Я отношусь к этой тенденции с откровенным скепсисом, потому что знаю, насколько нечувствительны данные к причинам и следствиям. Например, информацию об эффекте действия или интервенции просто нельзя получить из необработанных данных, если они не собраны путем контролируемой экспериментальной манипуляции. В то же время, если у нас есть причинная модель, мы часто можем предсказать результат интервенции с помощью данных, к которым никто не прикасался.
Аргументы в пользу причинных моделей становятся еще более убедительными, когда мы пытаемся ответить на контрфактивные запросы, предположим: «Что бы произошло, если бы мы действовали по-другому?». Мы подробно обсудим контрфактивные запросы, потому что они представляют наибольшую сложность для любого искусственного интеллекта. Кроме того, развитие когнитивных навыков, сделавшее нас людьми, и сила воображения, сделавшие возможной науку, основаны именно на них. Также мы объясним, почему любой запрос о механизме, с помощью которого причины вызывают следствия, — самый прототипический вопрос «Почему?» — на самом деле контрфактивный вопрос под прикрытием. Таким образом, если мы хотим, чтобы роботы начали отвечать на вопросы «Почему?» или хотя бы поняли, что они значат, их необходимо вооружить моделью причинности и научить отвечать на контрфактивные запросы, как показано на рис. 1.
Еще одно преимущество, которое есть у причинных моделей и отсутствует в интеллектуальном анализе данных и глубинном обучении, — это способность к адаптации. Отметим, что на рис. 1 оцениваемая величина определяется на базе одной только причинной модели — еще до изучения специфики данных. Благодаря этому механизм причинного анализа становится невероятно адаптивным, ведь оцениваемая величина в нем подойдет для любых данных и будет совместима с количественной моделью, какими бы ни были числовые зависимости между переменными.
Чтобы понять, почему эта способность к адаптации играет важную роль, сравните этот механизм с системой, которая пытается учиться, используя только данные. В этом примере речь пойдет о человеке, но в других случаях ей может быть алгоритм глубинного обучения или человек, использующий такой алгоритм. Так, наблюдая результат L у многих пациентов, которым давали лекарство D, исследовательница в состоянии предсказать, что пациент со свойством Z проживет L лет. Но теперь ее перевели в новую больницу в другой части города, где свойства популяции (диета, гигиена, стиль работы) оказались другими. Даже если эти новые свойства влияют только на числовые зависимости между зафиксированными переменными, ей все равно придется переучиваться и осваивать новую функцию предсказания. Это все, на что способна программа глубинного обучения — приспосабливать функцию к данным. Однако, если бы у исследовательницы была модель для действия лекарства и если бы ее причинная структура оставалась нетронутой в новом контексте, то оцениваемая величина, которую она получила во время обучения, не утратила бы актуальности. Ее можно было бы применить к новым данным и создать новую функцию предсказания.
Многие научные вопросы выглядят по-другому «сквозь линзу причинности», и мне очень понравилось возиться с этой линзой. В последние 25 лет ее эффект постоянно усиливается благодаря новым находкам и инструментам. Я надеюсь и верю, что читатели этой книги разделят мой восторг. Поэтому я хотел бы завершить это введение, анонсировав некоторые интересные моменты книги.
В главе 1 три ступени — наблюдение, интервенция и контрфактивные суждения — собраны в Лестницу Причинности, центральную метафору этой книги. Кроме того, здесь вы научитесь основам рассуждений с помощью диаграмм причинности, нашего главного инструмента моделирования, и встанете на путь профессионального овладения этим инструментом. Более того, вы окажетесь далеко впереди многих поколений исследователей, которые пытались интерпретировать данные через линзу, непрозрачную для этой модели, и не знали о важнейших особенностях, которые открывает Лестница Причинности.
В главе 2 читатели найдут странную историю о том, как научная дисциплина статистика развила в себе слепоту к причинности и как это привело к далеко идущим последствиям для всех наук, зависящих от данных. Кроме того, в ней излагается история одного из величайших героев этой книги, генетика Сьюалла Райта, который в 1920-е годы нарисовал первые диаграммы причинности и долгие годы оставался одним из немногих ученых, осмелившихся воспринимать ее серьезно.
В главе 3 рассказывается равно любопытная история о том, как я обратился к причинности, работая над искусственным интеллектом — особенно над байесовскими сетями. Это был первый инструмент, который позволил компьютерам понимать «оттенки серого», и какое-то время я полагал, что они содержат главный ключ к искусственному интеллекту. К концу 1980-х годов я пришел к убеждению, что ошибался, и эта глава описывает мой путь от пророка до отступника. Тем не менее байесовские сети остаются очень важным инструментом для искусственного интеллекта и по-прежнему во многом определяют математическое основания для диаграмм причинности. Помимо постепенного знакомства с правилом Байеса и байесовскими методами рассуждения в контексте причинности, глава 3 представит увлекательные примеры того, как байесовские сети можно применить в реальной жизни.
Глава 4 рассказывает о главном вкладе статистики в причинный анализ — рандомизированном контролируемом исследовании (РКИ). С точки зрения причинности РКИ — это созданный человеком инструмент, позволяющий вскрыть запрос P (L | do (D)), возникший в природе. Главная его цель — отделить интересующие нас переменные (скажем, D и L) от других переменных (Z), которые в противном случае повлияли бы на обе предыдущие. Избавление от осложнений, вызванных такими неочевидными переменными, было проблемой в течение 100 лет. Эта глава показывает читателям удивительно простое ее решение, которое вы поймете за 10 минут, играючи проходя по путям в диаграмме.
Глава 5 повествует о поворотном моменте в истории причинности (и даже в истории всей науки), когда статистики столкнулись со сложностями, пытаясь выяснить, приводит ли курение к раку легких. Поскольку они не могли использовать свой любимый инструмент, РКИ, им было трудно прийти не только к единому выводу, но и к общему пониманию вопроса. Миллионы жизней оборвались или сократились из-за того, что ученым недоставало подходящего языка и методологии для ответов на вопросы о причинности.
Глава 6, надеюсь, даст читателям приятный повод отвлечься от серьезных вопросов из главы 5. Это глава о парадоксах — Монти Холла, Симпсона, Берксона и др. Классические парадоксы такого рода можно рассматривать как занимательные головоломки, однако у них есть и серьезная сторона, которая видна особенно хорошо, если взглянуть на них с точки зрения причинности. Более того, почти все они отражают столкновения с причинной интуицией и таким образом обнажают анатомию этой интуиции. Словно канарейки в шахте, они сигнализировали ученым, что человеческая интуиция укоренена в причинной, а не статистической логике. Я полагаю, читателям понравится новый взгляд на любимые парадоксы.
Главы 7–9 наконец-то позволят читателю совершить увлекательный подъем по Лестнице Причинности. Мы начнем в главе 7 с интервенции, рассказывая, как я со студентами 20 лет пытался автоматизировать запросы типа do. В итоге нам удалось добиться успеха, и в этой главе объясняется, как устроен механизм причинного анализа», который дает ответ «да/нет», и что такое оцениваемая величина на рис. 1. Изучив этот механизм, читатель получит инструменты, которые позволят увидеть в диаграмме причинности некие структуры, обеспечивающие немедленный ответ на причинный запрос. Это «поправки черного входа», «поправки парадного входа» и инструментальные переменные — «рабочие лошадки» причинного анализа.
