Мои преподаватели в университете не могли этого сделать, но никогда не жаловались. Я готов поспорить, что ваши тоже. И сейчас мы понимаем почему: им никогда не показывали математический язык причинности и никогда не рассказывали о его пользе. Более того, это обвинительный приговор науке, которая в течение стольких поколений игнорировала необходимость подобного языка. Все знают, что если щелкнуть выключателем, то зажжется свет, и что в жаркий и душный день в местном кафе-мороженом поднимутся продажи. Почему же ученые до сих пор не выразили такие очевидные факты в формулах, как это было сделано с базовыми законами оптики, механики или геометрии? Почему они допустили, чтобы эти факты чахли, ограниченные голой интуицией и лишенные математических инструментов, которые позволили другим наукам зреть и процветать?
Отчасти ответ в том, что научные инструменты развиваются, дабы удовлетворять научные потребности. Именно потому, что мы так хорошо управляемся с вопросами о выключателях, мороженом и барометрах, наша потребность в особых математических инструментах, чтобы их решать, была неочевидной. Но по мере того, как научное любопытство увеличилось и мы начали задавать вопросы о причинности в сложных юридических, деловых, медицинских и политических ситуациях, оказалось, что у нас не хватает инструментов и принципов, которые должна предоставить зрелая наука.
Запоздалое пробуждение такого рода нередко встречается в науке. Например, вплоть до середины XVII века люди вполне удовлетворялись своей способностью справляться с неопределенностью в повседневной жизни — от перехода улицы до риска подраться. Только когда азартные игроки изобрели изощренные игры, порой тщательно нацеленные на то, чтобы вынудить других сделать неверный выбор, математики Блез Паскаль (1654), Пьер Ферма (1654) и Христиан Гюйгенс (1657) посчитали необходимым развить то, что сегодня мы называем теорией вероятностей. Подобным образом лишь тогда, когда страховым организациям потребовалось точно рассчитать пожизненную ренту, такие математики, как Эдмунд Галлей (1693) и Абрахам де Муавр (1725), использовали данные о смертности, чтобы вычислить ожидаемую продолжительность жизни. Аналогично потребности астрономов в точном предсказании движения небесных тел подтолкнули Якоба Бернулли, Пьера Симона Лапласа и Карла Фридриха Гаусса разработать теорию ошибок, которая помогает выделить сигналы из шума. Все эти методы — предшественники сегодняшней статистики.
Удивительно, но потребность в теории причинности начала оформляться в то же время, когда появилась статистика. Более того, современная статистика родилась из вопросов о причинах, которые Гальтон и Пирсон задавали применительно к наследственности, и из их изобретательных попыток на них ответить, используя данные о нескольких поколениях. К сожалению, попытка не удалась, и вместо того, чтобы остановиться и спросить почему, они объявили эти вопросы недоступными для изучения и занялись развитием процветающей, свободной от причинности области под названием «Статистика».
Это был важнейший момент в истории науки. Возможность решать вопросы причинности на ее собственном языке почти воплотилась, однако ее растратили напрасно. В последующие годы эти вопросы были объявлены ненаучными и отправлены в подполье. Несмотря на героические усилия генетика Сьюалла Райта (1889–1988), вокабуляр причинности был буквально запрещен больше чем на 50 лет. А запрещая речь, вы запрещаете мысль и душите принципы, методы и инструменты.
Читателям этой книги не надо быть учеными, чтобы увидеть данный запрет своими глазами. Осваивая курс «Введение в статистику», каждый студент учится повторять: «Корреляция не означает причинно-следственную связь». И этому есть хорошее объяснение! Кукареку петуха тесно коррелирует с рассветом, но не является его причиной.
К сожалению, в статистике это здравое наблюдение стало фетишем. Оно сообщает нам, что корреляция не означает причинно-следственную связь, но не говорит нам, что такое эта причинно-следственная связь. Попытки найти раздел «Причина» в учебниках по статистике обречены на неудачу. Студентом не разрешается говорить, что X причина Y, — только что X и Y «связаны» или «ассоциируются».