《为什么》l 思维导图

1、 文章结构

人类创造出了我们今天所享有的科技文明。所有这一切都源于我们的祖先提出了这样一个简单的问题：为什么？因果推断正是关于这个问题的严肃思考。因果革命背后有数学工具上的发展作为支撑，这种数学工具最恰当的名称应该是“因果关系演算法”。其一为因果图（causal diagrams），用以表达我们已知的事物，其二为类似代数的符号语言，用以表达我们想知道的事物。

2、 因果关系之梯

如果第一层级对应的是观察到的世界，第二层级对应的是一个可被观察的美好新世界，那么第三层级对应的就是一个无法被观察的世界（因为它与我们观察到的世界截然相反）。为了弥合第三层级与前两个层级之间的差距，我们需要掌握一种理解力，建立一种理论，据此我们就可以预测在尚未经历甚至未曾设想过的情况下会发生什么——这显然是所有科学分支的圣杯。

3、 因果推断的起源

因果推断是用数学语言表达看似合理的因果知识，将其与经验数据相结合，回答具有实际价值的因果问题。将相关关系的知识与因果关系的知识相结合以获得某些结果的做法。而路径图在因果论和概率论之间建立的第一座桥梁，其跨越了因果关系之梯第二层级和第一层级之间的障碍。在建造了这座桥梁之后，就可以进行反向的实践，从根据数据测算出的相关性（第一层级）中发现隐藏在背后的因果量。

4、 混杂和对撞因子

我们在实际生活中似乎就是遵循着共因原则行事的，无论何时，只要观察到某种模式，我们就会去寻找一个因果解释。事实上，我们本能地渴望根据数据之外的某个稳定机制对观察结果做出解释。其中最令人满意的解释是直接因果关系：X导致Y。

5、 征服干预之峰

混杂因子是导致我们混淆“观察”与“干预”的主要障碍。在用“路径阻断”工具和后门标准消除这一障碍后，我们就能精确而系统地绘制出登上干预之峰的路线图。最安全的路线是后门调整和由此衍生的诸多同源路线，它们有些可以归于“前门调整”名下，有些则可以归于“工具变量”名下。一种通用的绘图工具，我们称之为“do演算”（do–calculus），它允许研究者探索并绘制出通往干预之峰的所有可能的路线，无论这些路线有多曲折。

6、 反事实

“A导致B”解释为“假如没有A，则B就不会发生”。我们根本不需要争论这样的世界是否以物理或者形而上学的实体形式存在。如果我们的目的是解释人们所说的“A导致B”的含义，那么我们只需要假设人们有能力在头脑中想象出可能的世界，并能判断出哪个世界“更接近”我们的真实世界即可；最重要的是我们的想象和判断要前后一致，这有助于我们在群体中达成共识。