«Что, если объект будет вдвое тяжелее?» «Что, если я поступлю иначе?» «Это от аспирина у меня перестала болеть голова или все дело в том, что я пошел спать?» Контрфактуальность занимает верхний уровень с той точки зрения, что ее невозможно вывести логически, даже умей мы предсказывать и предугадывать последствия всех своих действий. Тут необходим дополнительный элемент в форме уравнений, чтобы поведать нам, как переменные реагируют на изменения других переменных.
Одним из венчающих труды достижений в исследованиях причинно-следственных связей является алгоритмизация вмешательств и контрфактуальностей, то есть двух верхних уровней нашей иерархии. Иными словами, когда мы закодировали наше научное знание в модели (пусть даже качественной), налицо алгоритмы, позволяющие изучить модель и определить, возможно ли воспринять конкретный запрос, будь то вмешательство или контрфактуальность, на основе имеющихся данных (а если возможно, то как именно). Эта возможность кардинально изменила само занятие наукой, особенно в таких наукоемких дисциплинах, как социология и эпидемиология, где каузальные модели успели стать вторым языком. Указанные дисциплины трактуют описанную лингвистическую трансформацию как каузальную революцию. Цитируя социолога из Гарварда Гэри Кинга: «За последние несколько десятилетий о причинно-следственных связях стало известно намного больше, чем за всю предшествующую историю вопроса».
Размышляя об успехах машинного обучения и пытаясь экстраполировать их на будущее ИИ, я спрашиваю себя: «Известны ли нам базовые ограничения, которые были обнаружены в области причинно-следственных связей? Готовы ли мы преодолеть теоретические препятствия, мешающие нам переходить с одного уровня иерархии на другой?»
Я рассматриваю машинное обучение как инструмент, позволяющий перейти от данных к вероятностям. Но тогда следует сделать два дополнительных шага, чтобы перейти от вероятностей к реальному пониманию, – два больших шага. Один заключается в том, чтобы предсказывать последствия действий, а второй состоит в освоении контрфактуального воображения. Мы не вправе утверждать, что постигли реальность, если не сделаем эти два шага.
В своей блестящей и проницательной работе «Предвидение и понимание» (1961) философ Стивен Тулмин определил противостояние прозрачности и непрозрачности как ключевое условие осознания сути древнего соперничества между греческими и вавилонскими науками. Согласно Тулмину, вавилонские астрономы были мастерами предсказаний по «черному ящику» и сильно превосходили своих греческих соперников по точности и последовательности небесных наблюдений. Тем не менее наука предпочла креативно-умозрительную стратегию греческих астрономов, которая изобиловала метафорическими образами: круглые трубы, полные огня; малые отверстия, сквозь которые сияет небесный огонь (звезды); полусферическая Земля на спине гигантской черепахи… Именно эта безумная стратегия моделирования, а вовсе не вавилонские экстраполяции,
