La ciencia moderna se está acercando rápidamente a una crisis provocada por el uso generalizado de tecnologías de aprendizaje automático. Esta declaración fue hecha en la conferencia de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia en Washington, D. C. Genevera Allen, estadística de la Universidad Rice.
Allen habló sobre el grave problema asociado con la llamada crisis de reproducibilidad. Al aplicar algoritmos cercanos a la IA y comprender poco los principios de su trabajo, los científicos modernos a menudo prestan demasiada atención al "ruido", que no se puede reproducir con experimentos repetidos.
“Los investigadores ya conocen la crisis de reproducibilidad. Creo que la causa raíz del problema es el uso de algoritmos de aprendizaje automático”, dijo Allen.
A menudo sucede que los resultados de la investigación llevada a cabo utilizando el aprendizaje automático parecen bastante plausibles, dijo Allen, sin embargo, tan pronto como aparece una investigación realizada con un gran conjunto de datos, lo antiguo inmediatamente comienza a parecer inexacto.
“El problema clave del aprendizaje automático es que encuentra patrones incluso donde no los hay. La única forma de salir de esta situación es desarrollar nuevos algoritmos capaces de generar predicciones verdaderamente fiables y reproducibles”, dice el estadístico.
Kolesnikov Andrey
