La scienza moderna si sta rapidamente avvicinando a una crisi provocata dall'uso diffuso delle tecnologie di apprendimento automatico. Questa dichiarazione è stata fatta alla conferenza dell'American Association for the Advancement of Science a Washington, DC Genevera Allen, uno statistico presso la Rice University.
Allen ha parlato del grave problema associato alla cosiddetta crisi della riproducibilità. Applicando algoritmi vicini all'intelligenza artificiale e capendo male i principi del loro lavoro, gli scienziati moderni spesso prestano troppa attenzione al "rumore", che non può essere riprodotto con esperimenti ripetuti.
“I ricercatori hanno già una comprensione della crisi della riproducibilità. Credo che la causa principale del problema sia l'uso di algoritmi di apprendimento automatico , ha affermato Allen.
Accade spesso che i risultati delle ricerche condotte utilizzando l'apprendimento automatico appaiano abbastanza plausibili, ha detto Allen, tuttavia, non appena appare una ricerca condotta con un ampio set di dati, il vecchio inizia immediatamente a sembrare impreciso.
"Il problema principale con l'apprendimento automatico è che trova schemi anche dove non ce ne sono affatto. L'unico modo per uscire da questa situazione è sviluppare nuovi algoritmi in grado di generare previsioni veramente affidabili e riproducibili ", afferma lo statistico.
Kolesnikov Andrey
