Бок о бок с этим диаграммным «языком знания» существует символический «язык запросов», на котором мы выражаем вопросы, нуждающиеся в ответах. Так, если нас интересует эффект лекарства (D – drug) на продолжительность жизни (L – lifespan), то наш запрос можно символически записать так: P (L | do (D)). Иначе говоря, какова вероятность (P – probability) того, что типичный пациент проживет L лет, если его заставят принимать это лекарство? Вопрос описывает то, что эпидемиологи назвали бы интервенцией или лечением, и соответствует тому, что мы измеряем во время клинического исследования. Во многих случаях мы также захотим сравнить P (L | do (D)) и P (L | do (не-D)); последнее в данном случае описывает пациентов, которые не получили лечения, так называемую контрольную группу. Оператор do означает, что мы имеем дело с интервенцией, а не с пассивным наблюдением. В классической статистике нет ничего даже напоминающего этот оператор.

Мы должны применить оператор интервенции do (D), чтобы убедиться: наблюдаемое изменение в продолжительности жизни L объясняется самим лекарством и не объединено с другими факторами, которые могут укорачивать или удлинять жизнь. Если мы не вмешиваемся и даем самим пациентам решить, принимать ли лекарство, эти иные факторы могут повлиять на их решение, и разница в продолжительности жизни у тех, кто принимает и не принимает лекарство, больше не будет объясняться только этим. Например, представьте, что лекарство принимают только смертельно больные люди. Они определенно будут отличаться о тех, кто его не принимал, и сравнение двух групп будет отражать разницу в серьезности их болезни, а не эффект от лекарства. Однако, если заставлять пациентов принимать лекарство или отказываться от него, независимо от их изначального состояния, эта разница перестанет иметь значение и можно будет сделать обоснованное сравнение.

На языке математики мы записываем наблюдаемую частоту продолжительности жизни L у пациентов, которые добровольно приняли лекарство, как P (L | D), и это стандартная условная вероятность, которая используется в учебниках по статистике. Это выражение подразумевает, что вероятность P продолжительности жизни L допускается только в случае, если мы увидим, что пациент принимает лекарство D. Учтите, что P (L | D) может резко отличаться от P (L | do (D)). Это разница между увиденным и сделанным фундаментальна, она объясняет, почему мы не считаем падение атмосферного давления причиной надвигающегося шторма. Если мы увидим, что падение атмосферного давление повышает вероятность шторма и заставим показания барометра измениться, мы, однако, никак не повлияем на эту вероятность.

Эта путаница между тем, что мы видим, и тем, что происходит, привела к изобилию парадоксов, и некоторые из них мы разберем в этой книге. Мир, лишенный P (L | do (D)) и управляемый исключительно P (L | D), был бы действительно странным местом. Например, пациенты не ходили бы к врачу, чтобы избежать вероятности серьезно заболеть; города отказались бы от пожарных, чтобы сократить вероятность пожаров; врачи рекомендовали бы лекарства пациентам мужского и женского пола, но не пациентам, гендер которых неизвестен, и т. д. Трудно поверить, что менее трех десятилетий назад наука действовала в таком мире: оператора do не существовало.

Одним из главных достижений Революции Причинности стала возможность объяснить, как предсказать эффекты интервенции без ее осуществления. Это не было бы доступным, если бы, во-первых, мы не определили оператор do, с помощью которого формулируется верный вопрос, и, во-вторых, не нашли бы способ моделировать его без реального вмешательства.

Когда интересующий нас научный вопрос подразумевает ретроспективное мышление, мы полагаемся на еще один тип причинного рассуждения – контрфактивное. Предположим, что Джо принял лекарство D и умер через месяц; нас интересует вопрос, могло ли лекарство вызвать его смерть. Чтобы разобраться в этом, нужно вообразить сценарий, при котором Джо уже собирался принять лекарство, но передумал. Выжил ли бы он?

И вновь скажем, что классическая статистика только обобщает данные, поэтому она не обеспечивает даже язык для ответа на такие вопросы. Наука о причинном анализе предоставляет систему обозначений, и, что важнее, предлагает решение. Как и в случае с эффектом интервенций (упомянутым выше), во многих ситуациях мы можем моделировать ретроспективное мышление человека с помощью алгоритма, который использует то, что мы знаем о наблюдаемом мире, и дает ответ о контрфактивном мире. Такая «алгоритмизация контрфактивного» – еще одна жемчужина Революции Причинности.

Контрфактивное рассуждение, основанное на «что, если», кажется ненаучным. Действительно, эмпирическое наблюдение не способно ни подтвердить, ни опровергнуть ответы на такие вопросы. Но наш ум постоянно делает весьма надежные и воспроизводимые суждения о том, что может быть или могло бы быть. Например, все мы понимаем, что, если бы петух не кричал этим утром, солнце все равно бы встало. Это согласие основано на том факте, что контрфактивные суждения – не игра воображения, а размышление о самой структуре нашей модели мира. Два человека, у которых одна и та же модель причинности, придут к одним и тем же контрфактивным суждениям.

Контрфактивные суждения – это строительные кирпичи этичного поведения и научной мысли. Способность размышлять о своих действиях в прошлом и предвидеть альтернативные сценария – это основа свободной воли и социальной ответственности. Алгоритмизация контрфактивных суждений открывает думающим машинам эту возможность, и теперь они могут разделить этот (доселе) исключительно человеческий способ осмыслять мир.

Я сознательно упомянул думающие машины в предыдущем абзаце. Я пришел к этой теме, когда занимался компьютерными науками, конкретно искусственным интеллектом, что обобщает две точки отправления для большинства из моих коллег, занятых причинным анализом. Во-первых, в мире искусственного интеллекта вы по-настоящему не понимаете тему до тех пор, пока не обучите ей робота. Вот почему вы увидите, что я неустанно, раз за разом подчеркиваю важность системы обозначений, языка, словаря и грамматики. Например, меня завораживает вопрос, в состоянии ли мы выразить определенное утверждение на том или ином языке и следует ли это утверждение из других. Поразительно, сколько можно узнать, просто следуя грамматике научных высказываний! Мой акцент на язык также объясняется глубоким убеждением в том, что последний оформляет наши мысли. Нельзя ответить на вопрос, который вы не способны задать, и невозможно задать вопрос, для которого у вас нет слов. Изучая философию и компьютерные науки, я заинтересовался причинным анализом во многом потому, что мог с волнением наблюдать, как зреет и крепнет забытый когда-то язык науки.