Știința modernă se apropie rapid de o criză provocată de utilizarea pe scară largă a tehnologiilor de învățare automată. Această declarație a fost făcută la conferința Asociației Americane pentru Progresul Științei de la Washington, D. C., Genevera Allen, statistică la Universitatea Rice.
Allen a vorbit despre problema gravă asociată cu așa-numita criză de reproductibilitate. Aplicând algoritmi apropiați de AI și care înțeleg prost principiile activității lor, oamenii de știință moderni adesea acordă prea multă atenție „zgomotului”, care nu poate fi reprodus cu experimente repetate.
„Cercetătorii au deja o înțelegere a crizei de reproductibilitate. Cred că cauza principală a problemei este utilizarea algoritmilor de învățare automată , a spus Allen.
Se întâmplă adesea că rezultatele cercetărilor efectuate folosind învățarea automată să pară plauzibile, a spus Allen, cu toate acestea, de îndată ce apar cercetările efectuate cu un set mare de date, vechea începe imediat să pară inexactă.
„Problema cheie a învățării automate este că găsește tipare chiar și acolo unde nu există deloc. Singura cale de ieșire din această situație este de a dezvolta noi algoritmi capabili să genereze predicții cu adevărat fiabile și reproductibile”, spune statisticianul.
Kolesnikov Andrey
