关于“为什么”的科学,一旦懂得,三观崩溃
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因果关系是否存在?
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知道“为什么”的人
职场上有两种有能力的人,第一种是能把事办成的人,第二种是知道“为什么能把事办成”的人。
如果用终局思维,有前一种能力的人,最后可以成为一位优秀的部门经理,后一种能人,最后可以成为一位优秀的CEO。
你可能觉得不服气,凭什么“实践系”的人当部门经理,“解释系”的人当CEO?道理很简单,就像从小老师教育你的“学习不但要‘知其然’,还要‘知其所以然’”一样,知道怎么干的人,只能让自己成功,知道“为什么”的人,能让身边的很多人成功。
这就是升级版“劳心者治人,劳力者治于人”。
上面只是开个玩笑,真正的原因在于——知道“为什么”,并不像我们想象的那么容易,它需要你用几年、十几年的时间,建立一系列稳定的“因果模型”,并将其内化,应用自如。
本文的观点来自《为什么:因果关系的新科学》一书,作者朱迪亚·珀尔,是一位计算机科学家,专注的领域是人工智能,这是一本向普通人介绍人工智能思想的书。
从计算机的角度看,人工智能要模拟人类思考,就必须知道人类是如何建立因果关系的。但当我们用计算机语言描述因果关系时,才发现,以前人类自以为严谨的因果关系,可能并不存在。
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相关性不等于因果性……吗?
如果你是一家食品品牌的市场人员,你发现销售统计中,某新款包装薯片的销售好于其他试销的同期新品,因此你建议将其作为本季主打新品,给出单独的广告宣传,并向经销商大力推荐。
你的上司应该同意吗?
让我们来分析一下你的逻辑,新品试销是把多款开发的新品小范围地销售,观察其销售数据、消费者和经销商反馈,再判断其中是否存在有潜力成为畅销品或爆品的商品。
这个过程包含了大多数工作的逻辑,无论你是核电站的工程师,还是保险经纪人,都是如此:
步骤A:观察分析之前工作的结果,总结或更新其中的结论或规律
步骤B:按照这个结论或规律,进行或改进下一步工作
步骤A就是在现象(事实)与结论(规律)之间建立因果关系,你的观察中明确无误的现象是:在所在同期上市的新品中,包装薯片的销售量好于其他新品,所以你在“包装薯片的销售量好”和“包装薯片适合成为主打商品”之间建立了因果关系。
这个方法科学吗?科学,跟你做实验写报告差不多。
这个过程严谨吗?其实……还是有一点不那么严谨的。
“销售量好”虽然是一个客观结果,但跟“适合成为主打商品”之间,还是有一些逻辑跳跃的。比如说,很可能是以下的原因:
——薯片的销售量本来就比其他食品高,你卖得还不如竞品好;
——公司之前没有卖过薯片,这是一个填补空白的产品,它的天花板很低;
——新品试销的渠道或地区,刚好适合卖薯片,如果全面铺开,效果就没有这么好了;
当然,你可以用更多的数据去排除以上的情况,更严谨地建立因果关系,但你自己也知道,“试销时表现好”不代表“大预算投放后还能保持很好的销售”,其中的因果关系,事后自然有一堆总结,但也都是主观的猜测,无法证明。
这正是《为什么》一书首先告诉我们的:证明两件事有因果关系,比你想象中要困难多了。
这个例子,熟悉逻辑学的读者一定知道,它有一个著名的说法:相关性不代表因果性,相关性只是对现象的描述,因果性才是现象之间的内在联系。
但问题在于,“因果关系”到底是什么呢?
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相关性是一套描述因果关系的语言
数学是纯粹的因果关系,几何原理先假设五大公设不证自明,其他所有的定理都是通过“∴”和“∵”的因果关系一个个推导出来的。
但到了物理、化学、生物这些学科,严谨的因果关系就很少了,新知识都是对现实世界的描述,更多是归纳法,而非严谨的因果推论。
本书用了整整一章去分析“吸烟导致肺癌”这个众所周知的结论,你会发现,无论你用什么方法,都无法像几何定理一样证明“吸烟”和“肺癌”之间的因果关系,所有“吸烟导致肺癌”的研究,都是在描述“吸烟”和“肺癌”之间相关性的程度。
你可以坚持认为“相关性不等于因果性”,但你没有办法解释你所认为的因果性从何而来。从这些史料来看,认为“吸烟导致肺癌”的人,都是“先射箭,再画靶”,先有了这个想法,再用各种对自己有利的证据去验证,最多解释一下那些不利的证据为什么无效。
于是就有哲学家认为:因果关系根本就是我们大脑中的幻觉,我们无法证明它们的存在,就像我们无法证明自己存在一样。
当然,计算机专家不喜欢像哲学家一样空谈,他们说,好吧,“相关性不等于因果性,那是因为相关性是一套描述因果关系的语言体系”。
这句话的意思是说,因果关系不是0和100%,而是15%、60%、99%等等,这么说会不会更好?
这个回答不但好,而且有用,于是就有了贝叶斯算法,有了声音模拟信号变成数字信号,才有了手机通信,才有了邮件反垃圾系统,以及更复杂的大数据推荐和人工智能算法。
实际上,因果关系已经被计算机专家悄悄地转化为了“概率”,可分成由浅到深的三层概率。
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因果关系的三个层次
因果关系的三层概率分别为:
现象的相关性(第一层):现象A与现象B出现的概率关系
动作的因果性(第二层):现象A与动作B之后的概率关系
反事实的因果性(第三层):如果不去进行动作B,与不出现现象A的概率关系
仍然以食品公司市场部的工作为例,看看这三层概率如何进行运作?为什么“知其然”的人可当部门经理,“知其所以然的人”可以当CEO?
现象的相关性(第一层):现象A与现象B出现的概率关系
作为一个执行层的员工,你注意到,大部分渠道和地区,薯片的销量都是新品类第一名,你就在脑中建立了一个描述“薯片销售好”和“薯片是本季最适合主打的新品”之间相关性的概率。
除了给上司之前的建议,你的工作就到此为止了,因为你不能做出任何未授权的动作,需要由你的上司来决定。
动作的因果性(第二层):现象A与动作B之后的概率关系
这里所谓的“现象”与“动作”的区别是什么呢?现象是一个对事实的描述,动作是一个决定后的执行,也就是说,因果关系的第二层是部门经理这个级别的人考虑的。
实际工作中,只要有相关性,不妨先假定“薯片是本季最适合主打的新品”,进一步测试,比如选择薯片和另外两个销量表现好的商品扩大试销范围,通过AB测试去观察薯片的销量有没有同比例地提升,如果好,就再扩大试销范围,最后试着试着,慢慢就真的变成了“主打商品”了。
不知不觉中,你就绕过了“因果关系”这个巨坑,用贝叶斯算法去解决实际问题。就像你在App上不小心点开一篇不可描述的标题,然后系统就先默认你就好这一口,推给你更多不可描述的标题,去验证你是不是真有这方面的特殊爱好(关于贝叶斯算法的更多介绍,可以看一看《一个人的社交能力是怎么学习的?》这篇文章)。
很明显,这一层次的人,默认相关性就是因果性,否则,等你搞清楚真正的因果关系时,竞争对手早就把市场都占领了,所以先做再看,不停测试,不断修正。
这是一种否定传统“因果论”的思维方式,也是互联网思维中的“小步快跑,试错迭代”的生存哲学——我不需要知道我哪里做对了,我只需要知道我做对了就行了。
这种思考方式虽然聪明,却有一个巨大的隐患,我们来比较一下它与第三层因果性的区别。
反事实的因果性(第三层):不进行动作B,与不出现现象A的概率关系
反事实就是思考相反的可能性。在部门经理这个层面,思考的前提是“一定要有一个本季主打新品”,但这个前提在更高一级的管理者那里,可能并不存在。
更高一级的营销总监可能要考虑:营销资源是有限的,投入到薯片,就无法投入到之前的产品中,所以,我们需要把营销费用砸在新品上吗?
供应链副总会考虑,现在的工厂并不具备相应薯片的产能,找新的供应链可能要磨合一段时间,来不及怎么办?
如果说以上思考仍然属于相关性的层次,那么CEO考虑的问题,就接近因果关系的哲学思考。
比较一下:
员工:从薯片的转化率看,它应该最有潜力成为主打的新品;
销售经理:小步迭代,快速试错,迅速占领消费者心智;
供应链副总:等我跑个测试,看看供应链来得及不;
CEO:一切都靠算法、靠AB测试、靠试错,还要CEO干什么?
众人:要CEO,还是不要CEO,这是一个值得考虑的问题……
以上就是CEO的反事实的因果性,薯片可以是个小问题,也可以是个大问题。
前面说了,我们寻找因果关系时,用什么内容建立相关性,是一个主观的选择,不同层次的人有不同的选择,思考的高度并不相同。
决策层级越高,思考的出发点越接近“人”而非“业务”。一群人在一起,不可能自发成为一个组织,最好方法是赋予这个组织一个伟大的意义,和一个大家都认同的方向。但不管是相关性,还是数据迭代,都不能产生这个意义。
所以最后CEO建立的因果关系是:
“企业要有社会责任感,像薯片这种垃圾食品,当然人人喜欢,但符合我们“健康快乐”的企业形象,符合我们的长期发展战略吗?”
“算法并不是一切,优秀的企业尊敬消费者,伟大的企业引导消费者,我们要成为优秀的企业还是伟大的企业呢?”
“今年有没有主打的新品,固然很重要,但更重要的是,产品传达的我们的价值观是什么?我们要给消费者的生活带来什么样的改变?”
如果人心有算法,一定是这个世界上最复杂的算法,任何业务的意义不能高于组织的意义,所有与这个意义相抵触的产品和业务,哪怕数据证明了它的利润,有高度的企业家也会勇于放弃。
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说要有原因,就有了原因
因果关系很可能是一种幻觉,但这个幻觉可能跟真实存在没有本质的区别。
打个比方,我们看到的世界并不是真的“看到”,世界的影像投影在视网膜上,再转化为神经信号,被大脑解读。也就是说,不存在什么“看到”,你看到的只是大脑想让你看的,就好像吸毒者产生幻觉,这个幻觉其实跟真正的影像一样,都是大脑发出的信号,没有本质的区别。
因果关系就算是个幻觉,但它也很重要,没有这个幻觉,人类就失去了生活的意义。现代社会的人如此需要知道“为什么”,以至于这个世界永远欠我们一个解释。
为什么我说“知其然”的人当部门经理,“知其所以然的人”当CEO?因为因果关系并不天然存在,它并不是找到的,而是被人创造出来的,被组织赋予意义,被组织的人所信仰、所需要。
人脑说要有原因,于是就有了原因。
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