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

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.

Джудиа Перл, Лос-Анджелес, октябрь 2017 года

      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