A Probabilistic Theory of Causation

Aunque no trata directamente la causalidad probabilística, Hempel fue una figura clave en la filosofía de la ciencia que influyó en Suppes. Su discusión sobre qué constituye una "explicación" y cómo las leyes universales se relacionan con eventos particulares, incluso si no son probabilísticas, sienta las bases para entender cómo Suppes aborda la causalidad como una forma de inferencia y explicación. La conexión es no obvia porque la teoría de Hempel es determinista, pero su rigor lógico y su enfoque en la estructura de la explicación son fundamentales para entender el campo en el que se mueve Suppes.

Este libro, aunque posterior a Suppes, ofrece una perspectiva distinta sobre la relación entre causalidad y explicación que dialoga indirectamente con la visión probabilística. Lipton no se centra en la probabilidad como Suppes, sino en la inferencia abductiva para seleccionar la mejor causa, lo cual, sin embargo, implica evaluar la plausibilidad y la fuerza explicativa de diferentes hipótesis causales, un proceso que subyace también a la evaluación de probabilidades causales. La conexión es no obvia porque aborda la misma problemática desde un ángulo abductivo, no estrictamente probabilístico, pero con resonancias en cómo se evalúan las causas.

Mientras Suppes se enfoca en la formalización de la causalidad probabilística, Goodman aborda un problema filosófico subyacente que afecta cualquier teoría de la predicción y, por extensión, la causalidad: cómo elegimos y justificamos las propiedades relevantes para nuestras generalizaciones. El trabajo de Goodman obliga a reflexionar sobre los fundamentos de cómo agrupamos eventos para calcular probabilidades o establecer relaciones causales, planteando un desafío profundo a la aparente objetividad de tales relaciones. Ambas obras buscan entender los límites y la validez de nuestras inferencias sobre el mundo.

Suppes utiliza un marco probabilístico para la causalidad que, aunque no explícitamente bayesiano en su formulación inicial como Savage, comparte la preocupación por la inferencia bajo incertidumbre y la formalización de cómo las probabilidades se relacionan. Savage proporciona los fundamentos más profundos de cómo las probabilidades pueden ser consideradas grados de creencia y cómo esas creencias son racionalmente revisadas. Esto es crucial para entender la aplicación y la justificación de un modelo de causalidad basado en la modificación de probabilidades. Si la causalidad implica una alteración en la probabilidad de un efecto, entonces los principios de la inferencia probabilística son esenciales.

Dagfinn Føllesdal, aunque reconocido en el ámbito de la filosofía analítica y fenomenología, no es un autor que aparezca frecuentemente en listas de recomendaciones generales de causalidad. Es un pensador escandinavo que ha contribuido significativamente a la discusión de la causalidad más allá de los enfoques anglosajones dominantes, en ocasiones dialogando y, en otras, criticando perspectivas como la de Suppes. Su obra desafía a ver la causalidad no solo como una relación probabilística, sino también como imbuida de intencionalidad y significado. Su contribución es a menudo a través de artículos de revistas especializadas y capítulos de libros, lo que dificulta la identificación de un único libro prominente con este título, pero este es representativo de su área.

Georges Boulanger es un filósofo belga cuya obra sobre la lógica de la probabilidad no es tan citada en el ámbito anglosajón como la de otros autores, pero su enfoque en las bases teóricas de la probabilidad es directamente relevante para entender las premisas de Suppes. Su trabajo proporciona una perspectiva europea continental sobre un campo dominado por la tradición analítica, ofreciendo una visión más profunda y quizás menos conocida de los problemas que Suppes intenta resolver con su teoría probabilística. Ayuda a contextualizar las bases lógicas que Suppes asume o reformula.

Ambos libros, el de Suppes y este de Pearl, comparten una profunda ambición por la formalización de la causalidad. Mientras Suppes utiliza la teoría de las probabilidades condicionales para definir la causalidad, Pearl desarrolla una estructura formal basada en diagramas acíclicos dirigidos y el cálculo do(). Si bien las herramientas específicas son distintas, la underlying motivación es la misma: proporcionar un lenguaje matemático riguroso para la causalidad. Ambos buscan ir más allá de la mera correlación y establecer criterios para la inferencia causal, utilizando un lenguaje formal claro y axiomático.

La obra de Van Fraassen, aunque su contenido difiere en su conclusión epistemológica (empirismo constructivo vs. realismo), comparte con el trabajo de Suppes una dedicación rigurosa a la clarificación conceptual y la formalización. Ambos autores escriben con una precisión que refleja un profundo compromiso con la lógica y la estructura del pensamiento científico. Van Fraassen analiza la estructura de las teorías y cómo se relacionan con la evidencia, de manera similar a cómo Suppes estructura su argumento para definir la causalidad probabilística basándose en la observación de regularidades y cambios de probabilidad, mostrando una similitud en la arquitectura argumentativa.