Удивительно, но потребность в теории причинности начала оформляться в то же время, когда появилась статистика. Более того, современная статистика родилась из вопросов о причинах, которые Гальтон и Пирсон задавали применительно к наследственности, и из их изобретательных попыток на них ответить, используя данные о нескольких поколениях. К сожалению, попытка не удалась, и вместо того, чтобы остановиться и спросить почему, они объявили эти вопросы недоступными для изучения и занялись развитием процветающей, свободной от причинности области под названием «Статистика».
Это был важнейший момент в истории науки. Возможность решать вопросы причинности на ее собственном языке почти воплотилась, однако ее растратили напрасно. В последующие годы эти вопросы были объявлены ненаучными и отправлены в подполье. Несмотря на героические усилия генетика Сьюалла Райта (1889–1988), вокабуляр причинности был буквально запрещен больше чем на 50 лет. А запрещая речь, вы запрещаете мысль и душите принципы, методы и инструменты.
Читателям этой книги не надо быть учеными, чтобы увидеть данный запрет своими глазами. Осваивая курс «Введение в статистику», каждый студент учится повторять: «Корреляция не означает причинно-следственную связь». И этому есть хорошее объяснение! Кукареку петуха тесно коррелирует с рассветом, но не является его причиной.
К сожалению, в статистике это здравое наблюдение стало фетишем. Оно сообщает нам, что корреляция не означает причинно-следственную связь, но не говорит нам, что такое эта причинно-следственная связь. Попытки найти раздел «Причина» в учебниках по статистике обречены на неудачу. Студентом не разрешается говорить, что X причина Y, – только что X и Y «связаны» или «ассоциируются».
Из-за этого запрета математические инструменты для работы с вопросами причинности были признаны излишними, и статистика сосредоточилась исключительно на обобщении данных, а не на их интерпретации. Блестящим исключением стал путевой анализ, изобретенный генетиком Сьюаллом Райтом в 1920-е годы – прямой предок методов, которые мы рассмотрим в этой книге. Однако путевой анализ не получил должной оценки в статистике и сопряженных сообществах и десятилетиями пребывал в состоянии эмбриона. То, что должно было стать первым шагом по направлению к причинному анализу, оставалось единственным шагом до 1980-х годов. Остальная статистика, а также многие дисциплины, которые на нее ориентировались, так и жили в эпоху этого «сухого закона», ошибочно полагая, что ответы на все научные вопросы кроются в данных и должны быть открыты с помощью умных способов их интерпретировать.
Эта ориентация на данные до сих пор преследует нас. Мы живем в эпоху, когда большие данные считаются потенциальным решением для всех проблем. Курсы по теории и методам анализа данных в изобилии преподаются в наших университетах, а компании, участвующие в «экономике данных», готовы платить хорошие деньги специалистам в этих вопросах. Но я надеюсь убедить вас этой книгой, что данные – вещь крайне тупая. Они могут рассказать вам, что люди, которые приняли лекарство, восстановились быстрее, чем те, кто его не принимал, но не могут рассказать почему. Может, те, кто принял лекарство, сделали так, поскольку были в состоянии позволить это себе, но восстановились бы столь же быстро и без него.
Снова и снова в науке и бизнесе мы наблюдаем ситуации, в которых одних данных недостаточно. Большинство энтузиастов, работающих со значительными массивами данных, осознавая порой эти ограничения, продолжают ориентироваться на искусственный интеллект, обрабатывающий данные, как будто альтернатива все еще под запретом.
