來自休斯頓萊斯大學(xué)的Genevera Allen博士說，對這一體系日益增長的使用導(dǎo)致了“科學(xué)危機”。

她警告科學(xué)家，如果不改進(jìn)技術(shù)，他們就會浪費時間與金錢。

越來越多的科學(xué)研究涉及使用機器學(xué)習(xí)軟件來分析已經(jīng)被收集的數(shù)據(jù)——從生物醫(yī)學(xué)研究到天文學(xué)的許多學(xué)科領(lǐng)域都是如此。所使用的數(shù)據(jù)集非常龐大，并且昂貴。

再現(xiàn)性危機

但是，根據(jù)Allen博士的說法，他們提出的答案很可能是不準(zhǔn)確甚至錯誤的，因為軟件識別到的是僅存在于該數(shù)據(jù)集中而非現(xiàn)實世界中的規(guī)律。

“通常人們也不會發(fā)現(xiàn)這些研究并不準(zhǔn)確，直到有人在一個真正的大型數(shù)據(jù)集上應(yīng)用這些技術(shù)，并說'天哪，這兩項研究的結(jié)果并不一致'”，她說。

“現(xiàn)在人們普遍認(rèn)識到科學(xué)中的再生性危機了。我冒昧地說一句，這一危機很大一部分都來自于科學(xué)中機器學(xué)習(xí)技術(shù)的使用。”

科學(xué)中的“再現(xiàn)性危機”指的是，當(dāng)另一組科學(xué)家嘗試相同的實驗時，許多研究結(jié)果壓根無法被再現(xiàn)。這意味著最初的結(jié)果是錯誤的。一項分析表明，在世界范圍內(nèi)進(jìn)行的生物醫(yī)學(xué)研究中，高達(dá)85%是浪費精力。

這是一場已經(jīng)持續(xù)了20年的危機，緣起于實驗設(shè)計得不夠好，無法確保科學(xué)家們不會自欺欺人、只看到自己想得到的實驗結(jié)果。

錯誤的規(guī)律

Allen博士表示，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和大型數(shù)據(jù)集的使用加速了危機。這是因為機器學(xué)習(xí)算法專門用于在數(shù)據(jù)集中查找有趣的東西，因此當(dāng)他們在大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行搜索時，不可避免地會找到某種規(guī)律。

“問題是，我們真的可以相信這些發(fā)現(xiàn)嗎?”她告訴BBC新聞。

“這些新發(fā)現(xiàn)是真實的嗎?它們能夠代表科學(xué)嗎?它們是否可重復(fù)?如果我們有一個額外的數(shù)據(jù)集，我們能夠在其上看到相同的科學(xué)發(fā)現(xiàn)或原理嗎?不幸的是，答案通常是否定的。”

Allen博士正與休斯敦貝勒醫(yī)學(xué)院的一組生物醫(yī)學(xué)研究人員合作提高他們結(jié)果的可靠性。她正在開發(fā)下一代機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計技術(shù);該技術(shù)不僅可以為科學(xué)發(fā)現(xiàn)篩選大量數(shù)據(jù)，還可以報告結(jié)果有多高的不確定性以及再現(xiàn)性。

“收集這些龐大的數(shù)據(jù)集非常昂貴。我告訴科學(xué)家，與我合作的話，你的成果可能需要更長時間才能發(fā)布，但最終你的結(jié)果將經(jīng)得起時間的考驗。”

“它將幫助科學(xué)家節(jié)約資金。此外，幫助避免前沿科技誤入歧途也是非常重要的。”

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https://www.bbc.com/news/science-environment-47267081

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