Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению - читать онлайн книгу. Автор: Джудиа Перл, Дана Маккензи cтр.№ 8

Например, за миллионы лет эволюции у орлов и сов развилось потрясающее зрение, однако они так и не изобрели очки, микроскопы, телескопы или приборы ночного видения. Люди произвели эти чудеса в течение столетий. Я называю такой феномен суперэволюционным ускорением. Некоторые читатели могут возразить, утверждая, что я сравниваю абсолютно разные вещи — эволюцию и развитие техники, но в том-то и дело. Эволюция снабдила нас способностью внедрять технику в жизнь — дар, которым она не наделила орлов и сов, и здесь снова встает вопрос: почему? Как вычислительные навыки вдруг появились у людей, но не у орлов?

На этот счет было предложено много гипотез, но одна из них особенно тесно связана с идеей причинности. В книге «Sapiens: Краткая история человечества» Юваль Ной Харари постулирует, что способность наших предков воображать несуществующее стала ключевой, поскольку улучшила коммуникацию. До этого сдвига они могли доверять только людям из своей непосредственной семьи или племени. Потом их доверие распространилось на более крупные сообщества, объединенные общими фантазиями (например, верой в невидимых, но доступных воображению божеств, в загробную жизнь и в божественную сущность лидера) и ожиданиями. Согласитесь вы с гипотезой Харари или нет, но связь между воображением и причинными отношениями практически самоочевидна. Бесполезно говорить о причинах вещей, если вы не можете представить их последствий. Верно и обратное: нельзя утверждать, что Ева вынудила вас съесть плод с дерева, если вы не способны вообразить мир, в котором, вопреки фактам, она не дала вам яблока.

Но вернемся к нашим предкам Homo sapiens: новообретенная способность мыслить в категориях причинности позволила им делать много вещей эффективнее с помощью непростого процесса, который мы называем планированием. Представьте себе племя, которое готовится к охоте на мамонта. Что им потребуется для успеха? Признаться, я не лучший охотник на мамонтов, но, изучая думающие машины, я узнал одну вещь: думающая сущность (компьютер, пещерный человек или преподаватель вуза) способна выполнить задачу такого размаха, только если запланирует все заранее — решит, сколько охотников надо привлечь, оценит с учетом направления ветра, с какой стороны лучше приближаться к мамонту — в общем, вообразит и сравнит последствия нескольких стратегий охоты. Чтобы это сделать, думающая сущность должна обладать ментальной моделью реальности, сверяться с ней и манипулировать ей.

Рис. 2. Предполагаемые причины успеха в охоте на мамонта

Рисунок 2 показывает, как нарисовать такую модель в уме. Каждая точка на рисунке представляет собой причину успеха. Заметьте, что причин много и что ни одна из них не будет определяющей; т. е. мы не можем быть уверены, что большее число охотников обеспечит успех или что дождь гарантирует неудачу, однако эти факторы действительно влияют на вероятность успеха.

Ментальная модель — это арена, на которой работает воображение. Она позволяет экспериментировать с разными сценариями, внося изменения в конкретные места. Где-то в ментальной модели наших охотников был вспомогательный элемент, который позволял оценить эффект от числа участников. Когда они размышляли, стоит ли взять больше людей, им не приходилось оценивать все остальные факторы с нуля. Они могли внести локальное изменение в модель, поставив «Охотники = 9» вместо «Охотники = 8», и снова оценить вероятность успеха. Этот модульный состав — основное свойство причинных моделей.

Я, конечно же, не хочу сказать, что первые люди рисовали себе модель, похожую на эту. Но когда мы пытаемся имитировать человеческую мысль на компьютере или даже когда хотим решить новые научные задачи, рисование картинок с конкретными точками и стрелками всегда исключительно полезно. Эти диаграммы причинности — вычислительная суть механизма причинного вывода, который я описал во вступлении.

Возможно, к этому моменту я создал впечатление, что способность организовывать знания, деля их на причины и следствия, едина и мы приобрели ее сразу. На самом деле, исследуя машинное обучение, я узнал, что для изучения причинно-следственных связей необходимо овладеть когнитивными навыками по крайней мере на трех конкретных уровнях — видения, делания и воображения.

Первый навык, видение или наблюдение, подразумевает умение определять закономерности в окружающей среде. Он присутствует у многих животных и был у первых людей до Когнитивной Революции. Второй навык, делание, связан с умением предсказывать, какой эффект вызовут намеренные изменения в окружающей среде, и выбирать, какие изменения надо внести, чтобы получить желаемый результат. Очень немногие виды продемонстрировали элементы этого навыка. Использование инструментов, если это сознательные действия, а не случайность и не копирование предков, может свидетельствовать о переходе на этот следующий уровень. Но даже у пользователей инструментов не всегда есть «теория», которая говорит, почему инструмент работает и что делать, если он не работает. Для этого необходимо достичь уровня понимания, который допускает воображение. Именно этот третий уровень в первую очередь подготовил нас к дальнейшим революциям в науке и сельском хозяйстве и резко преобразил воздействие нашего вида на планету.

Это я обосновать не могу, зато могу доказать математически, что три уровня фундаментально различны, и на каждом из них раскрываются способности, которых нет на предыдущих. Схема, которую я использую для демонстрации, восходит к Алану Тьюрингу, пионеру в исследовании искусственного интеллекта, предложившему классифицировать когнитивную систему, ориентируясь на вопросы, на которые она способна ответить. Такой подход оказался исключительно плодотворным, если говорить о причинности, потому что он позволяет избежать долгих и непродуктивных дискуссий о том, что именно представляет собой причинность, и сосредоточен на конкретном вопросе, на который реально ответить: что делает мыслитель, изучающий причинность? Или, если точнее, что может вычислить организм, имеющий модель причинности, тогда как организм, не имеющий модели причинности, это вычислить не в состоянии?

В то время как Тьюринг хотел создать бинарную классификацию, чтобы отличать человека от нечеловека, у нашей есть три уровня, соответствующих все более и более сложным причинным запросам. Используя эти критерии, можно собрать из запросов трех уровней одну Лестницу Причинности (рис. 3.) Мы будем еще не раз возвращаться к этой метафоре.

Давайте подробно рассмотрим каждую ее перекладину. На первом уровне — ассоциаций — мы ищем повторяющиеся детали в наблюдениях. Этим занимается сова, которая наблюдает, как двигается крыса, и анализирует, где грызун окажется через секунду. Этим же занимается компьютерная программа для игры в го — она изучает базу данных с миллионами игр и может вычислить, какие ходы связаны с более высоким процентом выигрыша. Мы говорим, что одно событие связано с другим, если наблюдение одного изменения повышает вероятность увидеть другое.