Escada da Causação

Para Alan Turing, a inteligência de uma máquina era definida pelo comportamento. O Teste de Turing estabelecia que, se uma máquina pudesse replicar o comportamento humano a ponto de se tornar indistinguível de uma pessoa, ela seria considerada inteligente. No entanto, para Judea Pearl, essa visão foca no sintoma, não na causa.

Em seu livro The Book of Why, Pearl argumenta que a verdadeira inteligência não reside na capacidade de imitar padrões, mas na habilidade de compreender as relações de causa e efeito. Para organizar essa transição de pensamento para um conceito causal, Pearl propôs o que chama de Escada da Causação: um framework que divide a capacidade de entendimento em três níveis evolutivos.

1. Primeiro Degrau: Associação (Ver)

A associação é o nível mais básico e comum, fundamentado na observação. Trata-se de detectar padrões e regularidades: “Se eu vejo A, qual a probabilidade de ver B?”. É o domínio da estatística tradicional, da regressão e do aprendizado de máquina atual.

Neste degrau, apenas replicamos o que observamos por meio da correlação. É um comportamento primitivo que encontramos no dia a dia: um bebê aprendendo associações, ou uma coruja que observa o ruído na mata e o associa ao alimento sem precisar entender a anatomia do rato. Nossos ancestrais também operavam aqui ao aprenderem que certos cogumelos eram venenosos; se o consumo era seguido de morte, criava-se a associação. A inteligência artificial atual por exemplo é excelente neste degrau, mas ela apenas "vê" o mundo sem compreender os mecanismos por trás dele.

2. Segundo Degrau: Intervenção (Fazer)

A intervenção vai além da observação passiva, ela envolve a manipulação ativa de variáveis para observar novos resultados (outcomes). Aqui, não basta observar o meio, é preciso intervir nele para responder perguntas do tipo: "O que acontecerá se eu fizer X?".

Um exemplo clássico é o estudo de impacto de medicamentos. Não basta analisar dados de pessoas que já tomam o remédio por conta própria, precisamos de um grupo de controle e uma intervenção direta para isolar efeitos adversos e entender o impacto real. É o nível dos experimentos controlados e Testes A/B. A intervenção é superior à associação porque mudar o que existe gera informações que os dados passivos não conseguem fornecer: ver fumaça nos dá uma probabilidade de fogo, mas fazer fumaça é uma ação que altera o sistema. Questões de intervenção não podem ser respondidas apenas com dados observacionais como Big Data ou redes neurais profundas se não houver um modelo que modifique a ação que observamos.

3. Terceiro Degrau: Contrafactuais (Imaginar)

Se a associação é sobre ver e a intervenção é sobre fazer, o contrafactual é sobre imaginar. Este é o topo da escada e a característica que nos define como seres humanos. Ele lida com o "E se?": a capacidade de olharmos para o passado, criarmos um universo paralelo em nossa mente e comparar o que ocorreu com o que poderia ter ocorrido sob condições diferentes.

Diferente dos degraus anteriores, o contrafactual não pode ser respondido apenas com dados atuais ou experimentos presentes, pois o evento já passou. É um exercício de retrospectiva e rigor lógico. Utilizamos essa habilidade em diversas áreas:

Este nível permite a atribuição de responsabilidade, sendo o pilar fundamental para uma inteligência que compreende, de fato, o funcionamento do mundo.