Ereditate: cât de receptivă este o trăsătură la intervențiile genetice. Plasticitate: cât de receptivă este o trăsătură la nivel local la intervențiile de mediu. Crescătorii și inginerii geneticieni ar trebui să le pese de ereditate. Educatorii și formatorii ar trebui să le pese de plasticitate.

Ereditatea este estimată presupunând un mediu constant, plasticitatea presupunând invers. Ambele presupuneri sunt, desigur, false: mediul nu este constant și nici populația. Dar estimările locale funcționează, în cea mai mare parte.

Eritabilitatea ridicată pentru o anumită trăsătură nu implică o plasticitate scăzută sau invers. Ambele sunt despre cât de sensibilă este o trăsătură la intervenții (cunoscute). Culoarea părului adult este foarte sensibilă la schimbările genetice și de mediu, numărul de capete fiind insensibil la ambele.

Estimările de ereditate sunt, de asemenea, relative la varianța genetică care există efectiv în populație, plasticitatea la variația de mediu care există de fapt. Nu ne pasă prea mult de niciunul dintre acestea. Ceea ce ne pasă de fapt este ceva ce nu am văzut definit în altă parte, deși oamenii îl folosesc implicit tot timpul: ereditatea și plasticitatea contrafactuală estimate în cadrul intervențiilor cunoscute și al intervențiilor plauzibil care pot fi descoperite.

Așa cum sunt definite în mod normal, ereditatea și plasticitatea nu folosesc calculul lui Pearl. Nu îți spun la ce să te aștepți în timpul intervenției, ci doar ce să prezici din observație. Ceea ce ne dorim de fapt este ceva ce am putea numi în schimb eritabilitate/plasticitate așteptată.

Inferența activă face o distincție similară între minimizarea energiei libere variaționale și minimizarea energiei libere așteptate. Foarte linii mari, energia liberă așteptată reprezintă ambiguitatea (necunoscute necunoscute). Ce se întâmplă dacă setul de intervenție sau valorile sunt greșite?

Cu informații perfecte și calcul infinit, acestea sunt la fel. Dacă modelul tău este corect și complet, poți pur și simplu să mergi la răspuns. Dar dacă lucrurile sunt ambigue... trebuie să faceți un compromis între intervenție pentru a afla mai multe despre intervenție și intervenția din motive pragmatice.

Dacă testați toate intervențiile unei singure persoane, veți găsi setul de trăsături care sunt în mare parte independente din punct de vedere social. Dacă există o trăsătură în care normele sociale sunt importante, aceasta va fi invizibilă pentru tine. Niciun număr de astfel de RCT-uri nu îl vor găsi vreodată. Dacă apoi folosești faptul că toate intervențiile care au fost verificate experimental pentru a funcționa sunt intervenții cu o singură persoană pentru a prioritiza ce experimente să se desfășoare... Capcana se închide.

Soluția este umilința. Rezultatele intervențiilor generice și de mediu sunt incredibil de complexe și greu de prezis. Știm unele lucruri, dar limitele cunoștințelor noastre sunt foarte reale. A face declarații definitive despre ceea ce este sau nu este posibil este neînțelept.

Rămânând deschiși să învățăm mai multe, ne permitem oportunitatea de a observa acea mică notă de curiozitate, de discordie, care ar putea duce la o învățare reală. Și având în vedere importanța subiectului și abilitățile noastre demonstrabil limitate astăzi, este nevoie de o astfel de umilință.