2018-06-08 因果思维起源

万维钢

第一个使用因果模型图搞研究的，是美国统计学家休厄尔·赖特（Sewall Wright）。1920年，赖特发表了一篇有关天竺鼠的毛色遗传的论文。他假设有三种因素可能影响毛色，分别是发展（d）、遗传（h）和环境（e），他把这三种因素画成了因果关系图 ——

2018-06-08 因果思维起源

然后赖特根据自己的实验结果，用解方程的方法算出了三种因素的相对大小。他把天竺鼠的毛色问题给解决了。

这绝对是开创性的工作。赖特不但第一次使用了因果模型，而且还提出了一个洞见。

赖特说，我这个因果模型并不是客观的。你不可能通过数据分析、用机械化的流程得到这张图。因果图之所以这么画，图中之所以考虑了这些关系而没考虑别的关系，这是你自己主观的选择 —— 是你用自己的知识、阅历和判断画出来的。

也就是说，因果关系，其实是你的主观假设。

有了这个洞见，我们解决问题的步骤就是下面这样的 ——

第一步，根据你自己的见识，画一张主观的因果模型图。模型里有些因果关系是概率性的，A 发生并不一定会让 B 发生，只要 A 对 B 有影响就行。

第二步，使用实验和数据分析，确定图中每个因果关系的强弱大小。这样你就有了一个完整的因果模型。

第三步，使用因果模型，你就可以回答“观察、干预、想象”那三种问题了。

如果 AI 拥有这样的模型，它就等于获得了智能。珀尔称之为“小图灵问题”，相当于计算机通过了一个小的图灵测试：他掌握了因果思维。

虽然后续研究有把因果关系全盘否决的境地。但最终发现还是需要因果关系。后面的否定之否定部分就略过了。