быть. Например, все мы понимаем, что, если бы петух не кричал этим утром, солнце все равно бы встало. Это согласие основано на том факте, что контрфактивные суждения – не игра воображения, а размышление о самой структуре нашей модели мира. Два человека, у которых одна и та же модель причинности, придут к одним и тем же контрфактивным суждениям.
Контрфактивные суждения – это строительные кирпичи этичного поведения и научной мысли. Способность размышлять о своих действиях в прошлом и предвидеть альтернативные сценария – это основа свободной воли и социальной ответственности. Алгоритмизация контрфактивных суждений открывает думающим машинам эту возможность, и теперь они могут разделить этот (доселе) исключительно человеческий способ осмыслять мир.
Я сознательно упомянул думающие машины в предыдущем абзаце. Я пришел к этой теме, когда занимался компьютерными науками, конкретно искусственным интеллектом, что обобщает две точки отправления для большинства из моих коллег, занятых причинным анализом. Во-первых, в мире искусственного интеллекта вы по-настоящему не понимаете тему до тех пор, пока не обучите ей робота. Вот почему вы увидите, что я неустанно, раз за разом подчеркиваю важность системы обозначений, языка, словаря и грамматики. Например, меня завораживает вопрос, в состоянии ли мы выразить определенное утверждение на том или ином языке и следует ли это утверждение из других. Поразительно, сколько можно узнать, просто следуя грамматике научных высказываний! Мой акцент на язык также объясняется глубоким убеждением в том, что последний оформляет наши мысли. Нельзя ответить на вопрос, который вы не способны задать, и невозможно задать вопрос, для которого у вас нет слов. Изучая философию и компьютерные науки, я заинтересовался причинным анализом во многом потому, что мог с волнением наблюдать, как зреет и крепнет забытый когда-то язык науки.
Мой опыт в области машинного обучения тоже мотивировал меня изучать причинность. В конце 1980-х годов я осознал, что неспособность машин понять причинные отношения, вероятно, самое большое препятствие к тому, чтобы наделить их интеллектом человеческого уровня. В последней главе этой книге я вернусь к своим корням, и вместе мы исследуем, что значит Революция Причинности для искусственного интеллекта. Я полагаю, что сильный искусственный интеллект – достижимая цель, которой, к тому же не стоит бояться именно потому, что причинность – часть решения. Модуль причинного осмысления даст машинам способность размышлять над своими ошибками, выделять слабые места в своем программном обеспечении, функционировать как моральные сущности и естественно общаться с людьми о собственном выборе и намерениях.
Схема реальности
В нашу эпоху всем читателям, конечно, уже знакомы такие термины, как «знания», «информация», «интеллект» и «данные», хотя разница между ними или принцип их взаимодействия могут оставаться неясными. А теперь я предлагаю добавить в этот набор еще один термин – «причинная
