между изучаемыми переменными. В этом случае, предполагал Райт, мы можем использовать диаграмму в исследовательском режиме; мы можем постулировать определенные причинно-следственные отношения и рассчитать предсказанные корреляции между переменными. Если они противоречат объективным данным, у нас появляется свидетельство, что отношения, допущенные нами, ложны. Этот способ применения путевых диаграмм, вновь открытый в 1953 году Гербертом Саймоном (ставшим в 1978 году лауреатом Нобелевской премии по экономике), вдохновил множество исследований в общественных науках.

Хотя нам и не нужно знать все причинно-следственные взаимоотношения между интересующими нас переменными и мы в силах делать некоторые выводы, обладая только частичной информацией, Райт подчеркивает один момент с абсолютной четкостью: каузальные выводы невозможно сделать, не имея каузальной гипотезы. Это перекликается с теми выводами, которые мы сделали в главе 1: невозможно ответить на вопрос второй ступени Лестницы Причинности исключительно на основе данных первой ступени. Иногда меня спрашивают: не делает ли это каузальные умозаключения тавтологичными, замкнутыми сами на себя? Разве тем самым вы не предполагаете именно то, что хотите доказать? Правильный ответ — нет. Объединяя очень приблизительные, качественные и очевидные предположения (например, что цвет меха у потомства не влияет на цвет меха родителей) с данными по морским свинкам за 20 лет наблюдений, Райт получил количественный и совершенно неочевидный результат: окраска меха на 42 % определяется наследственностью.

Получить неочевидный результат из очевидных данных — это не тавтология, это научный триумф, заслуживающий, чтобы ему воздали соответствующие почести. Вклад Райта уникален, потому что информация, приведшая к умозаключению (о наследственной компоненте в 42 %) была на двух разных и почти несовместимых математических языках: языке диаграмм, с одной стороны, и языке данных — с другой. Еретическая идея объединения качественной «путевой» информации и количественной информации данных (два чуждых друг другу языка!) была чудом, которое привлекло меня, специалиста по компьютерным наукам, к этой проблематике. Многие люди до сих пор повторяют ошибку Найлза, думая, что цель каузального анализа — доказать, что X — это причина Y, или просто найти причину Y с нуля. Это проблема каузальных открытий, которая была моей честолюбивой мечтой еще в те времена, когда я впервые погрузился с головой в графическое моделирование, и до сих пор остается областью активного научного поиска. Напротив, исследования Райта, как главы этой книги, сосредоточены на том, чтобы представить правдоподобные представления о причинно-следственных связях с помощью какого-либо математического языка, объединить их с эмпирическими данными и ответить на вопросы о причинности, имеющие практическое значение. Райт с самого начала понимал, что каузальные открытия, поиск причин — дело намного более сложное, если вообще реальное. В своем ответе Найлзу он пишет: «Автор [т. е. сам Райт] никогда не претендовал на то, что теория путевых коэффициентов может дать нам общую формулу для выяснения причинно-следственных взаимодействий. Он хотел бы подчеркнуть, что сочетание знаний о корреляциях со знанием причинно-следственных связей для получения конкретных результатов не имеет ничего общего с выведением причинно-следственных взаимоотношений из корреляций, о котором пишет Найлз».

E pur si muove (и все-таки она вертится)

Если бы я был профессиональным историком, я бы остановился на этом месте. Но, поскольку я обещался быть историком-вигом, мне не удастся сдержать восхищения точностью слов Райта в цитате, приведенной в конце предыдущего раздела, которые не устарели за 90 лет с тех пор, как он высказал их впервые, и которые в основном и определили парадигму современного каузального анализа.

Мое восхищение точностью формулировки Райта уступает только восхищению его смелостью и целеустремленностью. Только представьте себе ситуацию, сложившуюся в 1921 году. Математик-самоучка в одиночку противостоит гегемонии всего статистического истеблишмента. Они говорят ему: «Ваш метод основан на полном непонимании природы причинности в научном смысле». Он стоит на своем: «Вовсе нет! Мой метод позволяет получать важные результаты и идет в этом дальше, чем все, что смогли придумать вы». Они говорят: «Наши великие гуру уже рассматривали эти вопросы 20 лет назад и решили, что то, что ты делаешь, лишено всякого смысла. Ты просто объединяешь корреляции с корреляциями и получаешь снова корреляции. Когда вырастешь — поймешь». А он продолжает: «Я не пытаюсь опровергнуть ваших гуру, но лопата — это лопата. Мои путевые коэффициенты — это не корреляции. Это нечто совершенно иное — это каузальные воздействия».

Представьте, что вы снова в детском саду и все дети над вами смеются, потому что вы считаете, что 3 + 4 = 7, в то время как любому ребенку известно, что 3 + 4 = 8. Вы идете к воспитательнице — а она тоже уверяет вас, что 3 + 4 = 8. Удалось бы вам не заплакать и не решить, что, наверное, это с вами что-то не то? В таких ситуациях даже самые сильные духом люди начинают сомневаться в истинности своих убеждений. Я сам был в таком детсаду, я знаю.

Но Райт не сдался. И это был не простой арифметический вопрос, в котором возможна независимая верификация. Ранее только философы осмеливались иметь собственное мнение о природе причинности. Откуда у Райта взялась эта внутренняя убежденность, что он на верном пути, а вся остальная группа детсада заблуждается? Может быть, то, что он вырос на Среднем Западе и учился в маленьком, никому не известном колледже, приучило его полагаться на собственные силы и дало понять, что самые надежные знания — это те, которые ты добываешь сам.

Одна из первых прочитанных мною в школе книг о науке рассказывала, как инквизиция заставила Галилея прилюдно отречься от учения о том, что Земля вращается вокруг Солнца, но после отречения тот упрямо прошептал: «И все-таки она вертится!» Вряд ли в мире есть ребенок, который, прочитав эту историю, не был вдохновлен смелостью и верностью Галилея своим убеждениям. Однако, как бы мы ни восхищались его позицией, сложно не думать о том, что он мог опираться по крайней мере на свои точные астрономические наблюдения. У Райта под рукой были только непроверенные выводы, например, что факторы внутриутробного развития отвечают за 58 %, а не за 3 % изменчивости окраски. Не имея ничего, на что можно было бы опереться, кроме внутреннего убеждения, что путевые коэффициенты способны рассказать нам то, чего не знают корреляции, он тем не менее объявил: «И все-таки она вертится!»

Коллеги говорят мне, что, когда истеблишмент в области искусственного интеллекта боролся с байесовскими сетями (см. главу 3), я действовал упрямо, самоуверенно и бескомпромиссно. В самом деле, я помню, что был совершенно уверен в верности своего подхода и не колебался ни