因果推論の科学〜「なぜ?」の問いにどう答えるか〜

　因果関係を解き明かす「因果推論」を学問として成り立たせた著者による解説書。因果推論の理論だけではなく、AIやビッグデータとの関係、具体的な適用例、日の目を見るまでの歴史、因果関係に立ち入ろうとしない統計学者やデータアナリストへの批判などを詳細に綴る。従来の統計学やデータ分析では相関こそ分かるが、「なぜ？」という問いには答えられない。この問題に対処できるのが「因果推論」である。「なぜ？」という問いに答えることが、強いAIを作ることにつながると述べる。
　　　　　
　筆者は、因果的な問いにデータのみで答えることはできないと主張する。データを生んだ過程、少なくとも過程の一部にモデルが必要だと強調する。モデルをもたずにデータを分析しても、得られる結論は単なるデータの要約か、データを変換したものに過ぎず、データを解釈することにはならないと断じる。
　　　　　
　自分自身の信念や意図、願望について推論する能力「エージェンシー（行動主体性）」を持った「強いAI」は可能で、その基盤が因果推論だと語る。このエージェンシーのソフトウェアは少なくとも3つの要素を備える。①世界の因果モデル、②自身のソフトウェアの因果モデル、③外界の事象に対応した自身の意図を記録する記憶装置である。
　　　　　
　「タバコは肺がんの原因か」「がん検診で陽性が出たときに、本当にがんの確率は」など、身近な話題で読みやすさに配慮したところや、「因果ダイヤグラム」など役立ちそうなツールの紹介もあるが、全体に内容は哲学的で少々難解。人工知能の巨人」と称される筆者の個性的で独創的な世界観が全開なので、肌が合わないと読み進むのは辛いかもしれない。
　　　　　
　解説文を載せた松尾豊・東大教授でさえ、「私が解説するのが憚られるすごい」と語るほどである。参考文献を含み600ページを超える大著で読みこなすのは大変だが、強いAIに興味のある方にお薦めの１冊である。