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

Очень важно осознавать, что, в отличие от традиционной оценки в статистике, нынешняя модель причинности порой не позволяет ответить на некоторые запросы, даже если какие-то данные уже собраны. Предположим, если наша модель покажет, что и D, и L зависят от третьей переменной Z (скажем, стадии болезни), и если у нас не будет способа измерить Z, то на запрос P (L | do (D)) нельзя будет получить ответ. В этом случае сбор данных окажется пустой тратой времени. Вместо этого придется вернуться назад и уточнить модель, либо добавив новые научные знания, которые позволят оценить Z, либо сделав допущения, которые все упростят (рискуя оказаться неправыми), например о том, что эффектом Z на D можно пренебречь.

7. Данные — это ингредиенты, которые используются в рецепте оцениваемой величины. Крайне важно осознавать, что данные абсолютно ничего не сообщают нам об отношениях причинности. Они обеспечивают нам значения, такие как P (L | D) или P (L | D, Z). Задача оцениваемой величины — показать, как «испечь» из этих статистических значений одну формулировку, которая с учетом модели будет логически эквивалентна запросу о причинности, скажем P (L | do (D)).

Обратите внимание, что само понятие оцениваемой величины и, более того, вся верхняя часть рис. 1 не существует в традиционных методах статистического анализа. Там оцениваемая величина и запрос совпадают. Так, если нам интересна доля тех, кто принимал лекарство D, среди людей с продолжительностью жизни L, мы просто записываем этот запрос как P (D | L). То же значение и будет нашей оцениваемой величиной. Оно уже определяет, какое соотношение данных надо оценить, и не требует никаких знаний о причинности. Именно поэтому некоторым статистикам по сей день чрезвычайно трудно понять, почему некоторые знания лежат за пределами статистики и почему одни только данные не могут заменить недостаток научного знания.

8. Оценка — то, что «выходит из печи». Однако она будет лишь приблизительной из-за еще одного свойства данных в реальном мире: они всегда относятся к ограниченной выборке из теоретически бесконечной популяции. В нашем текущем примере выборка состоит из пациентов, которых мы решили изучить. Даже если мы возьмем их произвольно, всегда останется некий шанс на то, что пропорции, которые мы определили, сделав измерения в выборке, не будут отражать пропорции в населении в целом. К счастью, статистика, как научная дисциплина, вооруженная продвинутыми приемами машинного обучения, дает нам великое множество способов справиться с этой неопределенностью: методы оценки максимальной вероятности, коэффициенты предрасположенности, интервалы доверия, критерии значимости и т. д. и т. п.

9. В итоге, если наша модель верна и если у нас достаточно данных, мы получаем ответ на запрос о причине, скажем такой: «Лекарство D повышает продолжительность жизни L у пациентов-диабетиков Z на 30 ± 20 %». Ура! Этот ответ добавит нам научных знаний (блок 1) и, если все пошло не так, как мы ожидали, обеспечит некоторые улучшения для нашей модели причинности (блок 3).

На первый взгляд, эта диаграмма может показаться сложной, и вы, вероятно, задумаетесь, необходима ли она. Действительно, в повседневной жизни мы каким-то образом способны выносить суждения о причине, не проходя через такой сложный процесс и точно не обращаясь к математике вероятностей и пропорций. Одной нашей интуиции о причинности обычно достаточно, чтобы справиться с неопределенностью, с которой мы сталкиваемся каждый день дома или даже на работе. Но, если мы захотим научить тупого робота думать о причинах или раздвинуть границы научного знания, заходя в области, где уже не действует интуиция, тщательно структурированная процедура такого рода будет обязательной.

Я хочу особенно подчеркнуть роль данных в вышеописанном процессе. Для начала примите во внимание, что мы собираем данные, предварительно построив модель причинности, сформулировав научный запрос, на который хотим получить ответ и определив оцениваемую величину. Это противоречит вышеупомянутому традиционному для науки подходу, в котором даже не существует причинной модели.

Однако современная наука ставит новые вызовы перед теми, кто практикует рациональные умозаключения о причинах и следствиях. Хотя потребность в причинной модели в разных дисциплинах становится очевиднее с каждым днем, многие исследователи, работающие над искусственным интеллектом, хотели бы избежать трудностей, связанных с созданием или приобретением причинной модели, и полагаться исключительно на данные во всех когнитивных задачах. Остается одна, в настоящий момент безмолвная надежда, что сами данные приведут нас к верным ответам, когда возникнут вопросы о причинности.