Думай "почему?". Причина и следствие как ключ к мышлению

Пора было вытереть пыль с клавиатуры, налить кофе и закончить отзыв, который я начинал писать полгода назад.

.

Тезис – разбор причинно-следственного анализа ОТ и ДО.

Всё о «причине» и с чем её едят. Знаете в чём парадокс?

Подобный тезис отпугнёт всех тех, кто в этой книге нуждается больше всего. Можно ли ответить на вопрос – «Читать книгу или нет?», – если человек не видит смысл изучать статистику? К недостатку методов статистики мы чуть позже вернёмся.

Это крайне популярная тема, но по-настоящему хороших книг от этого много не стало. Что сразу вспоминается? Чатфилд, а из русских авторов Непряхин. С немного другим тезисом писали книги Канеман, Талер, Ариели, Сильвер. То есть тема доступна на разном уровне понимания и с разной подачей материала, от бизнес-тренеров до титулованных экономистов. Собственно, так я и добавил данную книгу в закладки и не прогадал. Лежала она у меня в закладках долго, я хотел охладить свой интерес. Часто случается, что чем больше чего-то ждёшь, тем больше разочаровываешься, но...

ДУМАЙ ПОЧЕМУ – сердце научной методологии.

Редко испытываю удовольствие от чтения, но это поистине хорошая книга. Много ли нового в ней было для меня? Нет, но это не мешает мне восхититься:

– Линией аргументации и стройности мысли,

– Отсутствием логических ошибок,

– И актуальностью поднятых тем.

Автор преследовал 3 задачи:

1. Рассказать простым языком о явлении причинности.

2. Погрузить вас в науку о причинности.

3. Показать метод создания роботов, способных общаться на языке причинно-следственных связей.

Я прошу себя простить, давненько ничего не писал, чувствую себя папуасом из Новой Гвинеи. Логика подсказывает, что рецензия еще вас не убедила, не убедила добавить эту книгу в свой «виш-лист».

ДУМАЙ ПОЧЕМУ – это увесистый камень в огород всем поклонникам BIGDATA. Большие данные основаны на корреляциях и в этом большая проблема, ведь мир основанный на корреляциях часто даёт сбой.

Количество отчётов прямо коррелирует с увеличением числа топ-менеджеров, количество ненужных звонков с колл-центрами, а фонд заработной платы напрямую коррелирует с количеством работников. Самое время вешать на двери офиса вывеску : ПРОДАЁТСЯ. Можно сократить пожарников, поскольку их штат напрямую коррелирует с количеством пожаров в регионе. И запретить к показу клипы Эминема на МТV, поскольку в Южном Бронксе повысилась преступность.

Мир основанный на фактах и корреляциях – это странный мир.

К чему я? Вернёмся к заголовку рецензии. Многие из нас принимают решения не на основе причин, а на основе корреляций и эти же многие этого не замечают. Эта книга нужна в первую очередь тем, кто не понимает озадаченности авторов в этом вопросе и моего восхищения данной книгой. Люди не понимающие основы статистики – не читают науч-поп такого уровня. Станьте этим исключением и (или) выведете своё мышление на новый уровень.

.

Чего не будет в этой книге?

Не будет простых советов – придётся подумать.

Да, вселенная немного сложней. И зачастую наша жизнь не поддаётся статистическому анализу в настоящем моменте времени. Частная жизнь – это не вопрос статистики, но ДУМАТЬ ПОЧЕМУ – это актуальная задача для каждого из представителей Человека Разумного.

С этой книгой вы перестанете искать подтверждения своим мыслям и всему происходящему в своей жизни и мире. Да, вы не ослышались. Вы станете на шаг ближе к истине,  – вы начнёте искать причину, вы начнёте думать:

ПОЧЕМУ?

Эта книга лучше того же Чатфилда и Непряхина, автор глубже разобрал тему причинности, чем его титулованные коллеги. Эта книга вышла в одно время с Стивен Пинкер - Рациональность. Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна , но она обходит Пинкера на голову, а то и на две. Не смотрите на то, что у книги отзывов и оценок меньше, чем у среднего самиздата. У меня эта книга заслуженно находится в ТОП-10, я её перечитаю еще ни один раз.

Эта книга откликнется в сердце каждого, а точнее в мозге каждого читателя, который понимает правильно науч-поп.

Книга Джуды Перла и Даны Маккензи объясняет, что простого выявления корреляций недостаточно для понимания ситуации и показывает как отличить настоящую причину от случайной связи.
Заманчивая обложка, обещавшая, что книга раскроет все загадки корреляций, обещание авторов, что плюсом к прочтению будет то, что она ещё и весело написала. А также отличные отзывы и высокая оценка на livelib, всё это послужило причиной моего желания ее прочитать.
И так!  Весело не было ни разу и слава Богу.   Ведь это всё равно что к примеру читать учебник алгебры и хихикать.
К слову в книге очень много формул. Авторы показывают, что причинность можно изучать строго и даже математически, а не только интуитивно.
Они вводят идею трех уровней мышления: наблюдение, вмешательство и воображаемое сравнение альтернативных сценариев .

Авторы причастны к созданию искусственного интеллекта и именно для него они так тщательно препарировали  причинно-следственные связи и разложили их на формулы.Всё для того чтобы компьютеры могли научиться рассуждать логически, как люди. Книга- самый настоящий учёный труд. Благодаря людям, которые вместе с автором делали открытия этой области, создавали язык диаграмм причинности стал возможным нынешний прорыв в создании нейросетей.
Авторы подчёркивают, что просто корреляции не достаточно, важно понять причину. Главный вывод книги в том, что правильный вопрос в науке, медицине, экономике и ИИ — не «связаны ли явления?», а «что именно вызывает что?»
В целом это книга о том, как научиться мыслить глубже, принимать более точные решения и не путать данные с объяснением.
Оценка мной поставлена не очень высокая . Тому есть несколько причин. Во первых я не получила то, что было заявлено на обложке и в аннотации,  во вторых язык книги был лично для меня сложен, особенно когда дело доходило до формул.
Тем не менее книгу можно рекомендовать тем, кто уже знаком с причинно‑следственным анализом и не боится формул. Для новичка она слишком сложная и не оправдывает ожиданий, поэтому я бы не советовала её как первое знакомство с темой.