Почему - Саманта Клейнберг (2017)

INUS-подход Маки исходит из следующего допущения: нам известно достаточно о механизме действия тех или иных вещей, чтобы определить детерминистские причинные комплексы: в присутствии некоего набора факторов всегда случается следствие. Но, как мы уже видели, многие взаимоотношения носят вероятностный характер (по причине либо фактического индетерминизма, либо неполного знания о мироздании). Причина, имеющая очень низкий шанс генерирования следствия, все же способна оставаться причиной и в токен-случае. Но вероятности, или силы каузальных зависимостей, которые мы рассчитываем, дают некоторую информацию о ее возможности. Нужно использовать эти весовые коэффициенты, чтобы понять, насколько они основательны с точки зрения различных объяснений[330].

Посмотрим, как это работает.

Скажем, требуется выяснить, почему Ирен не спала прошлой ночью. У нас есть мера причинной значимости (см. главу 6), и мы обнаруживаем, что 100 мл кофе эспрессо при бессоннице имеет коэффициент значимости 0,9, если некто пытается заснуть в пределах следующих 4 часов.

Если известно, что Ирен пробовала уснуть через 3 часа после того, как выпила именно столько эспрессо, значимость этого события для ее случая бессонницы будет 0,9. Если бы вместо сна она решила посмотреть телевизор, но через 6 часов после выпитого кофе не могла уснуть, значимость фактора напитка могла быть ниже 0,9, так как был нарушен предел обычного временного диапазона. На рис. 8.1 показана эта последовательность событий и известное временное окно причинной зависимости (серым цветом). Интервал в 6 часов больше известного окна, показанного серым прямоугольником, поэтому кажется невозможным, что бессонницу Ирен вызвал кофе, который она выпила ранее этого времени.

Рис. 8.1. Здесь эспрессо вызывает бессонницу в пределах 4 часов

Конечно, мы и не подумаем, что бессонница будет одинаково возможна в пределах всего временного окошка от 0 до 4 часов и через 4 часа ее вероятность будет стремиться к нулю. Скорее рассудим, что изображение на рис. 8.2 более правдоподобно: здесь шанс после четвертого часа снижается медленно. Оценивая значимость причины в различных временных точках до наступления следствия (или объясняя следствия в различные временные точки после конкретного случая причины), нужно комбинировать эту вероятность с коэффициентом значимости. То есть более сильная причина, немного выступающая за пределы известного временного интервала, более значима, чем слабая, когда временные паттерны типа и токена совпадают. Если в комнате Ирен слишком жарко, когда она пытается заснуть, это может повысить шанс нарушения сна, однако мы по-прежнему будем утверждать, что главный виновник бессонницы – кофе за 4,5 часа до того.

Рис. 8.2. Вероятность бессонницы с течением времени. На оси Х показаны часы после выпитого эспрессо

Основная идея такого подхода – оценка значимости на уровне типа с помощью информации на уровне токена. Мы можем обнаружить, что в специфических случаях значимость того или иного фактора ниже его значимости на уровне типа из-за различий временных паттернов или неопределенности событий. Исходя из известного механизма действия (например, медикамента) или предыдущей информации (вычисления вероятности следствия), мы можем создать функцию, которая покажет, как сопоставить наблюдение с шансом по-прежнему активной причины.

Рис. 8.3 дает представление о некоторых функциях. На рис. 8.3 (а) показаны только два значения вероятности: 0 и 1. Это означает, что временное окно – единственный период, когда причина может вызвать следствие, и временные точки вне его не значимы. С другой стороны, на рис. 8.3 (в) шанс того, что причина вызовет следствие вне временного окна, падает гораздо медленнее.