1.科学世界没有因果关系
因果思维是人的本能，在过去却没有被科学家尝试用科学语言描述，更谈不上被写成编程语言。
过去100多年里，科学家面对科学实验或宏观结论，认为事物之间最多有“相关性”，没有因果关系。
因为即使我们研究大量宏观现象后可以得出一个普遍性规律，却并不代表我们能够依据规律，对两个事物做出“X必然导致Y”的因果关系判定。
比如，人类群体存在“回归平均”的规律，像才能、身高等因素，上一辈人高，其后辈却不一定高，总体上会趋近于人类平均值。
但我们无法凭借“回归平均”这一规律，预测一个人的下一代必然没有他能干、没有他高。
更进一步，对于为什么会存在诸如“回归平均”这样的规律，答案也只能是“没有原因，它们就是存在”。
所以，过去的科学界认为世界并不存在因果关系。
2.矛盾的科学家
科学家对因果关系的态度的矛盾在于：认为事物间最多只有相关性的结论，本身就是依附于因果思维的价值判断，或者说，是因果思维的产物。
科学家也会本能地、不可遏制地运用因果思维。若不是因果关系的思维方式深入骨髓，科学研究又怎么会着重于探究事物之间的深层次联系呢？
所谓的相关性，其实不就是说因果关系不那么强，或者存疑的意思吗？我们说的没关系，不也是指没有“A导致B”的因果关系吗？
3.一门新科学
在人工智能技术寻求突破的当下，我们又想让计算机学会因果思维。
因为只有当计算机拥有了因果思维，才能像人一样进行推理、判断，才有真正的智能，而不再只是按程序运行的数据库。
但我们自己都没法用科学语言解释清楚因果关系是什么，又如何去“教”机器呢？
因此，人类必须完善自己的因果思维，尽力建立准确的因果模型。
这是一门研究人类思考方式的全新科学——因果科学，它不像普通人感觉上的那么简单、直观。
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