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

Более того, субъективная компонента в каузальной информации далеко не всегда уменьшается со временем, даже с ростом объема данных. Два человека, у которых два разных взгляда на причинность одного явления, могут анализировать один и тот же набор данных и никогда не прийти к общему результату, как бы велик объем данных ни был. А это пугающая перспектива для адвокатов научной объективности, и она объясняет их отказ принять неизбежность необходимости полагаться на субъективную каузальную информацию.

Положительная сторона этой проблемы в том, что причинностное умозаключение объективно в одном принципиально важном смысле: если двое ученых согласны в своих предположениях, оно позволяет со 100 %-ной объективностью интерпретировать новую входящую информацию (данные). В этом оно совпадает с байесовским умозаключением.

Так что пытливый читатель, вероятно, не удивится тому, что я пришел к теории причинности окольным путем, который начинался с байесовских вероятностей и затем шел через байесовские сети. Эту историю я расскажу в следующей главе.

Глава 3. От доказательств к причинам. Преподобный Байес знакомится с мистером Холмсом

Пойдут ли двое вместе, не сговорившись между собою? Ревет ли лев в лесу, когда нет перед ним добычи?

Книга пророка Амоса. 3:3

«Элементарно, Ватсон!» — так говорил Шерлок Холмс (по крайней мере, в кино), прежде чем изумить верного помощника характерным и подчеркнуто неэлементарным дедуктивным рассуждением. Но на деле Холмс занимался не просто дедукцией, которая ведет от гипотезы к заключению. Он прекрасно владел искусством индукции, которая работает в противоположном направлении — от улики к гипотезе.

Еще одна известная цитата описывает его образ действий: «Если исключить невозможное, то, что останется, и будет правдой, сколь бы невероятным оно ни казалось». Получив несколько гипотез методом индукции, Холмс затем отметал одну за другой, чтобы с помощью дедукции (исключения) найти верную. Хотя индукция и дедукция идут рука об руку, первая гораздо загадочнее. Этот факт и позволяет детективам вроде Шерлока Холмса оставаться в деле.

Однако в последние годы эксперты по искусственному интеллекту добились большого прогресса в автоматизации процесса умозаключений, ведущего от улик к гипотезам и подобным же образом — от следствий к причинам. Мне повезло участвовать в этом процессе на самых ранних стадиях: я разработал один из его базовых инструментов под названием «байесовские сети». Эта глава объясняет, что они собой представляют, рассматривает способы их применения сегодня и обсуждает окольные пути, по которым они привели меня к исследованию причинно-следственных связей.

Bonaparte — компьютер-детектив

17 июля 2014 года рейс MH17 авиакомпании «Малайзия эйрлайнс» вылетел из амстердамского аэропорта Схипхол в Куала-Лумпур. Увы, самолет не добрался до пункта назначения. Через три часа, когда самолет пролетал над Восточной Украиной, его сбили ракетой «земля — воздух» российского производства. Все 298 человек на борту, 283 пассажира и 15 членов экипажа, погибли в авиакатастрофе.

23 июля, когда в Нидерланды были доставлены первые погибшие, объявили днем государственного траура. Но для криминалистов из Нидерландского института судебной экспертизы в Гааге 23 июля стало точкой отсчета. В их задачи входило как можно скорее идентифицировать останки и доставить их близким для похорон. Время поджимало, потому что каждый день неизвестности приносил обездоленным семьям новую боль.

Криминалисты столкнулись со множеством препятствий. Тела были сильно обожжены, и многие хранились в формальдегиде, который разрушает ДНК. Кроме того, поскольку Восточная Украина оставалась территорией военных действий, место авиакатастрофы было доступно не всегда. Останки находили в течение десяти месяцев. К тому же криминалисты не располагали информацией о ДНК жертв по той простой причине, что погибшие не были преступниками. Поэтому приходилось полагаться на частичные совпадения с ДНК родственников.

К счастью, у голландских специалистов был мощный инструмент — новейшая программа под названием Bonaparte, предназначенная для идентификации жертв катастроф. Эта программа, которую разработали в середине 2000-х ученые из Университета Неймегена имени святого Радбода Утрехтского, использует байесовские сети, чтобы скомбинировать информацию о ДНК, взятую у нескольких членов семьи.

Отчасти благодаря скорости и точности Bonaparte голландские криминалисты смогли опознать останки 294 из 298 жертв к декабрю 2014 года. К 2016 году только две жертвы катастрофы (оба граждане Нидерландов) оставались пропавшими без вести.