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

Judea Pearl and Dana Mackenzie

The Book of Why: the New Science of Causes and Effect

The Book of Why

Copyright © 2018 by Judea Pearl and Dana Mackenzie. All rights reserved.

© ООО Издательство «АСТ»

© Мамедова Т., Антипов М., перевод

Предисловие

Почти два десятилетия назад, работая над предисловием к книге «Причинность» (2000), я сделал довольно смелое замечание, после которого друзья посоветовали мне умерить пыл. Я написал: «Причинность пережила важнейшую трансформацию – от понятия, овеянного тайной, до математического объекта с хорошо определенным смыслом и хорошо обоснованной логикой. Парадоксы и противоречия были разрешены, туманные понятия были истолкованы, а связанные с причинностью практические задачи, которые долго считались или метафизическими, или нерешаемыми, теперь могут быть разрешены при помощи элементарной математики. Проще говоря, причинность была математизирована».

Перечитывая этот отрывок сегодня, я чувствую, что был весьма близорук. Явление, описанное мной как «трансформация», оказалось «революцией», которая изменила мышление ученых в самых разных науках. Многие сегодня называют это Революцией Причинности, и волнение, которое она вызвала в кругах исследователей, сейчас распространяется на образование и практическую сферу.

У этой книги тройная задача: во-первых, описать для вас нематематическим языком интеллектуальную суть Революции Причинности и показать, как она влияет на нашу жизнь и на будущее; во-вторых, рассказать о героических путешествиях, как успешных, так и неудачных, в которые отправились некоторые ученые, столкнувшись с важнейшими вопросами, касающимися причинно-следственных связей.

Наконец, возвращая Революцию Причинности к ее истокам в сфере искусственного интеллекта (ИИ), я ставлю целью показать вам, как можно создать роботов, способных общаться на нашем родном языке – языке причины и следствия. Это новое поколение роботов должно объяснить нам, почему случились определенные события, почему они откликнулись определенным образом и почему природа действует так, а не иначе. Более амбициозная цель – узнать от них, как устроены мы сами: почему наш ум срабатывает именно так и что значит думать рационально о причине и следствии, вере и сожалении, намерении и ответственности.

Когда я записываю уравнения, у меня есть очень четкое представление о том, кто мои читатели. Но если я пишу для широкой публики, его нет, и это для меня совершенно новое приключение. Странно, но такой новый опыт стал одним из самых плодотворных образовательных усилий в моей жизни. Необходимость выражать идеи на вашем языке, думать о вашем опыте, ваших вопросах и ваших реакциях обострила мое понимание причинности больше, чем все уравнения, которые я написал до того, как создал эту книгу.

За это я буду вечно благодарен. И надеюсь, что вам так же, как и мне, не терпится увидеть результаты.

Введение: Ум важнее данных

Любая развитая наука смогла развиться благодаря собственным символам.

Огастес де Морган, 1864

Эта книга рассказывает историю науки, которая повлияла на то, как мы отличаем факты от вымысла, и осталась при этом вне поля зрения широкой публики. Новая наука уже определяет важнейшие аспекты нашей жизни и потенциально может повлиять на многое другое: от разработки новых лекарств до управления экономическим курсом, от образования и робототехники до контроля над оборотом оружия и глобальным потеплением. Примечательно, что, несмотря на разнообразие и явную несоизмеримость этих областей, новая наука собирает их все в рамках единой структуры, которой практически не существовало два десятилетия назад.

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.

Чтобы оценить глубину этого расхождения, представьте трудности, с которыми столкнется ученый, пытаясь объяснить некоторые очевидные причинные отношения, скажем, что барометр, показывающий B, считывает давление P. Это отношение легко записать уравнением B = kP, где k – некий коэффициент пропорциональности. Правила алгебры теперь позволяют нам переписать это уравнение в самых разных формах, скажем P = B/k, k = B/P или B – kP = 0. Все они означают одно и то же: если мы знаем любые две из трех величин, третья определена. Ни одна из букв k, B или P не имеет преимуществ перед остальными с математической точки зрения. Но как же выразить наше сильное убеждение в том, что давление заставляет показания барометра измениться, а не наоборот? А если мы не способны выразить даже это, как же сформулировать другие наши убеждения о причинно-следственных отношениях, у которых нет математических формул? Например, о том, что от кукареканья петуха солнце не встает?

Мои преподаватели в университете не могли этого сделать, но никогда не жаловались. Я готов поспорить, что ваши тоже. И сейчас мы понимаем почему: им никогда не показывали математический язык причинности и никогда не рассказывали о его пользе. Более того, это обвинительный приговор науке, которая в течение стольких поколений игнорировала необходимость подобного языка. Все знают, что если щелкнуть выключателем, то зажжется свет, и что в жаркий и душный день в местном кафе-мороженом поднимутся продажи. Почему же ученые до сих пор не выразили такие очевидные факты в формулах, как это было сделано с базовыми законами оптики, механики или геометрии? Почему они допустили, чтобы эти факты чахли, ограниченные голой интуицией и лишенные математических инструментов, которые позволили другим наукам зреть и процветать?

Отчасти ответ в том, что научные инструменты развиваются, дабы удовлетворять научные потребности. Именно потому, что мы так хорошо управляемся с вопросами о выключателях, мороженом и барометрах, наша потребность в особых математических инструментах, чтобы их решать, была неочевидной. Но по мере того, как научное любопытство увеличилось и мы начали задавать вопросы о причинности в сложных юридических, деловых, медицинских и политических ситуациях, оказалось, что у нас не хватает инструментов и принципов, которые должна предоставить зрелая наука.

Запоздалое пробуждение такого рода нередко встречается в науке. Например, вплоть до середины XVII века люди вполне удовлетворялись своей способностью справляться с неопределенностью в повседневной жизни – от перехода улицы до риска подраться. Только когда азартные игроки изобрели изощренные игры, порой тщательно нацеленные на то, чтобы вынудить других сделать неверный выбор, математики Блез Паскаль (1654), Пьер Ферма (1654) и Христиан Гюйгенс (1657) посчитали необходимым развить то, что сегодня мы называем теорией вероятностей. Подобным образом лишь тогда, когда страховым организациям потребовалось точно рассчитать пожизненную ренту, такие математики, как Эдмунд Галлей (1693) и Абрахам де Муавр (1725), использовали данные о смертности, чтобы вычислить ожидаемую продолжительность жизни. Аналогично потребности астрономов в точном предсказании движения небесных тел подтолкнули Якоба Бернулли, Пьера Симона Лапласа и Карла Фридриха Гаусса разработать теорию ошибок, которая помогает выделить сигналы из шума. Все эти методы – предшественники сегодняшней статистики.