Die Kausalitätsleiter

In „The Book of Why“ (Basic Books, 2018) stellt Judea Pearl die Kausalitätenleiter vor (S. 28). Pearl, ein führender Experte künstlicher Intelligenz, beschreibt damit, dass es drei Stufen von Fragestellungen gibt, die intelligente Wesen beantworten können (sollten).

Die erste Stufe beantwortet Fragen des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Auf der zweiten Stufe geht es darum herauszufinden, was bei einer bestimmten Intervention im System passieren wird, d.h. wenn eine der zwei Variablen einen Wert zugewiesen bekommt, was passiert dann mit der anderen. Stufe 3 fragt, was passiert wäre, hätte eine der Variablen in der Vergangenheit einen bestimmten Wert angenommen.

Antworten auf Stufe 1 werden typischer Weise auf Grundlage von Beobachtungen und darauf angewandter statistischer Analysen gefunden; „big data“ ist hier das Schlagwort. Der Königsweg zur Beantwortung von Fragen auf Stufe 2 sind randomisierte Experimente, die allerdings nicht immer möglich oder ethisch sind. In diesem Fall und für die Stufe 3 gilt, dass sie mittels Statistik nicht zufriedenstellend adressiert werden können, da zur Beantwortung solcher Fragen kausale Hypothesen notwendig sind, auf deren Basis die vorhandenen Daten interpretiert werden müssen.

Pearl sagt, dass Tiere und Computer nur auf Stufe 1 agieren. Urmenschen und kleine Kinder bereits auf Stufe 2, und heutige Erwachsene auf Stufe 3.  Damit künstliche Intelligenz wirklich intelligent wird, reiche die Datenanalyse nicht aus, sondern müsse durch ein Kausalmodell ergänzt werden. Solche Kausalmodelle repräsentiert Pearl durch die uns bekannten Kausalitätendiagramme!