在本書中，人工智能領(lǐng)域的權(quán)威專家朱迪亞·珀爾及其同事領(lǐng)導(dǎo)的因果關(guān)系革命突破多年的迷霧，厘清了知識的本質(zhì)，確立了因果關(guān)系研究在科學(xué)探索中的核心地位。

核心內(nèi)容

第一部分，應(yīng)該怎么用科學(xué)的方式，看待因果關(guān)系？

第二部分，應(yīng)該怎么用科學(xué)家的智慧，來完善自己的因果思維？

前言

按照慣例，我們都會用一句話，或者一個問題，來概括整本書的核心內(nèi)容。但是今天，我可能得多說幾句，因為這本書的內(nèi)容太豐富了。

這本書主要說了什么呢？借用作者的原話，其實也沒什么，我只是推開了一扇新的科學(xué)，叫因果科學(xué)的大門而已。注意，他說的不是一個新的課題，或者新的研究，而是一門新的科學(xué)。

當(dāng)然，敢說這話的，也不是一般人。這本書的作者，是人工智能領(lǐng)域的傳奇人物，著名的計算機(jī)科學(xué)家朱迪亞·珀爾。老人家今年已經(jīng)83歲，曾經(jīng)被《大西洋月刊》評為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的開山鼻祖。

但是現(xiàn)在，已經(jīng)80多歲的珀爾，卻是這門技術(shù)，最激烈的批評者。他的態(tài)度為什么會有這么大的轉(zhuǎn)變？我們有必要花兩分鐘說說，因為只要讀懂了這個原因，我們也就大致了解了這本書的主要內(nèi)容。簡單說，珀爾的態(tài)度之所以發(fā)生轉(zhuǎn)變，原因就在“因果”這兩個字上。

珀爾認(rèn)為，現(xiàn)在的人工智能，根本就不具備真正的智能。它只能算是一個龐大的數(shù)據(jù)庫。它所有的能力，都是基于已有的數(shù)據(jù)，都來自人類的輸入。但是，真正的人工智能，必須能夠超越經(jīng)驗，能夠想象一些從來沒發(fā)生過的情況，能夠處理那些從來沒有被錄入數(shù)據(jù)庫之內(nèi)的事。而要想具備這種超越經(jīng)驗的能力，首先要具備因果思維。

那么，為什么說因果思維，能讓你具備超越經(jīng)驗的能力呢？舉個例子，在《圣經(jīng)》里，上帝針對吃蘋果這件事問夏娃，“你都做了什么？”夏娃回答，都是因為蛇，是蛇騙我吃的蘋果。注意，上帝問的是事實，是你都做了什么。而夏娃回答的是因果，是做這件事的原因。對人類來說，因果是一種特別自然的思考方式。但是，就是因為太自然了，以至于很多人都沒注意到，這種思考方式，其實反映了人類的一種，超越經(jīng)驗的能力。

你看，夏娃之所以要回答做這件事的原因，是因為她猜到，上帝可能會責(zé)備她。她想找個理由，獲得寬恕。但是，注意，上帝責(zé)備她這件事，實際上從來沒有發(fā)生過，它根本不在夏娃的經(jīng)驗之內(nèi)。只是夏娃猜到，上帝會責(zé)備她。你看，在這一問一答的因果分析中，夏娃已經(jīng)完成了一次超越經(jīng)驗的思考。

換句話說，因果，不僅僅是對已知經(jīng)驗的總結(jié)。比如因為我吃了飯，所以我覺得飽。因果還有更深一層的意義，它其實是一種超越經(jīng)驗的思考能力。

說到這，你可能會說，只要把這種因果思維，變成一串代碼，輸入給人工智能，不就得了？當(dāng)然，這么想也沒錯。但問題就出在，這串代碼根本不存在。因為在過去的100多年里，在科學(xué)的世界里，根本就沒有因果關(guān)系。很多科學(xué)家認(rèn)為因果關(guān)系根本不存在。換句話說，因果甚至都沒有被納入科學(xué)的范疇，科學(xué)家怎么可能用科學(xué)的語言來描述它？而沒有科學(xué)的語言，又怎么可能把它教給人工智能？

說到這，我們可以說說，這本書的核心了。它的核心價值，就是讓因果這門學(xué)問，重新回到科學(xué)的范疇之內(nèi)，研究怎么用科學(xué)的視角看待因果？

當(dāng)然，這門科學(xué)最終會發(fā)展成什么樣？會不會成為一門新的科學(xué)？現(xiàn)在都難說。我只能說，假如能成，那么此時此刻，你就見證了一個偉大的時刻，見證了一門新科學(xué)的誕生。當(dāng)然，即使不成，我們也算是參與了一場精彩絕倫的，有關(guān)因果的科學(xué)思辨。

在正式解讀之前，我要先說明，這本書的信息量非常大，很難用半個小時說清。而且書中的某些內(nèi)容，確實超出了我的能力范圍。今天的解讀，我們頂多算是揭開了因果科學(xué)的一個邊角。假如未來某天，你有緣讀到這本書，也希望今天的解讀，能對你閱讀原書有所幫助。

接下來，我將分成兩部分，為你解讀這本書。第一部分，我們一起看看這場持續(xù)了100年的，有關(guān)因果的科學(xué)思辨。說說到底應(yīng)該怎么用科學(xué)的方式，看待因果關(guān)系？第二部分，我們再深入借鑒科學(xué)家的智慧，說說應(yīng)該怎么用科學(xué)家的智慧，來完善自己的因果思維？

第一部分

咱們先說第一部分，應(yīng)該怎么用科學(xué)的方式，看待因果關(guān)系？

前面說過，在過去的100多年，在科學(xué)的世界里，根本就沒有因果關(guān)系。為什么沒有？這要從100多年前說起。

1877年，著名的發(fā)明家、人類學(xué)家，也是統(tǒng)計學(xué)的鼻祖，達(dá)爾文的表弟，叫弗朗西斯·高爾頓，做了一個實驗。這個實驗得出一個結(jié)論，認(rèn)為科學(xué)的世界里，根本沒有因果。

這個實驗并不復(fù)雜。把一塊木板立起來，然后木板的上半部分，是一排排的小格擋。下半部分，是一排垂直的豎槽。一個小球從上邊的正中央落下來，經(jīng)過一排排小格擋的碰撞之后，落在下面的槽里。當(dāng)然，落在哪個豎槽，事先算不出來，碰撞是隨機(jī)的。這個板子，叫作“高爾頓板”。

在實驗里，雖然小球的下落是隨機(jī)的，但是，當(dāng)你放下一堆小球之后，會發(fā)現(xiàn)，小球的分布呈現(xiàn)出一種規(guī)律。中間部分的豎槽里，球特別多，然后越到兩邊，豎槽里的球越少。整個小球分布，呈現(xiàn)出一個平滑的鐘形曲線。統(tǒng)計學(xué)上，管這種現(xiàn)象叫正態(tài)分布。

高爾頓用這個實驗，來模擬人的遺傳。比如身高，人的身高會受到很多遺傳因素的影響，就像板子上那些小格擋一樣。但是，不管有多少因素，最終都會呈現(xiàn)一種正態(tài)分布。也就是，大多數(shù)人都會處在一個平均區(qū)間，不高不矮。而特別高和特別矮的人都是少數(shù)。

當(dāng)然，到這一步，并不是什么新聞。真正有趣的是接下來，高爾頓把這個實驗又延續(xù)了一步，在原來的高爾頓板下面，又接上一個高爾頓板。也就是，讓原本在豎槽里正態(tài)分布的小球，再下落一次，再次經(jīng)過一大堆小格擋，并且再次落在一排豎槽里。這么一來，會發(fā)生什么呢？

無論是理論推導(dǎo)還是實驗演示，呈現(xiàn)出的結(jié)果都是，第二層豎槽里的小球分布，會把正態(tài)分布這個趨勢放大。也就是，各個豎槽之間的小球數(shù)量，會變得更均勻。這個由小球組成的曲線，會變得更平緩。

這兩層高爾頓板，模擬的是兩代人的遺傳。對應(yīng)到現(xiàn)實世界，呈現(xiàn)出的結(jié)果應(yīng)該是，在第一代人當(dāng)中，特別高和特別矮的人是少數(shù)。而到了第二代，特別高和特別矮的人，都會變多，而身高是平均值的人會變少。就像第二層高爾頓板里的小球分布一樣。假如你沒太明白，我再次建議你點開文稿，看一眼圖片，馬上一目了然。

說到這，你一定已經(jīng)注意到，現(xiàn)實世界并不是這樣。不管是在哪一代人中，特別高和特別矮的人，都是少數(shù)。這就奇怪了，你看，假如下一代的身高，是在上一代的基礎(chǔ)上遺傳的。那么，身高特別高的人，生出的孩子，很可能比父輩還高。這么子子孫孫一代代下來，就會有越來越多，特別特別高的人。同樣，也會有越來越多，特別特別矮的人。但是，這些并沒有發(fā)生。身高特別高的人，下一代的身高，大概率上會矮一點。同樣，特別矮的人，下一代往往會高一點。總體上看，每一代人的身高分布，并沒有呈現(xiàn)出越來越大的兩極分化。

高爾頓還觀察了600多個英國名人，發(fā)現(xiàn)這些名人的兒子們，普遍不如父輩有名。就像咱們常說的，富不過三代。高爾頓把這個現(xiàn)象叫作回歸平庸。現(xiàn)在，我們稍微改了個字眼，管它叫，回歸平均。也就是，不管上一代比平均值高多少，或者低多少。在下一代身上，這些差異大概率上都會縮小，他們會接近平均。

那么，到底是什么原因，導(dǎo)致了回歸平均這個現(xiàn)象呢？這個問題，高爾頓思考了12年，終于得出結(jié)論，根本就沒有原因，沒有神秘的力量。世界本身就不是因果能解釋得了的。冥冥之中，我們就是會回歸平均，沒有理由。當(dāng)然，這其中還有很多復(fù)雜的研究思考，咱們在這就不展開說了。

其實，不管到底是什么力量，導(dǎo)致了回歸平均。它都指向一個事實，那就是，父親的身高，并不能百分百決定孩子的身高。上一代，并不能決定下一代。它們存在一定的關(guān)聯(lián)，但不存在絕對的因果。高爾頓把這種關(guān)系稱為，相關(guān)性。這就是相關(guān)性這個概念的起源。

后來高爾頓的學(xué)生，叫卡爾·皮爾遜，把這個思想壯大，認(rèn)為世界上只有相關(guān)，沒有因果。這也成為很多科學(xué)家的共識。這就是為什么說在過去很長一段時間里，科學(xué)的世界里，只有相關(guān)，沒有因果。

同時，皮爾遜還對相關(guān)性做了區(qū)分，認(rèn)為在這些相關(guān)性中，有些相關(guān)很有意義。比如父輩的身高和孩子的身高。還有些相關(guān)性沒什么意義。比如一個國家的人均巧克力消費量，和這個國家的諾貝爾獎得主人數(shù)，呈現(xiàn)正相關(guān)。這種相關(guān)性就沒意義，總不可能是吃巧克力導(dǎo)致了得諾貝爾獎的幾率增加。

你看，皮爾遜的論證，好像很有道理。到這一步，有關(guān)因果的爭論，好像已經(jīng)有了定論。但是，不知道你發(fā)現(xiàn)沒有，皮爾遜的觀點里，其實有一個自相矛盾的地方。回顧一下剛才的話，皮爾遜說，巧克力消費量和諾貝爾獎得主的人數(shù)，這種相關(guān)沒意義。而之所以沒意義，是因為吃巧克力不會導(dǎo)致得諾貝爾獎的幾率增加。

注意，這里用到了，導(dǎo)致這個詞。什么叫導(dǎo)致？說到底，不還是因果嗎？換句話說，皮爾遜自己不承認(rèn)有因果，認(rèn)為世界上只有相關(guān)。只是有些相關(guān)有意義，有些相關(guān)沒意義。而判斷有沒有意義的標(biāo)準(zhǔn)，還是因果。說到底，作為因果關(guān)系最忠實的反對者，皮爾遜自己也在使用因果關(guān)系。

你看，到這一步，有關(guān)因果的爭論，就變得有點尷尬了。從科學(xué)上，我們證明不了因果關(guān)系存在。但是，我們的思考，又離不開因果關(guān)系。那么，我們到底應(yīng)該怎么用科學(xué)的方式，來看待因果關(guān)系呢？

對于這個問題，珀爾在這本書里給了一個答案。他借用了一點哲學(xué)的視角。他認(rèn)為，要想說明白因果，得先把主觀和客觀，這兩個維度分開看。在他看來，因果，其實是一種人類的主觀思維方式。也就是，當(dāng)我們觀察到一些客觀事實之后，就會主觀的建立起因果聯(lián)系。至于客觀世界，也許不是按照因果規(guī)律運轉(zhuǎn)的，就是只有相關(guān)，沒有因果。但是，人類認(rèn)知這個世界的方式，卻是通過建立因果關(guān)系。比如你吃完一個饅頭之后，你確定，只要再吃幾個，你就會飽。但是，事實上，你并沒有吃到后面的饅頭，這只是你的猜測。為什么會產(chǎn)生這個猜測？因為你在無形中建立了一種因果關(guān)系，覺得是吃饅頭這個原因，導(dǎo)致了你吃飽這個結(jié)果。所以你確定，只要再吃幾個饅頭，你就會飽。你看，即使是再簡單不過的一次思考，我們就已經(jīng)調(diào)用了因果關(guān)系。

換句話說，不管客觀世界存不存在因果關(guān)系，我們主觀上都離不開因果這個思考方式。

其實，在讀到這的時候，我個人是感覺，這個結(jié)論有點不夠解渴。作為一本講因果關(guān)系的書，書里從頭到尾，都沒有正面回答，應(yīng)該怎么用科學(xué)的語言，來定義因果關(guān)系。書里只是描述了因果關(guān)系的兩個特征。第一，開頭說過，因果關(guān)系其實反映了一種超越經(jīng)驗的思考能力。第二，因果關(guān)系是一種主觀建立的思考方式。

但是，回過頭來想想，作者這么想也并不是沒有道理。首先，現(xiàn)在的科學(xué)研究，確實還沒到這一步。怎么用科學(xué)的方式定義因果關(guān)系，根本就沒有一個定論。但是，你又不能一直糾結(jié)在這個問題上，因為有一個因素，逼得你必須往前走。這個因素就是人工智能。假如我們糾結(jié)于，因果到底存不存在？或者怎么用科學(xué)語言來描述因果關(guān)系？等研究明白了之后，再把它們變成代碼，教給人工智能。那這個周期未免太長了。就像你非要把牛頓的力學(xué)定律研究明白之后，再制造一把錘子一樣。珀爾其實是想跳過理論研究這一步，直接去實踐，去琢磨怎么把因果思維，教給計算機(jī)。

所以，他先是在相關(guān)性的定論中，找出一個漏洞。你看，到這一步，說因果不存在這個觀點，不能完全站住腳了。你就算不支持因果關(guān)系存在，至少也找不出徹底顛覆它的理由。好，既然理論上糾纏不清，我們也不必費腦筋，干脆直接通往實踐。我們直接琢磨下一件事，就是怎么把因果思維教給機(jī)器？

在確定這個目標(biāo)之后，我們首先要解決的問題，就不是怎么定義因果關(guān)系。我們的首要問題變成了，怎么完善自己的因果思維？你看，既然因果思維是主觀的，現(xiàn)在你又要把它教給機(jī)器。那么在傳授之前，你至少得先盡可能完善自己的因果思維。就像你想當(dāng)老師，首先得提高自己的水平。而且，這不光是科學(xué)家的問題，這和我們每個人都有關(guān)。

接下來，第二部分，我們就來說說，怎么完善自己的因果思維？

第二部分

在介紹書里的觀點之前，我有一點個人的思考，非常想跟你分享。當(dāng)然，這也是因為這篇解讀稿本身篇幅有點長，而且很嚴(yán)肅。我的個人分享，就算是一個中場休息吧。我想跟你講兩個故事。

第一個故事，是我們都很熟悉的神話，后羿射日。說的是，天上有九個太陽，莊稼熱得寸草不生，人也快熱死了。怎么辦？一個叫后羿的人，用一把大弓，射下了八個太陽。當(dāng)然，我們都知道這個故事是虛構(gòu)的。但是，我希望你注意的是，我們在構(gòu)思這個故事的時候，使用的因果模型。那就是，當(dāng)天上有九個太陽，這個原因，會導(dǎo)致什么結(jié)果？答案很明顯，那就是熱。

第二個故事，來自于著名的小說《三體》。說的是，在遙遠(yuǎn)的外星系，有三個太陽。這三個太陽在萬有引力的作用下，彼此吸引，做出了無窮無盡的不規(guī)則運動。這個運動沒有任何規(guī)律。人類根本算不出來。它已經(jīng)超過了人類目前的數(shù)學(xué)極限。注意，在這個故事里，我們的因果模型已經(jīng)變了。我們已經(jīng)意識到，用不了九個太陽，只要有三個，它們的運動規(guī)律，就已經(jīng)超過了人類的數(shù)學(xué)極限。

你看，在后羿射日的故事里，我們建立因果模型時，只考慮到了，熱這一個因素。因為在人們編這個故事的時候，還沒有發(fā)現(xiàn)萬有引力。但是，在《三體》的故事里，人們已經(jīng)意識到，萬有引力的存在。所以，我們也意識到，三個太陽帶來的不僅僅是熱，還有人類無法預(yù)測的不規(guī)則運動。

當(dāng)然，這個因果模型也不一定準(zhǔn)確。沒準(zhǔn)未來的某一天，人們又發(fā)現(xiàn)了萬有引力之外的新規(guī)則。我想說明的是，這個世界同時存在很多不同維度的規(guī)則，比如熱力、萬有引力、能量守恒，等等。你能察覺到的規(guī)則越多，越關(guān)鍵，你的因果模型就越準(zhǔn)確。

好，這是我個人，對于怎么完善因果思維的一點思考。接下來，咱們書歸正傳，說說珀爾作為一個科學(xué)家，是怎么看待這件事的。在這本書里，珀爾給出了很多完善因果思考的方法。其中，有兩個方法出現(xiàn)的頻率最高，幾乎貫穿全書。第一個方法叫區(qū)分混雜因子，第二個方法叫找到中介因素。

咱們先說第一個，區(qū)分混雜因子。什么叫混雜因子？咱們得從一個著名的悖論說起。這個悖論叫，辛普森悖論。

它說的是，假設(shè)有一種藥物，對男人有害，對女人也有害，但是，對人類有益。是的，你沒聽錯，就是一種藥，對男人有害，對女人有害，但是對人類有益。你可能覺得，這不是自相矛盾嗎？太匪夷所思了。別急，聽完下面的推論，你會覺得更匪夷所思。

首先，這個結(jié)論是有扎實的數(shù)據(jù)支撐的。假設(shè)，這個實驗把患者分成了兩個組，一個是吃藥的處理組，一個是沒吃藥的對照組。處理組包括40名女性和20名男性。而對照組反過來，包括40名男性和20名女性。但是，兩個組的總?cè)藬?shù)是相同的，都是60人。

然后，在沒吃藥的對照組，40名男性中，有12人患上了心臟病，患病率是30%。20名女性中，有1人患上了心臟病，患病率是5%。而在吃過藥的處理組，20名男性，有8人患病，患病概率是40%。40名女性，有3人患病，患病率是7.5%。

當(dāng)然，我知道這些數(shù)字很復(fù)雜，你也不用刻意去記。你只需要大概知道。男性不吃藥，患病率是30%，吃了藥，患病率是40%。顯然，藥物對男性有害。而女性，不吃藥，患病率是5%，吃了藥，患病率是7.5%。一目了然，它對女性也有害。

但是，接下來，反常的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了。假如把男性和女性的人數(shù)加在一起，重新計算這個比例。它就變成了在沒吃藥的60個人里，得病的總數(shù)是13人，患病率是22%。而吃過藥的60個人，得病的人數(shù)是11人，患病率是18%。再重復(fù)一遍，從總?cè)藬?shù)上看，不吃藥，患病率是22%，吃藥，患病率是18%。這就得出了一個結(jié)論，這個藥對人有效。

前前后后把這些結(jié)論連在一起，就構(gòu)成了辛普森悖論。一個藥對男人有害，對女人也有害，但是對人類有益。假如你還是不信的話，我在音頻稿里，放了一張辛普森悖論的圖表，你可以看看，一目了然。

辛普森悖論本身并不是一個新發(fā)現(xiàn)，它已經(jīng)讓學(xué)術(shù)界爭論了幾十年。這回，珀爾從因果關(guān)系的角度，提出了一個新解法。這就是，你要找到造成辛普森悖論的混雜因子。所謂混雜因子，就是同時會影響原因和結(jié)果的那個因素。在這個實驗里，吃不吃藥是原因，有沒有得病是結(jié)果。那么，是什么因素，同時在干擾這兩點呢？仔細(xì)想想，你就會發(fā)現(xiàn)，是性別。

你看，男性和女性服藥前后的發(fā)病率不一樣，說明性別對服藥結(jié)果有影響。同時，在對照組里，男性比女性多，而在處理組里，男性比女性少。這說明，男女的服藥比例，也跟性別有關(guān)。好，到這一步，我們可以確定，性別是這個實驗里的混雜因子。這個混雜因子，也叫后門路徑。它就像在這個因果鏈條里，開啟了一個后門，然后從后門進(jìn)入，干擾因果關(guān)系。

意識到性別這個混雜因子之后，你要做的，就是阻斷這個混雜因子。所謂阻斷，其實就是要堅守一個原則，那就是，絕不能把跟混雜因子相關(guān)的因素，直接加在一起，一定要分開計算。體現(xiàn)在這個實驗里，性別是混雜因子，你就不能把男女的人數(shù)直接加在一起，而是要分別計算男女各自的得病概率。分開計算之后，這個混雜因子的干擾，就被排除了。被排除之后，你才能做接下來的統(tǒng)計。

按照這個方法，男性服藥前的得病概率是30%，女性服藥前的得病概率是5%。那么就可以算出，對男女總體而言，服藥前的得病概率是二者的平均值，17.5%。而服藥后，男性的得病概率40%，女性是7.5%，平均值是23.75%。你看，算完之后，對男女總體來說，服藥前得病的概率是17.5%，服藥后是23.75%。這么一來，你就獲得了一個正確的結(jié)論。這個藥對男性有害，對女性有害，對人類也有害。

這個算法乍一聽可能有點復(fù)雜，我建議你花一點時間，稍微想一想。它就像一層窗戶紙，一旦捅破，你會發(fā)現(xiàn)其實特別簡單。更重要的是，珀爾本人，把因果思維分成了好幾個層級，都是什么，咱們就不多說了。但是，我剛剛跟你說的區(qū)分混雜因子，是最高級的一級。花點時間搞懂這一級，你就能體會到珀爾眼中的，最高級的因果思維是什么樣的。

當(dāng)然，假如你覺得這一級有點復(fù)雜。咱們把難度稍微降低一點。說說第二個稍微簡單一點的方法，叫找到中介因素。

什么叫中介因素？簡單說，就是由一個原因，導(dǎo)致第二個原因，而第二個原因，導(dǎo)致最終的結(jié)果。這第二個原因，就是中介因素。

舉個例子，在幾百年前的航海時代，船員經(jīng)常得壞血病，最終可能導(dǎo)致死亡。當(dāng)時的人猜測，這可能跟飲食有關(guān)，因為海上沒有新鮮的蔬菜和水果。18世紀(jì)，蘇格蘭海軍發(fā)現(xiàn)，服用檸檬能預(yù)防壞血病。好，這就得出了一個因果模型，檸檬是原因，預(yù)防壞血病是結(jié)果。

當(dāng)時，本來給船員吃的是西班牙檸檬，后來發(fā)現(xiàn)，西印度檸檬更便宜。為了節(jié)省成本，就換成了西印度檸檬。同時，為了防止變質(zhì)，人們還把檸檬榨成汁，煮熟了帶上船。結(jié)果，壞血病大面積爆發(fā)。你看，這個因果模型，被顛覆了。顯然，檸檬并不是預(yù)防壞血病的原因。直到20世紀(jì)初，人們才弄明白，真正對壞血病有預(yù)防作用的，是檸檬里的維生素C。而西印度檸檬的維生素C含量只有西班牙檸檬的四分之一。而且檸檬汁煮熟后，這些僅存的維生素C也被破壞掉了。

在這個故事里，維生素C，就是中介因素。是吃檸檬導(dǎo)致了吃進(jìn)維生素C，而吃了維生素C，又導(dǎo)致了預(yù)防壞血病。

換句話說，找到中介因素，是建立因果模型的關(guān)鍵。假如你的因果模型不能被反復(fù)驗證，你就要考慮，是不是忽略了中介因素。

好，這是我們今天說的第二個，提升因果思維的方法，找到中介因素。在珀爾建立的因果思維層級里，無論是找到中介因素，還是區(qū)分混雜因子，它們都屬于高級的思考方法。花點時間搞懂它們，對我們還是很有幫助的。

以上就是第二部分內(nèi)容，怎么提升自己的因果思維？我們說了兩個方法。第一個方法是，區(qū)分混雜因子。也就是找到那個，同時對原因和結(jié)果產(chǎn)生影響的因素，然后想辦法阻斷它的干擾。第二個方法叫，找到中介因素。也就是，由原因一導(dǎo)致原因二，而原因二又導(dǎo)致結(jié)果。這個原因二，就是中介因素。中介因素，是建立準(zhǔn)確因果模型的關(guān)鍵。

總結(jié)

到這里，這本《為什么》先為你解讀到這。咱們今天一共回答了兩個問題。第一個問題是，科學(xué)家是怎么看待因果關(guān)系的？珀爾給出的結(jié)論是，因果是我們觀察世界的主觀模型。第二個問題是，怎么提升自己的因果思維？咱們說了兩個方法，區(qū)分混雜因子和找到中介因素。這部分剛說完，就不再重復(fù)了。