нейросетями) практически всегда действуют в режиме ассоциаций. Они используют поток наблюдений, к которым пытаются приспособить функцию, по существу как статистик, который старается увидеть линию в скоплении точек — единиц информации. Глубинные нейросети повышают сложность подобранной функции, добавляя много слоев, но процесс подбора до сих пор базируется на необработанных данных. Чем больше данных используется, тем выше становится точность, но «суперэволюционного ускорения» не происходит. Если, например, программисты беспилотной машины захотят, чтобы она по-разному реагировала на новые ситуации, им придется быстро добавить эти новые реакции. Машина сама не поймет, что пешеход с бутылкой виски в руке, вероятно, по-своему отреагирует на сигнал. Это отсутствие гибкости и приспособляемости неизбежно для любой системы, которая работает на первом уровне нашей Лестницы Причинности.

Мы переходим на следующую ступень запросов о причинности, когда начинаем менять мир. Обычный вопрос для этого уровня будет таким: «Как изменятся продажи зубной нити, если удвоить стоимость зубной пасты?». Это уже требует нового вида знаний, которого нет в наших данных, обнаруженных на втором уровне Лестницы Причинности — интервенции.

Интервенция стоит выше ассоциации, потому что подразумевает не только наблюдение, но и изменение. Когда мы видим дым и когда дымим сами, это подразумевает совершенно разное представление о вероятности пожара. На вопросы об интервенции нельзя ответить с помощью пассивно собранных данных, и неважно, насколько велик их объем или насколько глубока нейронная сеть. Для многих ученых стала настоящим ударом информация о том, что никакие методы, известные из статистики, не позволяют даже выразить простой вопрос, например «Что будет, если мы удвоим цену?», не говоря уже о его решении. Я знаю это, поскольку много раз помогал им подняться на следующую перекладину лестницы.

Почему нельзя ответить на вопрос о зубной нити просто при помощи наблюдения? Ведь можно заглянуть в нашу обширную базу данных о предыдущих покупках, посмотреть, что было раньше, когда зубная паста стоила в два раза больше? Причина в том, что в предыдущих случаях цена могла быть выше по другим причинам. Предположим, товара осталось немного и всем остальным магазинам тоже пришлось повысить цены. Но теперь вы размышляете о намеренном вмешательстве, после которого установится новая цена, независимо от условий на рынке. Результат может сильно отличаться от предыдущего, когда покупатель не мог купить товар по более выгодной цене в других местах. Если бы у вас были данные об условиях на рынке в других ситуациях, вероятно, вы смогли бы предсказать все это лучше, но какие данные нужны? И как это выяснить? Наука о причинном выводе позволяет нам отвечать именно на эти вопросы.

Непосредственный способ предсказать результат интервенции — провести с ней эксперимент в тщательно контролируемых условиях. Компании, работающие с большими данными, такие как «Фейсбук», знают об этом и постоянно ставят эксперименты, чтобы посмотреть, что случится, если по-другому разместить элементы на экране или показать клиенту новую подсказку (либо даже новую цену).

Еще интереснее тот факт, что успешные предсказания об эффекте интервенции иногда можно сделать даже без эксперимента, хотя это не так широко известно, и даже в Кремниевой долине. Предположим, менеджер по продажам создает модель потребительского поведения и учитывает в ней ситуацию на рынке. Если данных обо всех факторах не имеется, вероятно, получится подставить достаточно суррогатных ключей и сделать прогноз. Сильная и точная причинная модель позволит использовать данные с первого уровня (наблюдения), чтобы ответить на запросы со второго уровня (об интервенции). Без причинной модели нельзя перейти с первой перекладины Лестницы на вторую. Вот почему системы глубинного обучения (если в них используются только данные с первой перекладины и нет причинной модели) никогда не смогут отвечать на вопросы об интервенции, по определению нарушающие правила среды, в которой обучалась машина.

Как иллюстрируют все эти примеры, главный вопрос на второй перекладине Лестницы Причинности — «Что, если мы…?». Что произойдет, если мы изменим среду? Можно написать запрос P (нить | do (зубная паста)), чтобы узнать, какова вероятность продать зубную нить по определенной цене, если мы будем продавать зубную пасту по другой цене.

Еще один популярный вопрос на этом уровне причинности — «Как?» Это родственник вопроса «Что, если мы…?». Скажем, менеджер говорит нам, что на складе слишком много зубной пасты. Он спрашивает: «Как нам ее продать?», т. е. какую цену лучше на нее назначить. И снова вопрос относится к интервенции, которую нужно совершить в уме, прежде чем решить, стоит ли осуществлять ее в реальной жизни и как это осуществить. Здесь требуется модель причинности.

В повседневной жизни мы постоянно совершаем интервенции, хотя обычно не называем их таким замысловатым термином. Предположим, принимая аспирин, чтобы избавиться от головной боли, мы вмешиваемся в одну переменную (количество аспирина в нашем организме), чтобы повлиять на другую (состояние головной боли). Если наш причинный взгляд на аспирин верен, то переменная результата отреагирует, изменившись с «головной боли» на «отсутствие головной боли».

Хотя рассуждения об интервенциях — важный уровень на Лестнице Причинности, все же они не отвечают на все интересующие нас вопросы. Можно задуматься: головная боль прошла, но почему? Помог аспирин? Или что-то из еды? Хорошие новости, которые я услышал? Эти вопросы приводят нас на верхний уровень Лестницы Причинности — уровень контрфактивных суждений, потому что для ответа на них нужно вернуться в прошлое, изменить историю и спросить себя: что случилось бы, если бы я не принял аспирин? Никакой эксперимент в мире не может отменить лечение человеку, который уже исцелился, и не позволит сравнить два исхода, поэтому необходимо применить совершенно новый вид знания.

Контрфактивные суждения находятся в особенно проблематичных отношениях с данными, потому что последние по определению относятся к фактам. Они не могут сообщить нам, что случится в контрфактивном или воображаемом мире, где некоторые наблюдаемые факты резко отвергаются. Но все же человеческий разум производит логические рассуждения такого рода — постоянно и с высокой надежностью. Это сделала Ева, когда обозначила причину своих действий: «Змей обольстил меня». Такая способность больше всего отличает человеческий интеллект от интеллекта животного, равно как и от невосприимчивых к подобным моделям версий ИИ и обучающихся машин.

Вероятно, вам не верится, что наука способна сделать полезные заключения в духе «а что, если» о мирах, которые не существуют, и о вещах, которые не происходили. Однако этим она и занимается — и занималась всегда. Законы физики можно рассматривать как контрфактивные утверждения, например: «Если бы вес этой спирали удвоился, ее длина тоже удвоилась бы» (закон Гука). Это утверждение, конечно, поддерживается изобилием экспериментальных подтверждений (второго уровня), полученных