Джудея Перл сначала научил машины рассуждать при неопределённости: байесовские сети1 связали события в граф вероятностных зависимостей. Но связь — ещё не причина, и Перл пошёл дальше, превратив стрелки графа в причинные.

Его ключ — различие между «видеть» и «делать». Заметить, что у пьющих кофе давление выше, — одно; вмешаться и заставить пить кофе — другое. Обычная вероятность их путает; Перл ввёл оператор do2, отделяющий вмешательство от наблюдения, и правила, позволяющие вычислить эффект вмешательства из наблюдений — если граф причин известен.

«Данные не понимают причин. Причины живут в модели, которую ты приносишь к данным.» — по духу работы Перла

Отсюда его лестница причинности: видеть, делать, воображать. Корреляция — первая ступень, вмешательство — вторая, контрфактическое «а что было бы» — третья, вершина. Большая часть статистики застряла на первой; Перл показал путь наверх.

Его графы — второй язык причинности рядом с потенциальными исходами Рубина. Один считает недостающую половину, другой рисует карту причин. На них держится вся современная попытка вытащить из данных не «что связано», а «что на что влияет».