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

У нее нет красивого названия — я называю ее просто причинным анализом, как и многие коллеги. Не особо высокотехнологичный термин. Идеальная технология, которую пытается моделировать причинный анализ, есть у нас в голове. Десятки тысяч лет назад люди начали понимать, что одни вещи приводят к другим вещам и что, регулируя первое, можно повлиять на второе. Ни один биологический вид, кроме нашего, не осознает этого — по крайней мере, до такой степени. Это открытие породило организованные общества, потом города и страны и наконец-то цивилизацию, основанную на науке и технике, которая есть у нас сегодня. И все потому, что мы задали простой вопрос: почему? Причинный анализ относится к этому вопросу очень серьезно. Он исходит из предпосылки о том, что человеческий мозг — самый продвинутый инструмент из когда-либо созданных для работы с причинами и следствиями. Мозг хранит невероятный объем знаний о причинности, и, поддержав его данными, можно использовать этот орган для ответа на самые насущные вопросы нашего времени. Более того, как только мы действительно поймем логику, стоящую за рассуждениями о причинах, мы будем способны имитировать ее в современных компьютерах и создать «искусственного ученого». Этот умный робот откроет еще неизвестные феномены, найдет объяснения для неразрешенных научных дилемм, разработает новые эксперименты и будет постоянно извлекать новые знания о причинах явлений из окружающей среды.

Но прежде, чем мы начнем размышлять о подобных футуристических достижениях, важно понять достижения, к которым уже привел нас причинный анализ. Мы исследуем, как он преобразил мышление ученых почти во всех дисциплинах, основанных на работе с данными и как это вскоре изменит нашу жизнь. Новая наука занимается довольно однозначными на первый взгляд вопросами вроде таких:

• Насколько эффективно данное лечение для предотвращения болезни?

• Что вызвало рост продаж — новый закон о налогообложении или наша рекламная кампания?

• Как ожирение влияет на траты на медицинское обслуживание?

• Могут ли данные о найме сотрудников служить доказательством последовательной дискриминации по половому признаку?

• Я собираюсь уволиться. Стоит ли это делать?

Во всех этих вопросах видна озабоченность причинно-следственными отношениями, которую можно узнать по таким словам, как «предотвращения», «вызвало», «влияет», «последовательной» и «стоит ли». Эти слова часто встречаются в повседневном языке, и наше общество постоянно требует ответы на эти вопросы. Но до недавнего времени наука не давала нам средств, чтобы даже выразить их, не говоря уже о том, чтобы на них ответить.

Наука о причинном анализе оставила это пренебрежение со стороны ученых в прошлом, и в этом состоит ее важнейшее достижение на благо человечество. Новая наука породила простой математический язык, чтобы выражать каузальные отношения — и те, о которых мы знаем, и те, о которых хотели бы узнать. Возможность выразить эту информацию в математической форме открыла изобилие мощных, основанных на твердых принципах методов, которые позволяют сочетать наше знание с данными и отвечать на каузальные вопросы вроде пяти, приведенных выше.

Мне повезло участвовать в развитии этой научной дисциплины в течение последней четверти века. Я наблюдал, как она оформляется в студенческих аудиториях и исследовательских лабораториях, и видел, как ее прорывы сотрясают угрюмые научные конференции вдали от софитов общественного внимания. Сейчас, когда мы вступаем в эру сильного искусственного интеллекта, многие славят бесконечные возможности, которые открывают большие массивы данных и технологии глубинного обучения. Я же нахожу своевременной и волнующей возможность представить читателю смелые пути, которыми идет новая наука, и рассказать, как она влияет на науку о данных и какими разнообразными способами изменит нашу жизнь в XXI веке.

Вероятно, когда вы слышите, что я называю эти достижения новой наукой, у вас появляется скепсис. Вы можете даже спросить: почему она не появилась давным-давно? Например, когда Вергилий провозгласил: «Счастлив тот, кто смог понять причины вещей» (29 год до н. э.). Или когда основатели современной статистики Фрэнсис Гальтон и Карл Пирсон впервые открыли, что данные о населении могут пролить свет на научные вопросы. Кстати, за их досадной неспособностью учесть причинность в этот ключевой момент стоит долгая история, которую мы рассмотрим в исторических разделах этой книги. Однако самым серьезным препятствием, с моей точки зрения, было фундаментальное расхождение между языком, на котором мы задаем вопросы о причинности, и традиционным языком, которым описываем научные теории.