Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению

И вновь скажем, что классическая статистика только обобщает данные, поэтому она не обеспечивает даже язык для ответа на такие вопросы. Наука о причинном анализе предоставляет систему обозначений, и, что важнее, предлагает решение. Как и в случае с эффектом интервенций (упомянутым выше), во многих ситуациях мы можем моделировать ретроспективное мышление человека с помощью алгоритма, который использует то, что мы знаем о наблюдаемом мире, и дает ответ о контрфактивном мире. Такая «алгоритмизация контрфактивного» – еще одна жемчужина Революции Причинности.

Контрфактивное рассуждение, основанное на «что, если», кажется ненаучным. Действительно, эмпирическое наблюдение не способно ни подтвердить, ни опровергнуть ответы на такие вопросы. Но наш ум постоянно делает весьма надежные и воспроизводимые суждения о том, что может быть или могло бы быть. Например, все мы понимаем, что, если бы петух не кричал этим утром, солнце все равно бы встало. Это согласие основано на том факте, что контрфактивные суждения – не игра воображения, а размышление о самой структуре нашей модели мира. Два человека, у которых одна и та же модель причинности, придут к одним и тем же контрфактивным суждениям.

Контрфактивные суждения – это строительные кирпичи этичного поведения и научной мысли. Способность размышлять о своих действиях в прошлом и предвидеть альтернативные сценария – это основа свободной воли и социальной ответственности. Алгоритмизация контрфактивных суждений открывает думающим машинам эту возможность, и теперь они могут разделить этот (доселе) исключительно человеческий способ осмыслять мир.

Я сознательно упомянул думающие машины в предыдущем абзаце. Я пришел к этой теме, когда занимался компьютерными науками, конкретно искусственным интеллектом, что обобщает две точки отправления для большинства из моих коллег, занятых причинным анализом. Во-первых, в мире искусственного интеллекта вы по-настоящему не понимаете тему до тех пор, пока не обучите ей робота. Вот почему вы увидите, что я неустанно, раз за разом подчеркиваю важность системы обозначений, языка, словаря и грамматики. Например, меня завораживает вопрос, в состоянии ли мы выразить определенное утверждение на том или ином языке и следует ли это утверждение из других. Поразительно, сколько можно узнать, просто следуя грамматике научных высказываний! Мой акцент на язык также объясняется глубоким убеждением в том, что последний оформляет наши мысли. Нельзя ответить на вопрос, который вы не способны задать, и невозможно задать вопрос, для которого у вас нет слов. Изучая философию и компьютерные науки, я заинтересовался причинным анализом во многом потому, что мог с волнением наблюдать, как зреет и крепнет забытый когда-то язык науки.

Мой опыт в области машинного обучения тоже мотивировал меня изучать причинность. В конце 1980-х годов я осознал, что неспособность машин понять причинные отношения, вероятно, самое большое препятствие к тому, чтобы наделить их интеллектом человеческого уровня. В последней главе этой книге я вернусь к своим корням, и вместе мы исследуем, что значит Революция Причинности для искусственного интеллекта. Я полагаю, что сильный искусственный интеллект – достижимая цель, которой, к тому же не стоит бояться именно потому, что причинность – часть решения. Модуль причинного осмысления даст машинам способность размышлять над своими ошибками, выделять слабые места в своем программном обеспечении, функционировать как моральные сущности и естественно общаться с людьми о собственном выборе и намерениях.

Схема реальности

В нашу эпоху всем читателям, конечно, уже знакомы такие термины, как «знания», «информация», «интеллект» и «данные», хотя разница между ними или принцип их взаимодействия могут оставаться неясными. А теперь я предлагаю добавить в этот набор еще один термин – «причинная модель», после чего у читателей, вероятно, возникнет закономерный вопрос: не усложнит ли это ситуацию?

Не усложнит! Более того, этот термин свяжет ускользающие понятия «наука», «знания» и «данные» в конкретном и осмысленном контексте и позволит нам увидеть, как они работают вместе, чтобы дать ответы на сложные научные вопросы. На рис. 1. показана схема механизма причинного анализа, которая, возможно, адаптирует причинные умозаключения для будущего искусственного интеллекта. Важно понимать, что это не только проект для будущего, но и схема того, как причинные модели работают в науке уже сегодня и как они взаимодействуют с данными.