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

Чтобы объяснить схему подробнее, я пометил блоки цифрами от 1 до 9, и теперь прокомментирую их на примере запроса «Какой эффект лекарство D оказывает на продолжительность жизни L?»

1. «Знание» обозначает следы опыта, которые делающий умозаключения получил в прошлом. Это могут быть наблюдения из прошлого, действия в прошлом, а также образование и культурные традиции, признанные существенными для интересующего нас запроса. Пунктир вокруг «Знания» обозначает, что оно имеется в виду делающим умозаключения и не находит выражения в самой модели.

2. Научное исследование всегда требует упрощать допущения, т. е. утверждения, которые исследователь признает достойными, чтобы сформулировать их на основе доступного знания. Большая его часть остается подразумеваемой исследователем, и в модели запечатлены только допущения, которые получили формулировку и таким образом обнаружили себя. В принципе, их реально вычленить из самой модели, поэтому некоторые логики решили, что такая модель представляет собой всего лишь список допущений. Специалисты по компьютерным наукам делают здесь исключение, отмечая, что способ, избранный для представления допущений, в состоянии сильно повлиять на возможность правильно их сформулировать, сделать из них выводы и даже продолжить или изменить их в свете новой убедительной информации.

3. Причинные модели записываются в разной форме. Это могут быть диаграммы причинности, структурные уравнения, логические утверждения и т. д. Я убежденный приверженец диаграмм причинности почти во всех случаях — прежде всего из-за их прозрачности, но также из-за конкретных ответов, которые они дают на многие вопросы, которые нам хотелось бы задать. Для этой диаграммы определение причинности будет простым, хотя и несколько метафорическим: переменная X — причина Y, если Y «слушает» X и приобретает значение, реагируя на то, что слышит. Например, если мы подозреваем, что продолжительность жизни пациента L «прислушивается» к тому, какое лекарство D было принято, то мы называем D причиной L и рисуем стрелку от D к L в диаграмме причинности. Естественно, ответ на наш вопрос о D и L, вероятно, зависит и от других переменных, которые тоже должны быть представлены на диаграмме вместе с их причинами и следствиями (здесь мы обозначим их совокупно как Z).

4. Эта практика слушания, предписанная путями в причинной модели, обычно приводит к наблюдаемым закономерностям или зависимостям в данных. Подобные закономерности называются проверяемыми выводами, потому что они могут быть использованы для проверки модели. Это утверждение вроде «Нет путей, соединяющих D и L», которое переводится в статистическое утверждение «D и L независимы», т. е. обнаружение D не влияет на вероятность L. Если данные противоречат этому выводу, то модель нужно пересмотреть. Чтобы это сделать, требуется еще один механизм, которые получает входные переменные из блоков 4 и 7 и вычисляет «степень пригодности», или степень, до которой данные совместимы с допущениями модели. Чтобы упростить диаграмму, я не стал показывать второй механизм на рис. 1.

5. Запросы, поступающие в механизм причинного анализа, — это научные вопросы, на которые мы хотим ответить. Их необходимо сформулировать, используя термины причинности. Скажем, что такое P (L | do (D))? Одно из главных достижений Революции Причинности состоит в том, что она сделала этот язык научно прозрачным и математически точным.

6. Оцениваемая величина — это статистическая величина, которая оценивается на основе данных. После оценки данных она в состоянии обоснованно представить ответ на наш запрос. Если записать ее как формулу вероятности, например P (L | D, Z) × P (Z), то фактически получишь рецепт, как ответить на причинный запрос с помощью имеющихся у нас данных, когда механизм причинного анализа подтвердит эту возможность.

Очень важно осознавать, что, в отличие от традиционной оценки в статистике, нынешняя модель причинности порой не позволяет ответить на некоторые запросы, даже если какие-то данные уже собраны. Предположим, если наша модель покажет, что и D, и L зависят от третьей переменной Z (скажем, стадии болезни), и если у нас не будет способа измерить Z, то на запрос P (L | do (D)) нельзя будет получить ответ. В этом случае сбор данных окажется пустой тратой времени. Вместо этого придется вернуться назад и уточнить модель, либо добавив новые научные знания, которые позволят оценить Z, либо сделав допущения, которые все упростят (рискуя оказаться неправыми), например о том, что эффектом Z на D можно пренебречь.

7. Данные — это ингредиенты, которые используются в рецепте оцениваемой величины. Крайне важно осознавать, что данные абсолютно ничего не сообщают нам об отношениях причинности. Они обеспечивают нам значения, такие как P (L | D) или P (L | D, Z). Задача оцениваемой величины — показать, как «испечь» из этих статистических значений одну формулировку, которая с учетом модели будет логически эквивалентна запросу о причинности, скажем P (L | do (D)).

Обратите внимание, что само понятие оцениваемой величины и, более того, вся верхняя часть рис. 1 не существует в традиционных методах статистического анализа. Там оцениваемая величина и запрос совпадают. Так, если нам интересна доля тех, кто принимал лекарство D, среди людей с продолжительностью жизни L, мы просто записываем этот запрос как P (D | L). То же значение и будет нашей оцениваемой величиной. Оно уже определяет, какое соотношение данных надо оценить, и не требует никаких знаний о причинности. Именно поэтому некоторым статистикам по сей день чрезвычайно трудно понять, почему некоторые знания лежат за пределами статистики и почему одни только данные не могут заменить недостаток научного знания.

8. Оценка — то, что «выходит из печи». Однако она будет лишь приблизительной из-за еще одного свойства данных в реальном мире: они всегда относятся к ограниченной выборке из теоретически бесконечной популяции. В нашем текущем примере выборка состоит из пациентов, которых мы решили изучить. Даже если мы возьмем их произвольно, всегда останется некий шанс на то, что пропорции, которые мы определили, сделав измерения в выборке, не 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