인과 추론 Map of Content
이 지도는 인과 추론과 설명 과학 노트로 들어가는 길목이다. 노트는
wiki/notes/에 있고, 이 지도는 링크로만 안내한다.
이 지도가 있는 이유
“상관관계는 인과관계가 아니다”라는 경고를 넘어, 데이터 속에서 진짜 원인과 결과를 찾아내고 올바르게 개입하는 법을 다룬다. 이 지도를 따라가면 “빅데이터와 인공지능은 왜 행동과 후회를 이해하지 못하는가”, “실험을 할 수 없을 때 어떻게 원인 효과를 검증하는가”, “데이터를 쪼개서 볼지 합쳐서 볼지 어떻게 결정하는가”에 답할 수 있다. 처음 읽는다면 인과 사다리의 세 단계부터 읽는다.
핵심 노트
처음 읽는다면
- 인과 사다리의 세 단계: 관측(보기), 개입(행동하기), 반사실(상상하기)이라는 세 계층의 사고 체계.
- 개입과 do-연산자: 세상을 가만히 관측하는 것과 직접 손을 뻗어 바꾸는 개입의 본질적 차이.
원인과 결과를 가려내는 법
- 백도어와 프론트도어: 무작위 실험 없이도 관측 데이터에서 순수한 인과 효과를 발라내는 두 가지 길.
- 콜라이더를 통제할 때 생기는 착각: 공통 결과를 묶어놓고 보는 순간 아무 상관 없던 두 속성이 맞서기 시작하는 오류.
- 심슨의 역설과 원인의 방향: 데이터를 쪼갤지 합칠지는 숫자가 아니라 인과 화살표의 방향이 결정한다.
출처
- The Book of Why: 주디아 펄과 대너 매켄지의 인과 혁명 정본.
이웃 지도
- 판단과 의사결정: 사람이 인과 이야기를 지어내며 통계를 무시하는 심리적 편향. 원인은 통계를 이긴다, 보이는 것이 전부다, 정상, 놀라움, 원인 찾기가 이 지도와 만난다.
- 전략: 정책과 실행의 인과 메커니즘. 좋은 전략의 세 요소, 트레이드오프와 활동들의 맞물림과 연결된다.
열린 질문 / 빈틈
- 도덕적 책임과 법적 인과성을 수리화하는 반사실(3단계) 확률과 필요성 확률(PN)은 아직 노트가 없다.
- 원인이 직접 결과를 만드는지, 매개체를 거쳐 가는지 분해하는 매개 분석(Mediation Analysis)은 아직 노트가 없다.
- 인과 모델을 갖춘 자율 AI(세계 모델)와 수동적 기계학습의 한계는 아직 노트가 없다.