A ciência moderna está se aproximando rapidamente de uma crise provocada pelo uso generalizado de tecnologias de aprendizado de máquina. Esta declaração foi feita na conferência da Associação Americana para o Avanço da Ciência em Washington, D. C. Genevera Allen, uma estatística da Rice University.
Allen falou sobre o grave problema associado à chamada crise de reprodutibilidade. Aplicando algoritmos próximos à IA e mal compreendendo os princípios de seu trabalho, os cientistas modernos freqüentemente prestam muita atenção ao "ruído", que não pode ser reproduzido com experimentos repetidos.
“Os pesquisadores já entendem a crise da reprodutibilidade. Acredito que a causa raiz do problema seja o uso de algoritmos de aprendizado de máquina”, disse Allen.
Muitas vezes acontece que os resultados de pesquisas realizadas usando aprendizado de máquina parecem bastante plausíveis, disse Allen, no entanto, assim que uma pesquisa realizada com um grande conjunto de dados aparece, o antigo imediatamente começa a parecer impreciso.
“O principal problema do aprendizado de máquina é que ele encontra padrões mesmo onde não há nenhum. A única saída dessa situação é desenvolver novos algoritmos capazes de gerar previsões realmente confiáveis e reproduzíveis”, afirma o estatístico.
Kolesnikov Andrey
