстрируя переход от корреляции к причинности.","Томас Байес — Разработал формулу обратной вероятности, ставшую основой байесовского подхода, объединяющего предварительные знания и новые данные.","Бонапарт — Использует байесовские сети для идентификации ДНК жертв авиакатастрофы."]},{"key":"quotes","title":"Цитаты","body":["Корреляция не является причинно‑следственной связью.","Вы умнее ваших данных.","«Я верю, что примерно через 50 лет можно будет так хорошо программировать компьютеры для игры в имитацию, что после пяти минут вопросов и ответов у среднего собеседника будет не более 70 %-ного шанса сделать правильный выбор».","«Причинность – язык, на котором мы можем эффективно обсуждать определенные структуры в отношениях релевантности».","«Байесова статистика дает нам объективный способ объединить результаты наблюдений с нашими предварительными знаниями (или субъективными представлениями), чтобы получить пересмотренные представления и, следовательно, пересмотренные предсказания».","«Правило Байеса говорит, что если мы знаем вероятность S при T, P(S|T), то мы сможем вычислить вероятность T при S, P(T|S), при условии, что P(T) и P(S) нам известны.»","«Если вы не читали эту историю, то, вероятно, уже догадались, что случилось.»","«Критерий черного хода – это любой путь от X до Y, который начинается со стрелки, входящей в Х.»","\"Парадокс Симпсона в картинках\"","\"Парадный вход позволяет оценить влияние X на Y, даже если данные по некоторым переменным отсутствуют.\""]}],"authorSummary":null,"hasArtifacts":true,"canReadInApp":false,"readUrl":"https://web.bookra.app/?startapp=b_489267","artifactsUrl":"https://web.bookra.app/?startapp=b_489267","readCtaLabel":"Читать онлайн","artifactsCtaLabel":"AI-разбор","appReadLinks":null,"appAnalysisLinks":{"tg":"https://t.me/bookra_lib_bot/BookRa?startapp=b_489267","vk":"https://vk.com/app54470698#startapp=b_489267","max":"https://max.ru/id7751370047_bot?startapp=b_489267","web":"https://web.bookra.app/?startapp=b_489267"},"guestReaderUrl":null,"authorCtaLabel":"Все книги автора","authorProtectedUrl":"/author/6f4634f6-8039-11ed-80af-ac1f6b4dd332","readersCount":20,"adultLabel":"12+","yearLabel":"2022","datePublished":"2022","publisherLabel":"АСТ","isbn":"978-5-17-123140-8, 978-5-17-146449-3","oclc":null,"lccn":null,"partnerUrl":"https://litres.ru/book/dana-makkenzi/dumay-pochemu-prichina-i-sledstvie-kak-kluch-k-myshleniu-68683656/","accessNote":"Карточка книги и AI-разбор откроются на защищенных страницах BookRa после входа."},"reader":null,"similarBooks":[{"idCatalog":109322,"shortId":"0MWGXlMW","title":"Теория всего. От сингулярности до бесконечности: происхождение и судьба Вселенной","authorLine":"Стивен Уильям Хокинг, Е. В. Шимановская","primaryAuthorId":"6b13f4f0-2a81-102a-9ae1-2dfe723fe7c7","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/7f796816-508d-402b-8dab-65c845279842/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/0MWGXlMW"},{"idCatalog":148842,"shortId":"3nynBlX2","title":"Физика будущего","authorLine":"Митио Каку, Наталья И. Лисова, Альпина нон-фикшн","primaryAuthorId":"8515fedc-38f0-11e2-a193-002590591ea6","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/c0623060-c3d5-11e6-9b47-0cc47a5203ba/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/3nynBlX2"},{"idCatalog":19996,"shortId":"2eRMeBy2","title":"Кольцо царя Соломона","authorLine":"Конрад Лоренц, Евгений Николаевич Панов","primaryAuthorId":"a48e65c2-2a83-102a-9ae1-2dfe723fe7c7","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/f79d8098-4ed5-4527-b21a-3a63b7ee611e/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/2eRMeBy2"},{"idCatalog":272006,"shortId":"1ZqIJlNU","title":"Фейнмановские лекции по физике. Современная наука о природе","authorLine":"Г. И. Копылов, Ричард Филлипс Фейнман","primaryAuthorId":"7b7d9c75-2ca0-11e6-99d6-0cc47a52085c","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/8ddce59b-6812-11e9-be98-0cc47a5f3f85/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/1ZqIJlNU"},{"idCatalog":595370,"shortId":"1Bm42HvU","title":"Это база: Зачем нужна математика в повседневной жизни","authorLine":"Альпина нон-фикшн, Иэн Стюарт, Наталья И. Лисова","primaryAuthorId":"d3324e64-e05c-11ee-8496-0cc47af30fe4","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/d7bdad6c-5c53-11ef-8ce3-0cc47af30fe4/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/1Bm42HvU"},{"idCatalog":542026,"shortId":"3y0uaLMm","title":"Ложь, наглая ложь и статистика. Приемы, которые помогут видеть правду за цифрами","authorLine":"Тим Харфорд, Е. Л. Левина, БОМБОРА","primaryAuthorId":"aeca6cb2-f074-11e0-9959-47117d41cf4b","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/89e525b3-84a7-11ee-8496-0cc47af30fe4/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/3y0uaLMm"},{"idCatalog":122820,"shortId":"1MzDnvME","title":"Красота физики. Постигая устройство природы","authorLine":"Фрэнк Вильчек, Альпина нон-фикшн, Мария Томс, Виктория В. Краснянская","primaryAuthorId":"838d34bc-f072-11e0-9959-47117d41cf4b","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/d6bc9dab-e3cf-11e5-b31f-0cc47a52085c/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/1MzDnvME"},{"idCatalog":263105,"shortId":"24EymsF1","title":"Эволюция физики","authorLine":"Альберт Эйнштейн, Сергей Георгиевич Суворов, Леопольд Инфельд","primaryAuthorId":"9a990904-17aa-11e2-86b3-b737ee03444a","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/d5a5f905-313a-11e9-aa86-0cc47a5453d6/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/24EymsF1"},{"idCatalog":417220,"shortId":"2SJDQxpm","title":"Квантовые миры и возникновение пространства-времени","authorLine":"Шон Майкл Кэрролл, Олег Ю. Сивченко","primaryAuthorId":"58b0c1a9-9413-48ef-81ac-02b7bbd4dea1","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/ecd3d435-1485-11ec-b099-441ea1508474/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/2SJDQxpm"},{"idCatalog":168247,"shortId":"4YTxUuUj","title":"Наука, не-наука и все-все-все","authorLine":"Елена Корягина, Ричард Филлипс Фейнман","primaryAuthorId":"6e709b92-99d0-102d-97f8-f3053e270bc3","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/20e67db3-414f-11e7-aec0-0cc47a5453d6/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/4YTxUuUj"},{"idCatalog":630346,"shortId":"4ClvI5x2","title":"Пространство, время и движение. Величайшие идеи Вселенной","authorLine":"Шон Б. Кэрролл, А. Бойков","primaryAuthorId":"3b661dc5-40e1-11e5-b3b9-0025905a0812","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/7b5b4275-e2cb-11ef-8ce3-0cc47af30fe4/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/4ClvI5x2"},{"idCatalog":310211,"shortId":"1YcP7EBl","title":"Письма астрофизика","authorLine":"Нил Деграсс Тайсон, Анна Ю. Канунникова","primaryAuthorId":"98009b6e-a722-11e5-9ffd-0cc47a52085c","coverUrl":"https://storage.yandexcloud.net/bookra-catalog-litres-public/content/5cad80b9-f720-11e9-aa86-0cc47a5453d6/thumbs/400.webp","publicUrl":"https://bookra.app/books/1YcP7EBl"}],"similarBooksPagination":{"page":1,"pageSize":12,"totalItems":17,"totalPages":2,"hasPrev":false,"hasNext":true}},"notFound":false}