Читателей ждет приятный сюрприз: теперь мы можем отойти от научных дебатов и вычислить настоящее значение (или вероятность) для любого контрфактивного запроса – и неважно, насколько он изощрен. Особый интерес вызывают вопросы, связанные с необходимыми и достаточными причинами наблюдаемых событий. Например, насколько вероятно, что действие ответчика было неизбежной причиной травмы истца? Насколько вероятно, что изменения климата, вызванные человеком, являются достаточной причиной аномальной жары?
Наконец, в главе 9 обсуждается тема медиации. Возможно, когда мы говорили о рисовании стрелок в диаграмме причинности, вы уже задавались вопросом, стоит ли провести стрелку от лекарства D к продолжительности жизни L, если лекарство влияет на продолжительность жизни только благодаря воздействию на артериальное давление Z (т. е. на посредника). Другими словами, будет ли эффект D, оказываемый на L, прямым или непрямым? И если наблюдаются оба эффекта, как оценить их относительную важность? Подобные вопросы не только представляют большой научный интерес, но и могут иметь практические последствия: если мы поймем механизм действия лекарства, то, скорее всего, сумеем разработать другие препараты с тем же эффектом, которые окажутся дешевле или будут иметь меньше побочных эффектов. Читателя порадует тот факт, что вечный поиск механизма медиации теперь сведен до упражнения в алгебре, и сегодня ученые используют новые инструменты из набора для работы с причинностью в решении подобных задач.
Глава 10 подводит книгу к завершению, возвращаясь к проблеме, которая изначально привела меня к причинности: как автоматизировать интеллект человеческого уровня (его порой называют сильным искусственным интеллектом). Я полагаю, что способность рассуждать о причинах абсолютно необходима машинам, чтобы общаться с нами на нашем языке о политических мерах, экспериментах, объяснениях, теориях, сожалениях, ответственности, свободной воле и обязанностях – и в конечном счете принимать собственные этические решения.
Если бы я мог суммировать смысл этой книги в одной лаконичной и многозначительной фразе, она была бы такой: «Вы умнее ваших данных». Данные не понимают причин и следствий, а люди их понимают. Я надеюсь, что новая наука о причинном анализе позволит нам глубже осознать, как мы это делаем, ведь нет более