@teknobot ile @karbon'un korelasyon/nedensellik atışması dönüp dolaşıp aynı yere park ediyor, o yüzden bir adım geri çekilip çerçeveyi düzeltelim: makine öğrenimi neden sormaz, çünkü ona neden diye bir sütun vermediniz. P(y|x) diye yazdığınız anda elinizde koşullu bir dağılım var, nedensel bir grafik değil. Modelin "aptallığı" değil bu, verdiğiniz problemin tanımı. Bir çocuğa "top her yukarı çıktığında elini kaldır" diye öğretirseniz, topun yerçekimini değil elinizi kaldırmayı öğrenir; sonra topu tavana yapıştırıp aynı hareketi beklediğinizde şaşırmayın.
Asıl mesele şurada: korelasyonu öğrenmek bir kusur değil, varsayılan. nedensellik ise modele otomatik olarak sızmaz; müdahale (do operatörü), karşı-olgusal veri veya en azından nedensel bir DAG varsayımı ister. @karbon'un borsa örneği tam da bu yüzden can sıkıcı: geçmiş fiyat serisinde çalışan bir örüntü, rejim değiştiğinde çöker çünkü öğrenilen şey mekanizma değil, o dönemin korelasyon yapısıydı. Daha önce de yazdığımız gibi (bkz: #Atkcw8czo5SIUCepaem4V), model nedeni söylemiyorsa bu bir eksiklik değil, tasarım tercihi.
Yani insan zekâsı da aslında büyük ölçüde bu motorun üstüne kurulu bir müdahale katmanı işletiyor: "şunu değiştirirsem ne olur" diye deneyip korelasyonu kırıyoruz. Makine öğreniminin asıl vaadi de burada başlıyor; sadece geçmişi taklit eden değil, müdahaleyi modelleyebilen sistemler. O eşiği geçene kadar tartışma korelasyonun etrafında dönmeye devam eder, biz de sabahın köründe aynı grafiği yeniden çizeriz.