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 модель», после чего у читателей, вероятно, возникнет закономерный вопрос: не усложнит ли это ситуацию?
Не усложнит! Более того, этот термин свяжет ускользающие понятия «наука», «знания» и «данные» в конкретном и осмысленном контексте и позволит нам увидеть, как они работают вместе, чтобы дать ответы на сложные научные вопросы. На рис. 1. показана схема механизма причинного анализа, которая, возможно, адаптирует причинные умозаключения для будущего искусственного интеллекта. Важно понимать, что это не только проект для будущего, но и схема того, как причинные модели работают в науке уже сегодня и как они взаимодействуют с данными.
Механизм причинного анализа – это машина, в которую поступают три вида входных переменных – допущения, запросы и данные – и которая производит три типа выходных данных. Первая из входных переменных – решение «да/нет» о том, можно ли теоретически ответить на запрос в существующей причинной модели, если данные будут безошибочными и неограниченными. Если ответ «да», то механизм причинного анализа произведет оцениваемую величину. Это математическая формула, которая считается рецептом для получения ответа из любых гипотетических данных, если они доступны. Наконец, после того как в механизм причинного анализа попадут данные, он использует этот рецепт, чтобы произвести действительную оценку. Подобная неопределенность отражает ограниченный объем данных, вероятные ошибки в измерениях или отсутствие информации.
Рис. 1. Как механизм причинного анализа связывает данные со знанием причин, чтобы дать ответы на интересующие нас запросы. Блок, обозначенный пунктиром, не входит в механизм, но необходим для его построения. Также можно нарисовать стрелки от блоков 4 и 9 к блоку 1, но я решил сделать схему проще.
Чтобы объяснить схему подробнее, я пометил блоки цифрами от 1 до 9, и теперь прокомментирую их на примере запроса «Какой эффект лекарство D оказывает на продолжительность жизни L?»
1. «Знание» обозначает следы опыта, которые делающий умозаключения получил в прошлом. Это могут быть наблюдения из прошлого, действия в прошлом, а также образование и культурные традиции, признанные существенными для интересующего нас запроса. Пунктир вокруг «Знания» обозначает, что оно имеется в виду делающим умозаключения и не находит выражения в самой модели.
2. Научное исследование всегда требует упрощать допущения, т. е. утверждения, которые исследователь признает достойными, чтобы сформулировать их на основе доступного знания. Большая его часть остается подразумеваемой исследователем, и в модели запечатлены только допущения, которые получили формулировку и таким образом обнаружили себя. В принципе, их реально вычленить из самой модели, поэтому некоторые логики решили, что такая модель представляет собой всего лишь список допущений. Специалисты по компьютерным наукам делают здесь исключение, отмечая, что способ, избранный для представления допущений, в состоянии сильно повлиять на возможность правильно их сформулировать, сделать из них выводы и даже продолжить или изменить их в свете новой убедительной информации.
