Ciekawa nowa książka amerykańskiego neurobiologa Josepha LeDoux'a, pokazuje, w jaki sposób te wyobrażenia tworzą się w naszym mózgu. A z kolei matematyk Judea Pearl docieka, jak alternatywne światy możemy modelować statystycznie. Wszystko otwiera oczy na rolę, jaką w naszych decyzjach pełnią teoretyczne wyobrażenia. W pracy analityka jest to wiedza niezbędna.
Kilka miesięcy temu w tygodniku „Nature” ukazał się artykuł polecający trzy książki oferujące nowe spojrzenia na to, czym jest świadomość. Problem jest bardzo żywo dyskutowany, m.in. ze względu na postępy w dziedzinie technologii sztucznej inteligencji. Wybrałem jedną z tych książek – „The Four Realms of Existence. A New Theory of Being Human” Josepha LeDoux'a. Następnie uzupełniłem ją lekturą książki słynnego matematyka Judei Pearla (którego sam LeDoux cytuje w swojej książce) pt. „The Book of Why. The New Science of Cause and Effect”, która ukazała się sześć lat temu. Obie polecam, choć pierwsza wydaje mi się bardziej uniwersalna – druga zainteresuje głównie osoby z ciągiem do statystyki i matematyki. Obie książki otwierają oczy na to, w jaki sposób ludzie próbują odkryć uniwersalne schematy modelowania, które tkwią w nich samych. Schematy, bez których nie możemy wykonać tak prostej czynności jak krok do przodu, ale też tak trudnej jak zakup akcji. Jest to sfera wciąż słabo zrozumiana, ale jej eksplorowanie wzbogaca naszą wiedzę o tym, czym są modele – wiedzę niezbędną każdemu analitykowi.
LeDoux napisał książkę o tym, kim jesteśmy jako ludzie, co nas definiuje. Pytanie wypływa z rosnącego napięcia między postępem technologicznym umożliwiającym modyfikowanie (genetyka) lub symulowanie (AI) natury ludzkiej a brakiem analogicznego postępu w zrozumieniu, kim jesteśmy. Autor proponuje, by spojrzeć na człowieka jako piramidę czterech sfer: biologicznej (metabolizm i prokreacja), neurobiologicznej (interakcja z otoczeniem), kognitywnej (modele świata) i świadomościowej (modele nas samych). Każda kolejna bazuje na poprzedniej. Odrzucamy takie niepewne pojęcia jak osobowość czy inteligencja i koncentrujemy się wyłącznie na procesach biologicznych w ramach tych czterech sfer. Najwięcej problemów dostarcza oczywiście zrozumienie trzeciej i czwartej oraz procesów mózgowych z nimi związanych. Tutaj książka oferuje najwięcej.
Z mojej perspektywy najciekawsze są te fragmenty, w których LeDoux opisuje, w jaki sposób mózg tworzy wewnętrzne schematy reprezentujące zewnętrzny świat – mentalne modele rzeczywistości. Nasza percepcja otoczenia jest właściwie predykcją z modelu. Bez symulacji z modelu rzeczywistość rozpadłaby się nam na kawałki. Możemy wykonać podświadomie krok do przodu na pasach, ponieważ nasz schemat mózgowy opracował predykcję tego, czy nadjeżdżające auto nas nie rozjedzie.
Poznaj program szkolenia online "Automatyzacja raportów z Excel i Power Query" >>
Świadomość wedle LeDoux'a jest jeszcze wyższym poziomem modelowania: re-reprezentacją (jest on zresztą twórcą teorii świadomości zwanej multistate hierarchical higher order theory). Na tym poziomie modelujemy samych siebie, w tym budujemy narracje dające nam spójną wizję nas w świecie. Jest to model modelu. Zachowujemy w pamięci te epizody, które wpisują się w model, a porzucamy inne. To jest przyczyna, dla której ludzie mogą mieć zupełnie inne wyobrażenie tych samych wydarzeń: nie dlatego, że widzieli, co innego, ale dlatego, że mają inne schematy interpretacyjne. Innymi słowy, fakty nigdy nie mówią same za siebie. Ludzie, którym uszkodzenia mózgu blokują dostęp do pamięci, konfabulują, by podtrzymać spójność obrazu. Ale w sumie z książki wynika, że pewien rodzaj konfabulacji cechuje każdego. Nie możemy istnieć bez opowieści o sobie, co wspomniany na początku Herbert rozumiał dużo wcześniej niż wielu naukowców.
To, że nie możemy istnieć bez opowieści o sobie, dotyczy zarówno naszych zachowań w sferze prywatnej, jak też w sferze zawodowej, komercyjnej. Bez opowieści o sobie nie mogą działać ludzie, ale też instytucje. Tutaj właśnie jest miejsce dla analityków. Tworząc schematy (modele), nadajemy niezbędny kontekst bieżącym decyzjom komercyjnym. Schemat musi się układać w opowieść. Odpowiedź na pytanie, co się stanie – z PKB, kursem, cenami ropy – nie ma żadnego sensu, dopóki nie tworzy opowieści pasującej do kontekstu decyzyjnego. Prognoza kursu będzie czym innym przy kupnie domu, czym innym przy tradingu, jeszcze czym innym przy wyjeździe na wakacje. Powinniśmy się posługiwać modelami, które nam ciągle odpowiadają na pytanie „dlaczego”.
Teza, że dane i obserwacje nic nie znaczą bez modelu teoretycznego, stanowi też główną myśl książki Judei Pearla. Każda sytuacja wymaga modelu przyczynowego, czyli takiego, który tłumaczy ciąg zależności. Człowiek myśli przyczynowo, a nie statystycznie.
Pearl jest jednym z twórców sieci bayesowskich, czyli algorytmów wykorzystywanych przez modele uczenia maszynowego i generalnie AI. Ale jest też uczestnikiem tzw. rewolucji przyczynowej (Causal Revoultion), czyli nurtu w matematyce i statystyce, który przenosi analizę danych z poziomów korelacji na poziomy zależności przyczynowo-skutkowych. Autor uważa, że jego odkrycia w tej dziedzinie są przełomowe, choć statystycy nie zawsze się z nim zgadzają i uważają czasem, że Pearl przyznaje sobie niesłuszne zasługi.
Pearl stawia sobie jednak zadanie znacznie szersze i bardziej przyszłościowe niż przedstawiciele poszczególnych nauk społecznych. Chce znaleźć język, który pozwoli na algorytmizację rozumowania przyczynowego, zastosowanie jednolitych modeli do szerokich kategorii problemów. Pisze, że najwyższą formą rozumowania przyczynowego, odróżniającą człowieka od innych stworzeń, jest wyobrażanie sobie alternatywnych światów. Odpowiedź na pytanie, co by było gdyby. Dziś algorytmy pozwalają odpowiadać tylko na pytanie, co jest – ewentualnie, jak w przypadku modeli LLM typu chatGPT, replikowanie myślenia przyczynowego opisanego w innych źródłach (książka została opublikowana w 2018 roku, ale opinię Pearla o chatGPT można znaleźć w różnych współczesnych wywiadach). Dzisiejsze algorytmy nie potrafią tworzyć scenariuszy alternatywnych, „wyobrażać” sobie innych światów. Ale zdaniem Pearla to się da zmienić, jeżeli analizy ścieżkowe – wykorzystujące graficzne diagramy – rozszerzy się w sposób uwzględniający zależności przyczynowe. Sam Pearl przyznaje, że statystycy początkowo śmiali się z tego podejścia, a ekonomiści nie stosują go w ogóle. Uważa on jednak, że tylko diagramy stanowią zestaw symboli, dzięki którym możemy precyzyjnie analizować ścieżki i kierunki zależności. A dzięki temu możemy też tworzyć scenariusze alternatywne (counterfactuals). W ten sposób działa ludzki mózg i powinniśmy dążyć do odwzorowania tych mechanizmów. Stosowane w naukach społecznych modele równań strukturalnych są gorsze, m.in. dlatego, że w równaniach nie da się pokazać kierunku oddziaływania.
Modele Pearla są przez niektórych traktowane jak objawienie, przez innych z pewną rezerwą, choć odegrały na tyle dużą rolę, że przyniosły mu nagrodę Turinga.
Obie książki łączy jedna myśl: wyobraźnia i tworzenie symulacji świata to istota działania człowieka, fundament jego orientacji w świecie.
Dla mnie wniosek jest taki, że z kolei rolą analityków jest rozwijanie czegoś, co nazwałbym wyobraźnią instytucjonalną. Zapewnianie decydentom schematów, które ułatwiają im orientację w warunkach podejmowania decyzji. Odpowiedź na pytanie, co się wydarzy, musi być nieodłącznym elementem opowieści o tym, co się dzieje dziś.