Chyba jedna z trudniejszych książek popularnonaukowych jakie czytałem ostatnio i w sumie nie mam pojęcia jak lepiej ktoś mógłby przekazać poruszane kwestie bez wdawania się w czysto naukowy i matematyczny język. Brawa dla autora. Spodziewałem się zupełnie czegoś innego, czegoś bardziej w stylu opowiadania o różnych wydarzeniach, ich skutkach i przyczynach i zależnościach pomiędzy nimi. Tymczasem pozycja skupia się nad zmianą podejścia do analizy statystycznej, korelacji danych i wyciągania wniosków o przyczynach takich a nie innych rezultatów. Warto przebrnąć do końca.

Chyba jedna z trudniejszych książek popularnonaukowych jakie czytałem ostatnio i w sumie nie mam pojęcia jak lepiej ktoś mógłby przekazać poruszane kwestie bez wdawania się w czysto naukowy i matematyczny język. Brawa dla autora. Spodziewałem się zupełnie czegoś innego, czegoś bardziej w stylu opowiadania o różnych wydarzeniach, ich skutkach i przyczynach i zależnościach...

Wymagająca pozycja, bez przygotowania trudno ugryźć.

Wymagająca pozycja, bez przygotowania trudno ugryźć.

„Przyczyny i skutki. Rewolucyjna nauka wnioskowania przyczynowego” to książka poruszająca fantastyczny temat, tj. jak w sposób formalny podejść do wnioskowania przyczynowego w świecie, przede wszystkim, statystyki oraz jak właściwie rozmawiać o korelacjach kiedy nie można przygotować odpowiedniego badania randomizowanego. Autor - Judea Perl, informatyk i specjalista od sieci bayesowskich, a przy tym filozof, przedstawia tematykę przyczynowości w sposób bardzo analityczny i ścisły. Niestety, książka jest nieco trudna w odbiorze; być może problem, który poruszał Perl był dla mnie po prostu zbyt trudny. Moja ocena - dobre 6.5/10.

„Przyczyny i skutki. Rewolucyjna nauka wnioskowania przyczynowego” to książka poruszająca fantastyczny temat, tj. jak w sposób formalny podejść do wnioskowania przyczynowego w świecie, przede wszystkim, statystyki oraz jak właściwie rozmawiać o korelacjach kiedy nie można przygotować odpowiedniego badania randomizowanego. Autor - Judea Perl, informatyk i specjalista od...

Książka bardzo dobra dla osób, które w miarę bezboleśnie chciałyby wejść profesjonalnie w temat statystycznego badania przyczyn i skutków. Ale jako pozycja popularnonaukowa - co najwyżej dobra. Ten temat wydaje się być po prostu trudny do sprzedania na poziomie popularnym. Poza kilkoma ciekawymi opowieściami z historii rozwoju statystyki (notabene ładnie pokazującymi jak działalność naukowa jest jednym z tworów ludzkiej kultury, w którym opinie, wpływy i autorytety mają nie mniejsze znaczenie niż dążenie do prawdy) wiele z przedstawionych zagadnień wymaga uwagi, skupienia i zaangażowanej analizy przedstawionych przykładów, żeby coś sensownego z tego wynieść. Z drugiej strony tych przykładów wydaje się czasem za mało, żeby dobrze przyswoić sobie daną metodę statystyczną, do której potem autor się odnosi i wypadałoby ją dobrze rozumieć, żeby podążać za dalszym tokiem rozumowania. Przez to książka jest trochę za mało konkretna na podręcznik a trochę za ciężka na lekturę popularną.

Książka bardzo dobra dla osób, które w miarę bezboleśnie chciałyby wejść profesjonalnie w temat statystycznego badania przyczyn i skutków. Ale jako pozycja popularnonaukowa - co najwyżej dobra. Ten temat wydaje się być po prostu trudny do sprzedania na poziomie popularnym. Poza kilkoma ciekawymi opowieściami z historii rozwoju statystyki (notabene ładnie pokazującymi jak...

Oceniam tę książkę pod kątem publikacji popularnonaukowych, bo tak też ją zapowiada we wstępie sam Judea Pearl. Autor niestety nie najlepiej radzi sobie z prezentowaniem statystycznych prawideł laikowi. „Przyczyny i skutki” wymagają od czytelnika choćby minimalnego przygotowania ze statystyki. Pearl co prawda stara się, aby jego wywód był zrozumiały dla kogoś, kto wcześniej z tą dyscypliną miał niewiele wspólnego, ale gdy zaczyna prezentować pewne wzory i diagramy wyjaśnia je w typowy akademicki sposób. Jasne, można się w tym odnaleźć, ale absolutnie nie jest to pozycja popularnonaukowa.

Odbieram całą tę książkę bardziej jako manifest naukowca, który chce przekonać środowisko do własnej koncepcji. Trudno mi tutaj osadzić Pearla i jego diagramy w kontekście sporu z innymi statystykami, bo aż tak mocno się historią statystyki nie interesuję, ale widać, że autor jest mocno zaangażowany w krzewienie nowego sposobu myślenia. Słusznie czy nie, takie podejście odbija się na wywodzie, który jest dość zawiły, miejscami chaotyczny.

Sama koncepcja diagramów jest szalenie ciekawa, a Pearl skrupulatnie wyjaśnia poruszane zagadnienia włącznie z uwzględnianiem zarzutów, które można by pod adresem jego stylu myślenia postawić. To solidny naukowy wywód, ale właśnie… nie jest on adresowany dla laików. Gdyby Pearl uczciwie prezentował swoją książkę jako skierowaną do innych statystyków, to można by jej spokojnie dać wyższą ocenę.

Zwróciłabym jeszcze uwagę na fakt, że naukowiec na początku „Przyczyn i skutków” obnaża się ze swoją zoologiczną ignorancją. Chcąc wyjaśnić ewolucyjny sukces człowieka i posiadanie przez niego inteligencji posuwa się do argumentacji, która już z 20 lat temu była przestarzała. Traktowanie zwierząt jako maszyn kierowanych wyłącznie instynktem, wręcz głupawych, jest błędem naukowym i lepiej byłoby w takim razie w ogóle zrezygnować z porównywania człowieka do zwierząt.

Pearl dość często lubi też posługiwać się odniesieniami do judaizmu, co w moim odczuciu również bywało miejscami pretensjonalne, ale niekoniecznie innym musi to przeszkadzać.

Czy warto sięgnąć po „Przyczyny i skutki”? Tak, jeśli naprawdę interesuje cię statystyka. Nie jest to jednak pozycja popularnonaukowa, dlatego wymaga od czytelnika pewnego obycia w temacie.

Oceniam tę książkę pod kątem publikacji popularnonaukowych, bo tak też ją zapowiada we wstępie sam Judea Pearl. Autor niestety nie najlepiej radzi sobie z prezentowaniem statystycznych prawideł laikowi. „Przyczyny i skutki” wymagają od czytelnika choćby minimalnego przygotowania ze statystyki. Pearl co prawda stara się, aby jego wywód był zrozumiały dla kogoś, kto wcześniej...

Prawdopodobieństwo - język poszukujący przyczyny?

Obserwacja świata obciążona jest mnóstwem założeń i lukami różnej natury, które ciąg przyczyna-skutek rozpuszczają w niepewności tworzonych sądów. Wydobycie prawdy wymaga cierpliwości, spójnego mechanizmu porządkowania 'elementów układanki', z których chcemy zbudować opowieść. Matematyka z wieloaspektowością świata, którą człowiek chciałby zrozumieć, zmaga się w ramach działu zwanego probabilistyką (rachunek prawdopodobieństwa+statystyka+procesy stochastyczne). W jego ramach pozwala wydobyć z niepewności to, co się da, ale nie więcej. Istniejące w XX wieku paradygmat danych, które mają stanowić jedyne źródło możliwych do formułowania sądów i język oparty na korelacji, przyczyniły się do pozbawienia 'przyczyny' racji bytu w myśleniu fachowców w temacie. Założyli oni, że nie wiemy nic, jeśli nie dysponujemy pomiarami, a wnioskowanie przyczynowo-skutkowe staje się wtedy subiektywnym przekonaniem jednostek rezydującym między innymi pojęciami sfery tabu. Już we wstępie do niebanalnej książki "Przyczyny i skutki. Rewolucyjna nauka wnioskowania przyczynowego" Judea Pearl postawił problem matematycznej nieczułości i nierozstrzygalności wobec wynikania w ramach konkretnego zjawiska fizycznego - ciśnienie jest takie a nie inne, bo tak pokazuje barometr, czy w odwrotnym kierunku przebiega kauzalność? Trochę ta prowokacja polega na zbudowaniu 'nierealistycznego chłopca do bicia', by się z jego ułomnością rozprawić i pokazać skuteczność oraz potrzebę przemodelowania myślenia na tory, których zwolennikiem jest Pearl - informatyk badający AI (sztuczną inteligencję),filozof i 'rewolucjonista probabilistyczny'. Sam nie nazwałbym tego rewolucją, choć oferta promowanej przez niego perspektywy i potrzeby namysłu nad dominującymi narracjami i konwencjami w środowisku statystyków wymagają rozpatrzenia (str. 14):

"Każdy studiujący wstęp do statystyki słyszy frazes: 'Korelacja i przyczynowość są dwiema różnymi rzeczami'. I jak najsłuszniej! Pianie koguta jest skorelowane ze wschodem słońca, ale go nie powoduje. Niestety, z tego zdroworozsądkowego spostrzeżenia statystyka zrobiła fetysz. Mówi, że korelacja i przyczynowość nie są tym samym, lecz nie tłumaczy, na czym polega przyczynowość."

Opiniowana książka, napisana przez Pearla przy udziale Dany Mackenzie, oferuje czytelnikowi ogromny zasób faktów matematycznych, przykładów codzienności statystycznej, modeli budujących naukowe przekonania o rzeczywistości. Język autorów jest momentami ciężki, a co ważniejsze, raczej wymaga pewnych rudymentów, takiego obycia z podstawami statystyki (czym jest prawdopodobieństwo warunkowe, zdarzenie losowe, regresja, randomizacja,...). Tekst może chyba stanowić lekturę 'do poduszki' tylko dla specjalistów. Dla mnie to kopalnia przykładów potknięć we wnioskowaniu o różnych zjawiskach otaczającego nas świata (dominuje w nich epidemiologia z medycyną i społeczne zachowania ludzi poddane ilościowemu badaniu) i wspaniałych, czasem zdumiewających, sukcesów w poszukiwaniu przyczyn.

Główny pomysł na strukturę książki opiera się na metaforze trzy-etapowego procesu 'wtajemniczenia' w mechanizmy poprawnego wnioskowania o świecie; to tzw. Drabina Przyczynowości. Pierwszy etap, dostępny AI i zwierzętom, to kojarzenie faktów i danych z obserwacji. Drugi (dostępny ludziom od kilkudziesięciu tysięcy lat),to interwencja w świat pozwalająca na 'gdybanie'. Trzecim jest poziom rozbudowanej wyobraźni kontrfaktycznej, szukającej alternatyw dla doświadczanego świata. Główną tezą autorów jest potrzeba sięgania po ostatni szczebel, w którego okiełznaniu pomaga zestaw reguł powoli upowszechniających się w środowisku statystyków. Publikacja obfituje w schematyczne wykresy strzałkowe - proste symbole relacji zjawisk i stanów (proste koncepcyjnie i wizualnie, choć czasem stoi za nimi solidna dawka wiedzy). Bardzo dobrze tłumaczą zawiłości tekstu i argumentacje autorów. Przywołane liczne świadectwa kluczowych mechanizmów rozwijających probabilistykę, przykłady poważnych ogólnoludzkich problemów, w których statystyka pomogła nawet uratować życie milionom, dowodzą powagi sytuacji i przeczą pokutującym przekonaniom o oderwaniu nauki od życia. Szeroko przedyskutowana batalia o wykazanie istnienia przyczynowości między paleniem papierosów a rakiem płuc (207-233, 423-428) pokazała pułapki 'przedrewolucyjnego' myślenia o danych i poprawność nowego procesu wnioskowania. Debata o wpływie cholesterolu na zdrowie (314-321),czy nasza codzienność cywilizacyjna z przyczynami zmian klimatu (363-369) zmuszają do ciągłej autokorekty badawczej podczas poszukiwania odpowiedzi. Jest nawet smutny przykład, gdy na początku XX wieku zapomniano o dotychczasowych ustaleniach w związku ze szkorbutem, które ratowały życie podróżników (str. 376-377).

Autorzy w życiu zawodowym, a przez to i w książce, promują potrzebę modyfikacji języka, który stanowi codzienność statystyków. Chodzi nie tylko o oswojenie słowa 'przyczynowość', ale o szukanie intuicji i inspiracji w doświadczanym świecie przyrodniczym. Trochę w tym apelu jest niepotrzebnej emfazy, bo w skutecznym 'wyprowadzeniu' matematyków z symetrii skutek-przyczyna (kiedy z matematycznego punktu widzenia nie jest istotne czy to barometr wywołuje istnienie ciśnienia, czy ciśnienie skutkuje odczytem z ciśnieniomierza) od dawna uczestniczy kierunkowy specjalista (fizyk, biolog, socjolog,...). Więc jakoby dopiero odkrywcza (opracowana w latach 90.-tych XX wieku) metoda uwzględniania czynników zakłócających pozwoliła na uniknięcie sporej grupy pułapek (str. 175). Chyba jednak nie jest tak prosto. Oczywiście mają rację autorzy, gdy wskazują, że dominacja wnioskowania skupionego na bezpiecznie orzekanej korelacji, to niezbyt chwalebne metodologiczne kunktatorstwo. Doprowadzony do absurdu przykład z sądowym wykazywaniem warunku koniecznego i dostatecznego do zajścia pożaru, to symptomatyczny obraz 'zafiksowania' teoretycznego na wąskiej i niepraktycznej semantycznej dyspucie (proponuję każdemu eksperyment myślowy - czy tlen w pokoju, gdzie nastąpił pożar, warto rozważać w warunkowaniu zajścia przestępstwa podpalenia). Zapewne dogmaty statystyki, które zbudował Ronald Fisher należy poddać modyfikacji, szczególnie w związku z potrzebą budowania matematycznych odniesień do eksperymentatora posiadającego wiedzę o świecie, taką niewynikającą z zebranych danych. Postulowana od lat przez Pearla potrzeba przeformułowanie statystyki do języka oddziaływania przyczynowego, pozwala lepiej walczyć chociażby z różnego rodzaju negacjonistami i twórcami fake newsów.

Ciekawie wypadła dyskusja nad zderzeniem 'korelacji' z 'przyczynowością' w przypadku regresji. Na przykładach z ekonomii autorzy omawiają pokutujące wciąż przekonanie o tym, że "przyczynowość jest tylko przypadkiem granicznym korelacji". Analizując grafy przyczynowe typu: cena-podaż-popyt pokazują, że tzw. mechanizm 'zderzacza' (czyli obrazowo - jest to zmienna, do której 'zmierzają' strzałki wynikania przyczynowego od innych wielkości) pozwala kontrolować pewne czynniki zaburzające kalkulację rachunku ekonomicznego (str. 311-314). Jeśli do tego powiem, że wspaniale wypadł rozdział o paradoksach statystycznych, które zawsze wymagają sporej gimnastyki, szczególnie że niejeden zawodowy statystyk wpadł w ich pułapkę, to o wrażenie o satysfakcji z lektury nietrudno. Czym się różni dyskryminacja od uprzedzenia i czy rekrutacja wykazująca dysproporcje międzypłciowe to zawsze objaw czegoś niepokojącego (a jeśli tak, to jakie warunki ilościowe muszą być spełnione)? Pojawia się i do takich zawiłości ilościowy komentarz.

Chyba jednak wciąż sporo z przekonań autorów pozostaje dyskusyjna. Czy z taką sama dozą akceptacji wniosków można podchodzić do zwrotnego procesu poszukiwania jednostkowych przyczyn dla poznanych wcześniej populacyjnych zmienności? Końcowe rozdziały (o rozumowaniu kontrfaktycznym i mechanizmach mediacji) są w istocie rozważeniami nad zasadnością pytania i problemu (str. 324):

"Jedną rzeczą jest powiedzieć: 'Palenie powoduje raka płuc', a inną: 'Mój wuj Joe, który przez trzydzieści lat wypalał paczkę papierosów dziennie, żyłby nadal, gdyby nie był palaczem.' Różnica jest jednocześnie oczywista i głęboka: nie jest możliwe obserwowanie osób, które tak jak wuj Joe przez trzydzieści lat paliły papierosy i zmarły, w jakimś świecie równoległym, w którym osoby te przez trzydzieści lat nie paliły."

Osiągnięciem zawodowym Pearla jest rozwinięcie i promowanie technik statystycznych, które pozwalają poszerzyć probabilistyczny konserwatyzm o nowe spojrzenie na związek między światem danych, wzorów a rzeczywistością, którą nauka stara się opisać lub przewidzieć konsekwencje podejmowanych przez nas decyzji, dziejących się procesów. Zawsze będzie potrzeba pochylenia się nad zmiennością przyrody, by życie było znośniejsze, ciekawsze, bardziej świadome konsekwencji dokonywanych wyborów. Choć doprecyzowywanie metod statystycznych nie wymaga takiego humanistycznego namysłu, to co do zasady stanowi poligon testowy dla szablonów formalnego dowodzenia. Stąd konsekwencje ustaleń matematyki 'dotykają' filozofii moralności, kognitywistyki, świadomości, prawa i projektu maszyn myślących. Być może kiedyś uda się naukowcom sensownie przeszczepić te zasady w struktury AI, która od sieci bayesowskich poprzez rewolucję sieci neuronowych i głębokiego uczenia przechodzi obecnie do działania w ramach modelu przyczynowego. Czy uda się zbudować maszyny 'czujące' asymetrię wynikania, by ostatecznie rozróżnić dobro od zła? Sama końcówka książki jest rozważaniem ogólnej natury nad przyszłością AI ze szczególnym uwzględnieniem opisanych wcześniej przemian w probabilistyce.

"Przyczyny i skutku" to bardzo bogata w treści książka. Wymaga sporej gimnastyki umysłu, ale daje też satysfakcję. Sporo pytań pozostawia otwartych, choć jednocześnie pewne kręte ścieżki prostuje. Autorzy pokazując błędy w popularnym myśleniu unaoczniają, że sporo o świecie, który intuicyjnie i na podstawie własnego doświadczenia przyswajamy, ma swoje formalne uzasadnienie w matematyce. Po części ten nakreślony 'rewolucyjny' zwrot w probabilistyce to apel o dodatkowy namysł nad liczbami, które petabajtami przelewają się przez internet i budują informacyjny szum. Każdy wyboru musi dokonać sam i co z tym wszystkim zrobić.

BARDZO DOBRE - 8/10

Prawdopodobieństwo - język poszukujący przyczyny?

Obserwacja świata obciążona jest mnóstwem założeń i lukami różnej natury, które ciąg przyczyna-skutek rozpuszczają w niepewności tworzonych sądów. Wydobycie prawdy wymaga cierpliwości, spójnego mechanizmu porządkowania 'elementów układanki', z których chcemy zbudować opowieść. Matematyka z wieloaspektowością świata, którą...

Świetna książka. Lektura nie należy do najłatwiejszych, mnie brakowało formalizmu, ale książka ma być popularno-naukową. Obawiam się tylko, że dla osób nie mających podstaw ilościowych może być trudna w odbiorze.

Świetna książka. Lektura nie należy do najłatwiejszych, mnie brakowało formalizmu, ale książka ma być popularno-naukową. Obawiam się tylko, że dla osób nie mających podstaw ilościowych może być trudna w odbiorze.