## 《为什么》3:到底有没有因果关系

今天咱们继续说朱迪亚·珀尔的 《为什么：因果关系的新科学》。前两讲已经做了大量的铺垫，今天我们终于可以回答这个问题了：科学的世界里到底有没有因果关系。

这是一个大反转的故事。咱们先从哲学开始说。

不知道你注意过没有，物理定律里根本就不包括因果关系。比如你拿个气压计测量大气压，物理定律说你的气压计读数 B 和大气压 P 之间有一个正比关系 ——

B = kP

但是这个定律里根本没说“谁导致了谁”。是气压导致了气压计的读数吗？可是上面的方程完全可以改写成 P = B/k，只看方程，你完全可以说是气压计的读数导致了大气压的大小。物理定律只是描述一个规律，并不在乎因果。

高尔顿的徒弟卡尔·皮尔逊说，因果这个概念已经过时了，科学的世界里你只能谈论相关性。皮尔逊认为我们只是总结宇宙的规律，然后按照规律 —— 其实也就是总结出来的经验 —— 去做事而已。至于说规律背后有没有什么因果关系，到底是谁导致了谁，这个你永远都说不清，也没意义。

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自此之后，哲学家一直在研究，怎么用统计规律定义因果关系。

咱们专栏有好几个读者留言说，因果关系是不是就是相关性正好等于100%。这正是皮尔逊当年的观点。皮尔逊说因果就是 A 发生 B 一定发生，就是相关系数等于1。但是这个定义肯定是错的。

你想想，树木快速生长的时候，小草也在快速生长，它们两个的相关性就是1，那你能说草跟树之间有因果关系吗？其实是春天到了这个缘故同时导致了树和草的生长。再者，有些因果关系不一定是100%相关。比如有一种药，对大部分人有效，但是对某些人无效 —— 治好了算是运气好，那你能说药跟治病之间没有因果关系吗？因果关系可以是一个概率。

后来又有哲学家想了个办法。说所谓 “X 导致 Y”，这个因果关系可以用 P(Y|X) > P(Y) 来定义：X 的出现，增大了 Y 出现的可能性。这是一种概率化的因果，但是也不能排除单纯的相关性。

珀尔倒是给了一个更好的定义：P(Y | do(X)) > P(Y). 也就是说，如果你单方面对 X 做一个干预动作，导致 Y 的概率增加，那么就是 X 导致了 Y。这个可能是目前为止最合理的定义。

可是不管你怎么定义，你永远都说不清到底什么叫“X 导致 Y”。没油的车开不动，加上油车就开起来了，你说这是汽油导致了车能开 —— 可你能确信吗？难道是汽油*想让*车开起来吗？也许上帝喜欢车里有油，没油他就不让车开，看见有油了就允许车开……也许一切都是上帝的安排。

也许我们观察到的一切都是幻觉，别说因果关系，你连“讲理”都不能讲。我们看《熊逸书院》讲过“摩耶之幕”、讲过康德的《纯粹理性批判》、讲过叔本华的《作为意志和表象的世界》……这些哲学家的东西在逻辑上无法反驳……

但是我们仍然可以提一个反对意见。

这套逻辑没用。

皮尔逊做了大量的调查研究，发现了各种相关性。他注意到，有些相关性很有意义，有些相关性就没什么意义，他称之为“伪相关（spurious correlation）”。

比如说，一个国家的人均巧克力消费量，和这个国家的诺贝尔奖得主人数，有一个非常强的正相关。

皮尔逊说这就是一个没什么意义的伪相关。你总不可能说吃巧克力有利于得诺贝尔奖。让我们解释这个相关性的话，肯定是巧克力消费量高是因为这个国家的经济比较发达，而经济比较发达的国家容易出诺贝尔奖得主。

请注意！你只要这么一解释，就用到了因果关系！

这就很尴尬了。首先你皮尔逊说没有因果只有相关。然后你又说有些相关性有意义，有些相关性是伪相关。那你判断有没有意义的标准是什么呢？难道不还是要借助因果吗？

无形之中，我们还是觉得有因果的相关性更有意义 —— 虽然我们无法用纯粹理性定义因果。

我们如此地倾向于因果思维，从根本上来说，是因为因果思维很有用。一个简单的因果模型，就能胜过无数经验。

假设咱们要研究一个死刑。总共有五个变量 ——

1.法庭是否判决死刑

2.队长是否下令开枪

3.士兵 A 是否开枪

4.士兵 B 是否开枪

5.犯人是否死亡

这五个变量的值都是1或者是0，1表示肯定，0表示否定。

让一个记者去采访各个法庭执行死刑的情况，我们几乎可以断定，他每次遇到的这五个变量要么就全都是1，要么就全都是0。这样的数据再多，也回答不了有想象力的问题。

比如说，我想问一下，如果法庭判决了，但是队长不下令，犯人会不会死？这种事情从来没发生过，你的大数据在这里用不上。但是如果你承认这里面有因果关系，咱们就可以画一张因果关系图 ——

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图中每个箭头代表一个因果关系，从缘故指向结果。这张图能够让你回答我们第一讲说的全部三类问题。

第一类问题是观察。现在法庭已经判决，请问犯人会死吗？我们一看图，法庭判决开启了因果反应链条，所以犯人必死。一切数据经验，这里都能预测。

第二类问题是干预。士兵 A 想干预一下。他说我有自由意志，我不想听队长的命令，我决定立即开枪。那犯人会死吗？这种事情历史上没发生过，但是我们看一看因果关系图，只要开枪犯人一定会死，所以我们能判断犯人必死。

第三类问题是想象。现在犯人已经死了。犯人家属找到士兵 A，说你当初要是不开枪，他就不会死！士兵 A 不需要考察什么大数据，他马上就可以拿出这张因果关系图，说你看，命令已经下达了，就算我不开枪，士兵 B 也会开枪，犯人还是会死啊。你要想让犯人不死，你得说服法庭不判决，或者说服队长不下令，或者同事说服 A 和 B 两人都不开枪才行啊！

你看这是多么清楚的分析。历史大数据不能告诉你这些，但是因果关系可以告诉你。

可是这个因果关系图是从哪来的呢？人死亡的原因可以有很多，也许犯人自己会病死，也许会被别的犯人打死，而且犯人还可能越狱……这些情况你为什么不考虑呢？你这张简单的因果关系图，还是没有彻底回答“犯人为什么死了”这个问题。

好。逻辑上无法科学定义因果关系，实际操作上因果关系又这么有用，那我们到底该拿因果关系怎么办呢？

所以有些事儿看似简单，但是细思极恐。而有些人的思想，可以拨云见日。

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 ——

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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。

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数据是客观的，而人的观点是主观的。相关性是客观的，因果是主观的。

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。

＊＊＊

你注意到没有，我们自始至终没有彻底回答“到底什么是因果关系”，我们也没有真正解决“为什么”的问题！

在我看来，因果分析这个思想的最高妙之处就在于，你无须确定真正的因果关系，你无须回答“为什么”。

真实世界里任何事情都是错综复杂的，你根本就无法列举影响一个结果的所有可能缘故。你必须做出各种取舍，你只能把你认为最重要的缘故画在图上。图画完了，你并没有科学地、彻底地、逻辑完备地回答“为什么”，你只是说，根据你的猜测，应该是因为这几个缘故。

而事实上也不需要回答“为什么”。我们在生活中的实际应用，对改变世界真正有用的，其实就是回答“观察、干预、想象”这三种问题！

所以因果分析的最终目的不是查明因果关系，而是回答三种问题。这三个问题比因果关系更基本 —— 因果关系只是我们回答问题的手段。

没有这个手段，只靠数据分析，你回答不了第二和第三种问题。当然，有了这个手段，如果你的因果模型不准确，你给的答案也会不准确 —— 你可能会漏掉一个特别重要的因果关系，你可能忽略了黑天鹅事件。但是这不要紧！预测未来的事儿本来就是谁也保证不了100%准确。

哲学家的世界观谁也反驳不了，但我们这里不解决世界观问题，我们解决方法论问题就可以了。

最后，请注意，虽然模型是主观的，但是因果分析仍然具有客观的性质。如果两个人的假设相同，他们画的因果关系图就是一样的，那么因为接下来的数学方法是客观的，这两个人对未来的预测，必定是100%相同。

我建议你花点时间琢磨一下这个道理，这里边有哲学。主观和客观，非常有意思。按理说这个世界应该是完全客观的存在，科学家一直在试图客观地认识世界。可是我们不管是给东西分类也好，提出因果关系也好，做预测也好 ——

只要你心念一动，你就必然是主观的。

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### 💡 精华要点
- 真实世界里任何事情都是错综复杂的，你根本就无法列举影响一个结果的所有可能缘故。你必须做出各种取舍，你只能把你认为最重要的缘故画在图上。图画完了，你并没有科学地、彻底地、逻辑完备地回答“为什么”，你只是说，根据你的猜测，应该是因为这几个缘故。
