如果您对因果推理感兴趣，您可能曾经想过一次甚至 是 什么 原因 ？ 答案很复杂，因为它不是真正的科学，而是哲学。 甚至哲学家也不确定。
但是，如果您想了解哲学家对因果的看法，“ 因果关系： Stephen Mumford（@SDMumford）和Rani Lill Anjum（@ranilillanjum）的简短介绍”是一个很好的起点。
本文是卡通形式的非常简短介绍的摘要。 它以Twitter线程开始，您可以在这里阅读：https://twitter.com/EpiEllie/status/1041369701996265474
第1章提出了一个问题：无论是对于一般事件还是针对特定事件，都很难定义因果关系。 这不仅仅是时间排序，还不是一回事吗？
考虑一个例子：一个城镇被老鼠淹没后生病。 老鼠会引起疾病吗？ 如果我告诉您，来自国外的访客也刚到，并且在她来访之前生病了该怎么办？
不知道原因是什么，就无法说出其中的哪一个（如果有的话）引起了疫情！
第2章向我们介绍了休ume的因果关系理论。 休ume（Hume）是一位苏格兰哲学家，他的生活于1711年至1776年。
他定义原因的第一个理论是规律性的概念：即有时*规则地*之后是其他事物。
那么，规律性是因果关系吗？ 如果是这样，那么定期有多足够定期？ 例如，当水被加热时，我们经常看到蒸汽从水中升起。 热水会产生蒸汽吗？ 我们必须观察多少次蒸汽才能得出结论，将水加热是一个原因？
还有另一种可能性。 也许规律性还不够。 所谓的“ 常合”呢？ 常合说，为了使加热的水产生蒸汽，则加热和蒸汽需要不断地结合在一起。 这里的连体是指链接在一起（认为是连体双胞胎），即一个事件紧随另一事件。
最大的问题是，以这种方式定义因果关系不能排除“偶然”相关性。 热水会使我喝咖啡吗？ 即使当我加热水时，几乎总是跟着我喝咖啡，但大多数人会拒绝。 还有一些事情，例如累了，使我加热水并喝了咖啡。
第3章向我们介绍了休ume定义病因的另外两个标准： 时间优先级和连续性 。 时间优先是指原因应先于结果； 连续性意味着因果关系在空间上应该相邻。
时间优先权解释了因果关系似乎表现出的不对称性：因果关系是有方向的。
但是，时间优先级也会产生问题。 如果因时间优先级告诉我们，原因必须在影响发生之前发生，那么当连续性告诉我们必须因果关系时，因果关系如何在空间上重合？ 也就是说，因果关系究竟如何从因果“转移”？
也许空间邻接实际上需要时间上的邻接，而不是时间上的优先权-也就是说，因果关系可能必须在同一时间同时发生，以便进行因果关系？
第四章介绍了休ume因果关系的最后组成部分：必要性。 他说，影响必然取决于其原因。 但这是他思想上的一个明显缺陷-原因在现实生活中并非总是“起作用”，但这并没有减少它们的因果关系。
例如，我们可能有相互竞争或干扰的原因，也可能是由可能会失败的复杂零件组成的原因。 （在流行病学中，有一种工具可以用来考虑由许多复杂部分（称为因果派）组成的原因，请继续关注有关派的卡通因果推理解释器！）
第5章是有关反事实依赖的 。 这是科学家可能感到熟悉的原因的定义-原因是可以有所作为的东西。 但是，如果原因是可以改变的事物，那么我们如何考虑“改变”的实际含义呢？
首先，什么是反事实？ 反事实告诉我们，如果我们采取特定的措施会发生什么。 例如，如果我从自行车上摔下来，我会折断我的手臂。
反事实依赖就是反事实（或将会发生什么） 取决于我们所采取行动的特定版本。 例如，我的手臂折断可能不取决于我的自行车是什么颜色，但是它确实取决于“从自行车上掉下来”动作的版本-即，如果我没有从自行车上掉下来，我就不会摔坏。我的手臂。
Mumford和Anjum在解释反事实依存关系时提出了一个有趣的观点：有时会发生什么是由定义决定的。 这意味着我们可以拥有绝对不是事实的反事实依赖！ 他们以日历为例。
以下是一个很好的报价，总结了此问题👇🏽。 这与进行因果推断的社区之间的一次重要辩论有关：我们可以估计现实世界中无法理解的原因的因果影响吗？ （此辩论中的两个阵营是流行病学中的“定义明确的干预”阵营和计算机科学中的“做操作者”阵营。我将在以后的文章中讨论该辩论。）
第5章的另一个有趣的部分是讨论什么是反事实？ 他们是虚构的吗？ 它们真的存在于其他平行宇宙中吗？ 由于反事实依赖性，事件是否因果相关？ 或相反亦然？ 这是本体论尚未解决的问题。
在本章中，还有另外两个有用的术语可用于考虑原因：过确定和正弦 。 以下动画片解释了这些含义。
我们到书的一半了。 第6章向我们介绍了物理主义的概念。 也许我们应该将因果关系视为一个物理过程，就像能量转移一样？
如果这样做，也许我们最终可以解释“偶然”连词（在下面的示例中，解释令人困惑！）
关于能量转移的另一个好处是，它可以帮助我们解释方向性，这是因果关系的重要组成部分。 也就是说，原因导致结果，反之亦然！
但是有一个问题！ 有时，能量转移的方向不是我们在考虑因果关系时所考虑的方向……
第7章是关于多元论的 ，或者是关于所有情况的因果关系定义不仅仅一种的想法。 也许因果关系是一堆东西……
亚里斯多德相信多元主义。 他描述了4种因果关系，具体取决于您想要了解效果的程度。
这个想法的主要问题是偶然的关联也与因果关系具有“家族相似性”，但是我们不希望它们成为家族的一部分！ 多元化并不能帮助我们排除他们。
因此，多元化似乎行不通。 但是，也许我们不能轻易解释因果关系的原因是它是一个基本概念-不能分解成更小的部分的最基本的东西。 这是第8章： primitivism的主题。
第8章还质疑我们是否可以直接感知或体验因果关系，还是只能看到关系或连词。
例如，当潜水员跳下跳板时，我们看不到因果关系，只看到跳板弯曲。
另一方面，人是原因的推动者：我们可以决定做某事并使它们实现。 作为病因，也许我们可以至少在某些时候直接感觉到病因。
例如，当我们举起重物时，我们会感知并响应其重量，并根据需要调整举重和平衡。
我们快完成了！ 最终的哲学方法是第9章的性格论重点。 性情主义者说，也许因果关系不是一回事 ，而是潜在的事情。
例如，易碎的玻璃可能会破裂，但不仅会自发粉碎。 也许因果关系是相同的。
但这只是给我们提出了一个新的问题要解决：“因果”倾向住在哪里？ 有效果吗？ 原因是什么？ 在虚无的情况下如何—有时缺少东西是造成伤害的原因 ……
就是这样！ 该书最后简短地讨论了科学中因果推理的历史，涉及了皮尔森和费舍尔，以及朱迪亚·珀尔的因果关系图，并以奥斯丁·布拉德福德·希尔爵士的因果观点结束了（“破坏者警觉？”）。
那么，毕竟，我们能说出原因是什么？ 我从这本书中得出的结论是，即使经过2000多年，哲学家也不是真的知道！
即使大多数人认为他们了解了因果关系，并且在看到因果关系时就可以识别出因果关系，但要说出来根本不容易。 也许对人类来说这很好，但是科学要达到的最令人兴奋的目标之一就是教计算机如何理解因果关系。
为了创建真正的智能人工智能，我们需要一台不仅可以理解世界上发生的事情，而且可以理解为什么发生的机器。 如果我们不能说出来，我们如何希望帮助机器做到这一点？
那么，我们该何去何从？ 答案在于因果推理。 即使我们不能肯定地说出某事是否是原因，我们仍然可以尝试估计因果关系 。 也就是说，我们可以估计比较两个或多个不同的动作，我们平均预期反事实会发生多少变化。
为此，我们不是成为哲学家，而是成为因果关系的医生：我们需要寻找因果关系的特征性症状和体征，例如规律性，然后尝试排除所有可能的替代诊断，即其他可能的解释是什么比因果关系？
就这样，谢谢您的坚持！
如果您想更多地了解因果关系的哲学，请阅读《因果关系：非常简短的介绍》 ，作者还会有新的更深入的书，《科学中的因果关系》 。
如果您想了解更多因果推论，请在这里和Twitter @EpiEllie上关注我……如果还不够，那么一本很棒的（免费的！）入门教科书是Miguel Hernan和James Robins撰写的《 因果推论书》 。
