Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению. Джудиа Перл

Чтение книги онлайн.

      Первая перекладина лестницы подразумевает предсказания, основанные на пассивных наблюдениях. Ее характеризует вопрос: «Что, если я увижу…?» Например, представьте директора по маркетингу в универмаге, который спрашивает: «Какова вероятность, что потребитель, который купил зубную пасту, также приобретет зубную нить?» Такие вопросы – самая суть статистики, и на них отвечают прежде всего, собирая и анализируя данные. В нашем случае на этот вопрос получится ответить, взяв данные о покупательском поведении всех клиентов, выбрав тех, кто купил зубную пасту, и, сосредоточившись на последней группе, вычислить долю тех, кто приобрел еще и зубную нить. Эта пропорция, также известная как условная вероятность, измеряет (для больших объемов данных) степень связи между покупкой пасты и покупкой зубной нити. Мы можем записать это в символах как P (зубная нить | зубная паста). P обозначает вероятность, вертикальная линия – «при условии, что вы видите».

      Статистики предложили много изощренных методов, которые позволяют сократить большой объем данных и выявить связи между переменными. Корреляция или регрессия – типичная мера взаимосвязи, которая часто упоминается в этой книге. Чтобы увидеть ее, необходимо провести линию, ориентируясь на распределение единиц наблюдения, и продолжить ее уклон. Некоторые связи имеют очевидную интерпретацию с точки зрения причинности; другие могут ее не иметь. Но одна только статистика не скажет нам, что причина, а что следствие – зубная паста или зубная нить. С точки зрения менеджера по продажам это может не иметь особого значения. Точные предсказания не нуждаются в хороших объяснениях. Сова отлично охотится, не понимая, почему крыса всегда движется из точки A в точку B.

      Некоторые читатели могут быть удивлены тем, что я разместил обучающиеся машины наших дней прямо на первой перекладине Лестницы Причинности – рядом с мудрой совой. Такое ощущение, что почти каждый день мы слышим о стремительном прогрессе систем машинного обучения – о самоуправляемых автомобилях, системах распознавания речи и, особенно в последнее время, об алгоритмах глубинного обучения (или глубинных нейросетях). Как же они могут до сих пор оставаться на первом уровне?

      Успехи глубинного обучения стали по-настоящему примечательными и оказались сюрпризом для многих из нас. В то же время глубинное обучение оказалось успешным в основном СКАЧАТЬ