Я хочу особенно подчеркнуть роль данных в вышеописанном процессе. Для начала примите во внимание, что мы собираем данные, предварительно построив модель причинности, сформулировав научный запрос, на который хотим получить ответ и определив оцениваемую величину. Это противоречит вышеупомянутому традиционному для науки подходу, в котором даже не существует причинной модели.
Однако современная наука ставит новые вызовы перед теми, кто практикует рациональные умозаключения о причинах и следствиях. Хотя потребность в причинной модели в разных дисциплинах становится очевиднее с каждым днем, многие исследователи, работающие над искусственным интеллектом, хотели бы избежать трудностей, связанных с созданием или приобретением причинной модели, и полагаться исключительно на данные во всех когнитивных задачах. Остается одна, в настоящий момент безмолвная надежда, что сами данные приведут нас к верным ответам, когда возникнут вопросы о причинности.
Я отношусь к этой тенденции с откровенным скепсисом, потому что знаю, насколько нечувствительны данные к причинам и следствиям. Например, информацию об эффекте действия или интервенции просто нельзя получить из необработанных данных, если они не собраны путем контролируемой экспериментальной манипуляции. В то же время, если у нас есть причинная модель, мы часто можем предсказать результат интервенции с помощью данных, к которым никто не прикасался.
Аргументы в пользу причинных моделей становятся еще более убедительными, когда мы пытаемся ответить на контрфактивные запросы, предположим: «Что бы произошло, если бы мы действовали по-другому?». Мы подробно обсудим контрфактивные запросы, потому что они представляют наибольшую сложность для любого искусственного интеллекта. Кроме того, развитие когнитивных навыков, сделавшее нас людьми, и сила воображения, сделавшие возможной науку, основаны именно на них. Также мы объясним, почему любой запрос о механизме, с помощью которого причины вызывают следствия, – самый прототипический вопрос «Почему?» – на самом деле контрфактивный вопрос под прикрытием. Таким образом, если мы хотим, чтобы роботы начали отвечать на вопросы «Почему?» или хотя бы поняли, что они значат, их необходимо вооружить моделью причинности и научить отвечать на контрфактивные запросы, как показано на рис. 1.