Rozumowanie przyczynowe - Causal reasoning

Rozumowanie przyczynowe to proces identyfikacji przyczynowości : relacji między przyczyną a jej skutkiem . Badanie przyczynowości rozciąga się od starożytnej filozofii po współczesną neuropsychologię ; można wykazać, że założenia dotyczące natury przyczynowości są funkcjami wcześniejszego zdarzenia poprzedzającego późniejsze. Pierwsze znane protonaukowe badanie przyczyny i skutku miało miejsce w Fizyce Arystotelesa . Wnioskowanie przyczynowe jest przykładem wnioskowania przyczynowego.

Zrozumienie przyczyny i skutku

Związki przyczynowe można rozumieć jako przeniesienie siły. Jeśli A powoduje B, to A musi przekazać siłę (lub moc przyczynową) B, co skutkuje efektem. Związki przyczynowe sugerują zmianę w czasie; przyczyna i skutek są ze sobą powiązane w czasie, a przyczyna poprzedza skutek.

Przyczynowość można również wywnioskować z braku siły, mniej typowa definicja. Przyczyną może być usunięcie (lub zatrzymanie), takie jak usunięcie podpory z konstrukcji i spowodowanie zawalenia się lub braku opadów powodujących więdnięcie roślin.

Ludzie mogą rozumować na wiele tematów (na przykład w sytuacjach społecznych i kontrfaktycznych oraz w naukach eksperymentalnych) za pomocą rozumienia przyczynowego. Zrozumienie zależy od zdolności zrozumienia przyczyny i skutku. Ludzie muszą być w stanie uzasadnić przyczyny zachowania innych (zrozumieć ich intencje i odpowiednio działać) oraz zrozumieć prawdopodobne skutki własnych działań. Argumenty kontrfaktyczne prezentowane są w wielu sytuacjach; ludzie są predysponowani do myślenia o tym, „co mogło być”, nawet jeśli ten argument nie ma wpływu na obecną sytuację.

Relacje przyczynowo-skutkowe definiują kategorie obiektów. Skrzydła są cechą kategorii „ptaki”; ta cecha jest powiązana przyczynowo z inną cechą kategorii, zdolnością latania.

Tradycyjnie badania w psychologii poznawczej koncentrowały się na relacjach przyczynowych, w których zarówno przyczyna, jak i skutek są wartościami binarnymi; zarówno przyczyna, jak i skutek są obecne lub nieobecne. Możliwe jest również, że zarówno przyczyna, jak i skutek przyjmują wartości ciągłe. Na przykład obracanie pokrętłem głośności radia (jako przyczyna) zwiększa lub zmniejsza natężenie dźwięku (jako efekt). W tych przypadkach relacja między zmiennymi przyczyny i skutku przypomina funkcję matematyczną, w której zmiana zmiennej przyczyny zmienia wartości zmiennej skutku. Ludzkie uczenie się takich relacji zostało zbadane w dziedzinie „uczenia się funkcji”.

Mimo to dobrze wiadomo, że fizyczne zastosowania ciągłych modeli matematycznych w praktyce nie są dosłownie ciągłe. Pokrętło w radiu nie przybiera nieskończonej liczby możliwych wartości – przyjmuje skończoną liczbę możliwych wartości całkowicie ograniczonych przez mechaniczną, fizyczną naturę samego pokrętła. Nie istnieje odwzorowanie jeden-do-jednego między ciągłą matematyką stosowaną w zastosowaniach inżynierskich a fizycznym produktem wytwarzanym przez inżynierię. Rzeczywiście, jest to jeden z głównych otwartych problemów w filozofii matematyki . Chociaż jest to jeden z najważniejszych otwartych problemów w filozofii matematyki, jedną z możliwych odpowiedzi na to otwarte pytanie jest to, że rzeczywistość jest zrasteryzowana (prawdopodobnie w skali Plancka, patrz Loop Quantum Gravity ) i jest zasadniczo dyskretna. Podobnie jest z teorią matematycznego fikcjonalizmu, w której matematyka ciągła służy jako fałszywy lub fikcyjny konstrukt obrazów używany do rozumowania geometrycznego za pomocą rysunków i intuicyjnych pomysłów na kształty nieobecne w danych pomiarowych. Rzeczywiście, niektórzy myśliciele historyczni, tacy jak Gauss, podejrzewali, że rzeczywistość fizyczna jest w rzeczywistości z natury nieeuklidesowa i tak rozwinęli geometrie nieeuklidesowe, które następnie wykorzystał Albert Einstein w jego ogólnej teorii względności, przy czym grawitację wyjaśniano jako siłę lub właściwość. co czyni rzeczywistość nieeuklidesową.

Przyczyna i skutek mogą być również rozumiane probabilistycznie, poprzez statystyki inferencyjne . Typowym przykładem nauczanym w logice wprowadzającej jest zdanie warunkowe, takie, że „ziemia jest mokra”. Często konkretny przykład jest przedstawiany jako stwierdzenie: „Jeśli padało, ziemia jest mokra” lub coś w tym stylu. I często fakt, że takie warunkowe zdanie jest w rzeczywistości prawdziwe, nawet jeśli poprzednik (że padało) jest fałszywe, budzi pewne kontrowersje.

Ten fakt o warunkowym, kontrowersyjnym (dla niektórych) prawie wykluczonego środka , zależy od rozumowania o przyczynie i skutku. Możesz na przykład pomyśleć, że to, że padało, spowodowało, że ziemia była mokra, jeśli padało, a ziemia jest mokra. Ale równie dobrze mogło być tak, że padało, gdy ziemia była już mokra, albo z jakiejkolwiek innej możliwej przyczyny obserwowanego efektu.

Te inne możliwe przyczyny nazywane są „ukrytymi zmiennymi”. Ukryte zmienne zawsze powodują, że instrukcje warunkowe przyjmują „prawdziwą” wartość prawdy w sytuacjach, gdy zarówno ich poprzednik jest fałszywy, jak i wniosek prawdziwy. W konsekwencji wynika z tego, że każda logika warunkowa z prawdziwym wnioskiem jest zawsze prawdziwa, niezależnie od tego, czy jej poprzednik jest prawdziwy. A każdy warunkowy logiczny przyjmuje fałszywą wartość tylko wtedy, gdy jego wniosek jest fałszywy. Nie powinno to dziwić.

W statystyce inferencyjnej istnieje mantra „korelacja nie równa się przyczynowości”. Tylko dlatego, że deszcz i podmokły grunt mają dodatnią korelację (występują razem), bez większej ilości informacji nie byłoby możliwe ustalenie, czy to faktycznie deszcz spowodował, że grunt zmokł, więc korelacja dodatnia jest niewystarczający dla związku przyczynowego. Równie dobrze mogła podjechać wywrotka i wyrzucić ciężarówkę wody na ziemię, lub człowiek mógł upuścić wodę, lub też wiele innych możliwych czynników może być odpowiedzialnych za wyciągnięcie wniosku, że ziemia jest w rzeczywistości mokra, Mów prawdę.

W ten sposób ustalenie relacji przyczynowo-skutkowych jest dość trudne i prawdopodobnie niemożliwe, z wyjątkiem pewnego zmiennego, niepewnego stopnia pewności co do jakiejś konkretnej możliwej przyczyny w stosunku do wszystkich innych niekontrolowanych dla potencjalnie równie lub nierówno prawdopodobnych, ale wciąż możliwych przyczyn (pewny stopień inny niż 100% ufności, znany jako przedział ufności w statystyce wnioskowania). Nawiasem mówiąc, ten problem ukrytych zmiennych stanowi podstawę metody naukowej, która jest rozwiązaniem problemu ukrytych zmiennych. Tylko dzięki metodzie naukowej można być absolutnie pewnym, że jakiś prawdziwy poprzednik powoduje, że wniosek również jest prawdziwy. Mówimy, że przyczyna powoduje skutek wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje 100% doskonała korelacja (pozytywna lub negatywna) między przyczyną a skutkiem wtedy i tylko wtedy, gdy wszystkie inne możliwe zmienne są kontrolowane (100% stopień ufności). W takich przypadkach efekty te nazywane są zmiennymi zależnymi, a przyczyny zmiennymi niezależnymi (nazwanymi tak, ponieważ zmienne zależne zależą od zmiennych niezależnych, a zmienne niezależne nie zależą od żadnej innej zmiennej) .

Rzeczywiście, kiedy możliwe ukryte zmienne nie mogą być kontrolowane, tak jak w przypadku fizyki kwantowej, przyczynowość jest nieokreślona ( nieokreśloność kwantowa ). Stanowi to jeden z największych otwartych problemów dzisiejszej fizyki, interpretację fizyki kwantowej i jej pogodzenie ze strukturą przyczynową szczególnej teorii względności ( paradoks Einsteina-Podolsky'ego-Rosena , argument Rietdijka-Putnama ).

Teorie przyczynowości odgrywają również ważną rolę w debatach zarówno na temat wolnej woli, jak i determinizmu. Obserwacje empiryczne przewidziane przez szczególną teorię względności sugerują, że wszystko, co mogło się wydarzyć, już się wydarzyło. W zależności od twojej filozofii matematyki, ponieważ szczególna teoria względności jest ciągłym modelem matematycznym, eksperymentalne potwierdzenie przewidywanych efektów opisanych przez prawdopodobnie fikcyjną i pojęciowo-niezawodną i informacyjną teorię ma implikacje dla ontologii czasu, która dotyka metafizyki czas, który jest ściśle związany z pojęciami przyczynowości i rozumowania o przyczynie i skutku.

A (na razie) indeterminizm fizyki kwantowej sugeruje możliwość wolnej woli w deterministycznej rzeczywistości. Cytując Hameroffa, „redukcja stanu kwantowego wydaje się obejmować czasową nielokalność, zdolną do odniesienia informacji kwantowych zarówno do przodu, jak i do tyłu w tym, co postrzegamy jako czas, umożliwiając świadome działanie przyczynowe w czasie rzeczywistym. Kwantowa biologia mózgu i Orch OR mogą w ten sposób uratować wolność będzie” ( Orkiestrowana redukcja celów ).

Wnioskowanie przyczyny i skutku

Ludzie mają predyspozycje do rozumienia przyczyny i skutku, wyciągania wniosków dwukierunkowo. Wskazówki czasowe pokazują przyczynowość. Obserwując wydarzenie, ludzie zakładają, że to, co je poprzedza, jest jego przyczyną, a to, co następuje po wydarzeniu, jest jego skutkiem.

Koincydencja ruchu i relacji przestrzennych to kolejny sposób wnioskowania o przyczynie i skutku. Jeśli przedmioty poruszają się razem (lub jeden przedmiot wydaje się inicjować ruch innego), przyczynowość jest wywnioskowana z tego związku. Z takich relacji można również wywnioskować animację .

Rozumowanie przyczynowe może być aktywowane niemal automatycznie. Jednak wnioski dotyczące przyczyny i skutku nie zawsze pokazują zrozumienie mechanizmów leżących u podstaw przyczynowości; przyczynowość została opisana jako „złudzenie poznawcze”. Wiele zrozumienia przyczyny i skutku opiera się na skojarzeniach, bez zrozumienia, w jaki sposób zdarzenia są ze sobą powiązane.

Badanie neuropsychologiczne z 2013 roku pokazuje, że ludzie dostosowują nowe informacje do starych. Sugeruje to odwrócone doświadczenie przyczynowe: przyczynę należy przypisać skutkowi a posteriori, aby zrozumieć związek przyczynowy między sprawcą a działaniem. Friedrich Nietzsche argumentował przeciwko przyczynowości arystotelesowskiej (która przyczyna poprzedza skutek) w „Woli mocy” .

Ludzie rozumieją przyczynę i skutek. Badania sugerują, że inne zwierzęta, takie jak szczury i małpy, mogą rozumieć przyczynę i skutek lub nie. Zwierzęta mogą wykorzystywać informacje o przyczynach i skutkach, aby usprawnić podejmowanie decyzji i wyciągać wnioski na temat przeszłych i przyszłych wydarzeń. Stałą, która kieruje ludzkim rozumowaniem i poznawaniem zdarzeń, jest przyczynowość . Rozważania przyczynowe są integralną częścią sposobu, w jaki ludzie rozumują o swoim środowisku. Ludzie wykorzystują przyczyny i związane z nimi skutki, aby podejmować decyzje i przewidywać oraz rozumieć mechanizmy prowadzące do zmian.

Rodzaje związków przyczynowych

W wyniku obserwacji związków przyczynowych powstaje kilka typów modeli przyczynowych: związki wspólnej przyczyny, związki wspólnego skutku, łańcuchy przyczynowe i homeostaza przyczynowa .

  • W związkach wspólnej przyczyny jedna przyczyna ma kilka skutków:
Przykład pojedynczej przyczyny z wieloma skutkami
Wirus jest przykładem pojedynczej przyczyny skutkującej kilkoma skutkami (gorączka, ból głowy i nudności).
  • W relacjach wspólnego efektu kilka przyczyn zbiega się w jednym efekcie:
Przykład wielu przyczyn z jednym skutkiem
Wzrost wydatków rządowych jest przykładem jednego efektu z kilkoma przyczynami (zmniejszone bezrobocie, obniżona wartość waluty i zwiększony deficyt).
Przykład łańcucha przyczynowego
Przykładem jest zły sen prowadzący do zmęczenia, co prowadzi do słabej koordynacji.
  • W homeostazie przyczynowej związki przyczynowe tworzą stabilny cykl lub mechanizm wzmacniający:
Przykład przyczynowej homeostazy
Pióra, wydrążone kości, wysoki metabolizm i lot wzmacniają się nawzajem u ptaków, przystosowując się do całości, a nie jeden przypadek rozpoczynający związek przyczynowy.

Rodzaje rozumowania przyczynowego

Chociaż rozumienie przyczyn może być automatyczne, w złożonych sytuacjach konieczne jest zaawansowane rozumowanie. Rodzaje rozumowania przyczynowego obejmują:

Odliczenie

Rozumowanie dedukcyjne implikuje ogólną zasadę; wydarzenie jest gwarantowanym zakończeniem. Wynik można wywnioskować na podstawie innych argumentów, które mogą określić związek przyczynowo-skutkowy.

Wprowadzenie

Rozumowanie indukcyjne jest wnioskowaniem dokonywanym z niepewnością; wniosek jest prawdopodobny, ale nie gwarantowany. Indukcję można wykorzystać do spekulacji na temat przyczynowości.

Uprowadzenie

W rozumowaniu abdukcyjnym przesłanki nie gwarantują zakończenia. Uprowadzenie przechodzi od opisu danych do hipotezy bez koniecznego związku między przyczyną a skutkiem.

Modele

Istnieje kilka modeli tego, w jaki sposób ludzie rozumują przyczynowość.

Zależność

Model zależności zakłada, że ​​skutki są zależne od przyczyn; przyczyna i skutek mają prawdopodobny związek.

kowariancja

Model kowariancji (regularności), rodzaj modelu zależności, sugeruje, że ludzie rozumieją relacje między przyczynami i skutkami przez ich zbieg okoliczności, wnioskując, że zmiana przyczyny zmienia skutek.

Mechanizm

Model ten sugeruje, że przyczyna i skutek są ze sobą powiązane mechanicznie. W tej sytuacji istnieje podstawowy proces leżący u podstaw przyczyny i skutku.

Dynamika

Ten model reprezentacji przyczynowej sugeruje, że przyczyny są reprezentowane przez układ sił. Teoria siły jest rozszerzeniem modelu dynamiki, który stosuje się do reprezentacji przyczynowej i rozumowania (tj. wyciągania wniosków ze składu wielu relacji przyczynowych).

Rozwój u ludzi

Dzieci rozwijają umiejętność rozumienia przyczynowości i wyciągania wniosków na podstawie przyczyny i skutku w młodym wieku; niektóre badania sugerują, że dzieci w wieku ośmiu miesięcy potrafią zrozumieć przyczynę i skutek. Zrozumienie mechanizmu i przyczynowości idą w parze; dzieci muszą zrozumieć przyczynę i skutek, aby zrozumieć działanie mechanizmów, co pozwala im zrozumieć związki przyczynowe. Dzieci pytają „dlaczego?” w młodym wieku, aby zrozumieć mechanizm, a co za tym idzie, przyczynowość. Pierwsze pytanie dziecka „dlaczego” często zbiega się z jego pierwszą próbą wyjaśnienia czegoś w ciągu pierwszego roku po przyswojeniu języka. Dzieci pytają „dlaczego” w celu zrozumienia mechanizmu i przyczynowości.

Umiejętność rozumienia i rozumowania przyczynowości w młodym wieku pozwala dzieciom rozwijać naiwne teorie na wiele tematów. Przyczynowość pomaga dzieciom uczyć się fizyki, języka, pojęć i zachowań innych. Istnieje pewien wzorzec rozwojowy w zrozumieniu przyczyn, jakie mają dzieci.

Niemowlęta rozumieją moc przyczynową. Wiedzą, że pewne przyczyny mają określone skutki. Małe dzieci, od późnego niemowlęctwa do wczesnego dzieciństwa, rozumieją relacje funkcjonalne: konkretna właściwość (lub element mechanizmu) pełni określoną funkcję. Rozumieją również gęstość przyczynową: jak przyczyny mogą oddziaływać w złożony sposób.

Starsze dzieci i dorośli wciąż rozwijają zrozumienie fragmentów mechanistycznych. Rozumieją komponenty działającego systemu w izolacji, chociaż pełne mechanistyczne szczegóły systemu pojawiają się dopiero w wieku dorosłym. Jean Piaget określił przedoperacyjne, konkretne operacyjne i formalne operacyjne etapy rozwoju .

W różnych kulturach

Wykazano, że atrybucje przyczynowe są różne w różnych kulturach na kilka sposobów:

Atrybucje przyczynowe

Yan i Gaier badali przyczynowe atrybucje sukcesów i niepowodzeń w college'u między dwiema grupami studentów, Amerykanami i Azjatami. Grupa azjatycka pochodziła z Chin, Korei, Japonii i Azji Południowo-Wschodniej. Wyniki były podobne we wszystkich czterech narodowościach. Uczniów poproszono o dokonanie oceny czyichś sukcesów i niepowodzeń w nauce oraz czy wyniki te można przypisać wrodzonym zdolnościom, czy też włożonemu wysiłkowi. Uczestnicy amerykańscy znacznie częściej przypisywali osiągnięcia w nauce umiejętnościom niż uczestnicy z Azji. Chociaż Amerykanie mieli tendencję do oceniania sukcesu jako przypisywanego wysiłkowi, porażka nie była postrzegana jako wynik braku wysiłku. Azjatyccy studenci nie wykazywali tego wzorca.

Porównania między zachodnimi i wschodnimi dziećmi i dorosłymi sugerują różnice między kulturami w przyczynowości przypisywanej konkretnym chorobom. Po przeczytaniu historii chorób i wyciągnięciu wniosków na temat przyczyn tych chorób, obie grupy wykazały zrozumienie biologicznych przyczyn większości chorób. Jednak wszystkie dzieci i dorośli ze Wschodu również przypisywali niektóre choroby (i ich lekarstwa) magicznym przyczynom.

Motywacje przyczynowe

Członkowie kultur indywidualistycznych lub kolektywistycznych mogą dokonywać różnych atrybucji pochodzenia i motywacji ruchu na małą skalę wśród animowanych obiektów lub tego, co powodowałoby ruch w grupie animowanych obiektów. Uczestnikom z Wielkiej Brytanii, Chin i Hongkongu pokazywano na ekranie komputera filmy animowanych ryb. Filmy przedstawiały centralną rybę zbliżającą się lub oddalającą od grupy ryb, a uczestników poproszono o określenie relacji między rybami: motywacja wewnętrzna (ryba centralna szukała pożywienia) lub motywacja zewnętrzna (ryba centralna chciała dołączyć do grupy ryb). inni). Inny zestaw filmów sugerował, że grupa ryb była dominującym czynnikiem, a poszczególne ryby były przedmiotem działań. Te różne filmy dały możliwość ustalenia, czy działanie grupowe czy indywidualne jest preferowaną siłą motywującą w różnych kulturach.

Zgłaszane przez siebie wyniki sugerowały, że uczestnicy z Azji woleli opisy i sytuacje, w których grupa była głównym i sprawczym czynnikiem, podczas gdy ludzie z Zachodu woleli sytuacje, w których jednostką była jednostka. Efekty te rozszerzyły się również na procesy pamięciowe; uczestnicy kolektywizmu lepiej pamiętali sytuacje, w których grupa była pierwotna. Sugeruje to, że członkowie kultur indywidualistycznych są bardziej wrażliwi na niezależnych agentów, a członkowie kultur kolektywistycznych są bardziej wrażliwi, gdy grupy kierują indywidualnymi działaniami.

Rozumowanie przyczynowe u zwierząt innych niż ludzie

Rozumowanie przyczynowe nie jest charakterystyczne dla ludzi; zwierzęta często potrafią wykorzystać informacje o przyczynach jako wskazówki do przetrwania. Szczury są w stanie uogólniać przyczyny, aby zdobyć nagrody w postaci jedzenia. Zwierzęta, takie jak szczury, mogą nauczyć się mechanizmów wymaganych do otrzymania nagrody, rozumując, co może wywołać nagrodę.

Obraz dużego, czarnego ptaka siedzącego na gałęzi
Wrona nowokaledońska ( Corvus moneduloides )

Wrony nowokaledońskie zostały przebadane pod kątem ich zdolności do wnioskowania o zdarzeniach przyczynowych. Ten inteligentny gatunek posługuje się narzędziami w sposób, którego nie potrafią nawet szympansy , tworząc skomplikowane narzędzia, by mieć w zasięgu pożywienie.

Prace eksperymentalne z tym gatunkiem sugerują, że potrafią zrozumieć ukryte przyczyny w sposób, który wcześniej uważano za wyjątkowo ludzki. W pierwszym z dwóch eksperymentów wronę zamknięto z jedzeniem w rurce niedostępnej dla wrony bez wysiłku. Człowiek wszedł do zagrody i przeszedł za zasłonę, wymachując kijem w pobliżu rurki z jedzeniem przez otwór w zasłonie. Kiedy człowiek opuścił zagrodę, wrona pewnie ruszyła w kierunku obszaru z jedzeniem i odzyskała nagrodę, wiedząc, że ludzka przyczyna poruszającego się kija (choć niewidoczna) zniknęła. W drugim eksperymencie żaden człowiek nie wchodził ani nie wychodził z zagrody. W tym przypadku wrona poruszała się niepewnie w kierunku jedzenia, nie wiedząc, co spowodowało ruch patyka.

Bibliografia