❤內參－怎樣更好地理解事物的因果關係

出處：怎樣更好地理解事物的因果關係


隨著大數據的興起，很多人都認為不需要搞清楚事物的因果關係，只要有相關性就夠了。

比如，大數據分析告訴我們，當颶風襲擊某個地區的時候，

那裡的沃爾瑪超市賣的一種草莓餅乾銷量就會上升，沒有人知道是為什麼，

但有了這個信息，只要颶風來了，給草莓餅乾多備貨就行了。

但是，計算機科學家和哲學家朱迪亞·珀爾（Judea Pearl）不同意這個看法，

他在新書《為什麼：因果關係的新科學》

（The Book of Why: The New Science of Cause and Effect）裡說，

因果關係是比大數據更基本的東西，理解事物的因果關係更重要。

得到訂閱專欄 “萬維鋼·精英日課”的主理人萬維鋼介紹了朱迪亞·珀爾的觀點。

朱迪亞·珀爾認為，想要弄清楚因果關係，需要有這樣三個等級的思維方式。
第一級思維是觀察，就是通過數據分析做出預測。

觀察是尋找變量之間的相關性，是積累經驗。

如今的人工智能也是基於這一點，AlphaGo下圍棋的時候，

並不理解某一步棋有什麼用，只不過它知道走這步贏棋的概率更大。

再比如，你開個便利店，賣牙膏和牙線。

觀察思維問的問題是，如果一個顧客買牙膏的話，他有多大的概率同時也買牙線。

了解了這個問題，你就知道該不該把牙膏和牙線放一起，以及該按什麼比例進貨。

第二級思維叫做干預，也就是預判一個行動的結果。

干預就是說，現在把牙膏價格提高一倍，對牙線的銷量有什麼影響。

這不是過去的經驗能告訴你的，過去牙膏的價格可能有過提高一倍的情況，

但你不能用那個經驗測試現在這個行動的結果。

因為以前牙膏賣的貴，可能是別的原因，比如牙膏緊缺。

這裡說的干預是，不管別人家的牙膏賣多少錢，

你單方面刻意提高價格，看看對牙線的銷量有什麼影響。

第三級思維叫想像，是對以前發生的事情的反思。

你要問的問題是，如果當時那樣做了，現在會是一個什麼結果？

你問的是一個從來沒發生過的事情。這叫反事實（counterfactual）分析。

比如，你沒當過程序員。但是你可以想像如果你當了程序員，生活會是什麼樣。

能想像沒有發生的事，就說明你能對過去的事做出反思。能反思，你就可以想辦法改進。

正是有了這種“反事實分析”的能力，我們才會對自己的行動負責。

萬維鋼總結說，這三級思維，分別代表了三個問題：

1.這件事兒發生了，那件事兒是否也跟著會發生？

2.我採取這個行動，會有什麼後果？

3.如果當初我沒有這麼做，現在會怎麼樣？

回答第一個問題也許有數據分析就夠了，回答後兩個問題，就需要因果模型。

你需要知道是什麼導致什麼。有了因果模型，你就能在大腦裡做各種思想實驗，

就能進行權衡比較，也就有能力規劃未來。

---------------------

摘要：
因果關係是比大數據更基本的東西，理解事物的因果關係更重要。
想要弄清楚因果關係，需要有這樣三個等級的思維方式。
1. 觀察，就是通過數據分析做出預測
　觀察是尋找變量之間的相關性，是積累經驗。
2. 干預，也就是預判一個行動的結果
　干預就是說，現在把牙膏價格提高一倍，對牙線的銷量有什麼影響。
　這不是過去的經驗能告訴你的，過去牙膏的價格可能有過提高一倍的情況，
　但你不能用那個經驗測試現在這個行動的結果。
3. 想像，是對以前發生的事情的反思
　你要問的問題是，如果當時那樣做了，現在會是一個什麼結果？
　你問的是一個從來沒發生過的事情。這叫反事實（counterfactual）分析。
　比如，你沒當過程序員。但是你可以想像如果你當了程序員，生活會是什麼樣。
　能想像沒有發生的事，就說明你能對過去的事做出反思。能反思，你就可以想辦法改進。
　正是有了這種“反事實分析”的能力，我們才會對自己的行動負責。
這三級思維，分別代表了三個問題：
1.這件事兒發生了，那件事兒是否也跟著會發生？
2.我採取這個行動，會有什麼後果？
3.如果當初我沒有這麼做，現在會怎麼樣？
回答第一個問題也許有數據分析就夠了，回答後兩個問題，就需要因果模型。
你需要知道是什麼導致什麼。有了因果模型，你就能在大腦裡做各種思想實驗，
就能進行權衡比較，也就有能力規劃未來。