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.
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?».