Лестница причинности
В дальнейшем изложении материала мы будем опираться на концепции, разработанные исследователем понятия «причинность», специалистом по компьютерным наукам Джудой Перлом (Judea Pearl ) и изложенные им в совместной с писательницей Даной Маккинзи книгой "The Book of Why".
В этой книге описываются три уровня рассуждений о причинности. Все встречающиеся вам объясняющие модели можно разместить на каком-то уровне (ступеньке) лестницы причинности, в зависимости от того, какие рассуждения в них проводятся.
1. Ассоциация
На этом уровне обсуждается вопрос: «связаны ли вероятности событий А и B*?».*
Например, «связаны ли курение и рак лёгких?» – это вопрос на выявление ассоциации.
Ассоциация - это связи, выводимой на основе наблюдений. Вы наблюдаете какое-то событие, и их своего опыта (из накопленных наблюдений) делаете вывод о вероятности наступления другого события. Ассоциации обнаруживают из данных, анализируя их статистическими методами.
Это первая ступенька лестницы причинности. Если говорить честно, то настоящего понимания «причинности» на ней пока нет. На этой ступеньке работает наше быстрое мышление, на этой ступеньке находится (насколько мы знаем) мышление животных.
Если вы не можете ничего сказать на этой ступеньке о механизме взаимосвязи событий, то у вас нет и настоящих объяснений. Точнее сказать, вы в них пока не нуждаетесь, если обнаруживаете и обсуждаете именно ассоциацию.
При наблюдении события А высока вероятность того, что можно наблюдать и событие B. Потом может оказаться как то, что «А является причиной В», так и то, что «В является причиной А», или даже «С является причиной и А*,* и В». Во всех этих случаях вы обнаружите ассоциацию.
Например*, либо* человек прошел стажировку по рациональной работе и по рекомендации отсюда прочёл книжку “The Book of Why", либо он прочёл блог «Лабораторный журнал» https://ailev.livejournal.com/ и увидел там рекомендации пройти стажировку и прочитать книжку. Но может быть, он просто любознателен, обнаружил и стажировку, и книжку, не зная, что в МИМ рекомендуют эту книжку прочесть.
Если вы выявили ассоциацию - вы иногда можете делать достаточно точные предсказания о будущем и без понимания того, как именно устроен кусочек мира, который вы предсказываете. Если вы не собираетесь ничего менять в окружающем мире, не собираетесь принимать решения о действиях - знания о наличии ассоциации может оказаться вполне достаточно.
Правда, вы должны быть готовы к тому, что в один прекрасный момент предсказания перестанут работать, ассоциация исчезнет, и вы не сможете без дальнейших исследований понять – почему это случилось.
**2.**Интервенция
На этом уровне мы переходим к обсуждению вопроса: «что будет с вероятность события B*, если сделать (заставить произойти)* A*»*?
Например, «если человек курит – какова для него вероятность заболеть раком лёгких?» – это вопрос на выявление наличия вмешательства.
С такими рассуждениями работают обычные, не слишком знакомые с продвинутыми теориями причинности, люди. Можно считать, что это – типовой способ работы с причинностью, используемый для планирования деятельности в большинстве областей жизни. Вы предполагаете связь между событиями, и вы думаете, как изменение какого-то условия (одно событие) повлияет на другое событие.
У вас магазин, и вы знаете, с какой вероятностью люди покупают овощи и покупают сметану (для этого достаточно посмотреть на данные). Теперь вы задаётесь вопросом: «а что будет с продажами сметаны, если поднять цену на овощи в полтора раза?».
Результат интервенции (вмешательства***)*** непредсказуем исключительно на основании данных наблюдений. Непредсказуемость сохраняется даже если какие-то данные по интересующему вопросу откуда-то есть, если только вы не организовали специальных исследований. Ведь вы не знаете, как выглядели все остальные релевантные факторы и каков был характер их связей в прошлом.
Например, может бытькогда-то овощи в вашем магазине уже стоили в полтора раза дороже, но тогда сметаны вообще не было в продаже. Или про другой момент времени, когда овощи стоили в полтора раза дороже, а сметана - столько же, у вас нет данных про цены на овощи и сметану у конкурентов (в соседнем магазине).
Чтобы все же получить ответ на свой вопрос, вы можете совершить вмешательство (провести эксперимент в контролируемых условиях):
Например, имеет смысл попробовать поднять на один цену на овощи только в одном магазине сети (желательно иметь сеть магазинов). При этом такой эксперимент поставить несколько раз, выбирая дни и магазины случайным образом, чтобы исключить влияние привычек каких-то категорий покупателей ходить в определённые магазины в определённые дни, и не дать им приспособиться к вашим экспериментам.
Но гораздо более эффективно попробовать найти ответ о последствиях вмешательства из причинно-следственной модели, проверить его на прошлых данных, и собрать новые данные именно для оценки гипотезы. Это поможет прояснить природу связи, а значит, установить:
- есть ли влияние в интересующую вас сторону;
- потенциальную силу влияния;
- слепые пятна: какой информации не хватает чтобы сделать выводы.
Например, если вы знаете, что в вашем городе сметану потребляют в основном как заправку для овощного салата, то прогноз по продажам сметаны при росте цен на овощи – будет плохим
Запомните главное: неправильно считать формулировки «А увеличивает вероятность В» и «В более вероятно при условии А» эквивалентными. Первая является утверждением о причинности (А влияет на В), оно содержит (но не объясняет!) наличие причинной связи, а второе – отмечает только ассоциацию этих двух событий, как на первой ступеньке.
Пусть у вас есть грустный сотрудник Олег, и вы знаете на данных, что грустные сотрудники хуже работают, чем веселые. Если вы развеселите его, будет ли он работать лучше? Если печаль Олега и есть причина его низкой эффективности, то все просто: вы ему присылаете шутку, и он начинает нормально работать. Если же Олег грустен и плохо работает из-за проблем на личном фронте – веселить его шутками вряд ли поможет.
3. Контрфактическоерассуждение
Наконец, на верхней ступеньке лестницы находится вопрос: «наступило бы событие В, если бы не было А»?
Например, «если бы пациент с раком не курил – развился бы у него рак?» - это пример контрфактического вопроса.
Мы уже обсуждали воображаемые миры как способ рассуждать о материальных объектах в будущем или в альтернативных реальностях. Контрфактические (или контрфактуальные) вопросы – это как раз вопросы о воображаемых, или о «возможных», мирах.
Вы можете задаться вопросом: «если бы в нашем городе больше любили борщ со сметаной - как прореагировали бы продажи сметаны на рост цен на овощи?». И ещё вопросом: «а если бы у нас чаще готовили пирожные со сметанным кремом?».
В чем польза контрфактических рассуждений, если в воображаемом мире вам оказаться не грозит? Эти рассуждения позволяют вам точнее сформулировать объяснения, протестировать границы их применимости, убедиться в фальсифицируемости объяснений. Поэтому такие рассуждения являются частью качественных исследований продвинутых исследователей, и проводятся при создание хороших объяснений. Аккуратное их проведение позволяет даже из маленького количества информации сформировать причинно-следственные модели с максимумом пользы.
Про воображаемые миры у вас нет и не может быть данных, их вообще не существует (может быть, пока). Но люди довольно хорошо умеют воображать, и даже могут оценивать вероятности в воображаемых мирах, потому что в нашем мозгу есть натренированная на большом количестве примеров (на практическом опыте) машинка оценки вероятностей, и ей все равно, в каком мире их оценивать.
Для ответа на контрфактические вопросы вам нужна общая модель происходящего, учитывающая все релевантные события. В рамках такой модели можно поставить и решить интересующие вас контрфактические вопросы. Поэтому вы воображаете альтернативные варианты объяснений того, как событие В вообще может случиться, и какие ещё следствия событие А может породить. Это позволяет посмотреть за пределы той связи, которую вы уже как-то выделили и теперь проверяете. В результате вы получаете общую модель, по которой сможете потом действовать и принимать решения, уточнять, подтверждать и опровергать прогнозы и предсказания.
Иногда для ответа на сложные вопросы вам придётся сравнивать воображаемые миры между собой, выделяя в качестве элементов модели разные наборы событий. Здесь рассуждения аналогичны тому, как вы сравнивали конкурирующие объяснения в предыдущем разделе, но теперь описания различны: в одном мире причинно-следственные устроены одним образом, в другом – другим. То есть приходится думать не просто о том, что было бы, если бы какое-то событие не настало, а и о том, что было бы, если бы мир вообще был устроен иным образом. Человеческое воображение способно и на это!