科学家对机器学习作出评论：信息可能不可靠

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美国贝勒医学院（Baylor College of Medicine）与莱斯大学（Rice University）的科学家们，在美国科学促进会（AAAS）的年度会议上发表了一份研究报告，指出人工智能（AI）太急于应用在生物医药研究上某些领域，所带来的不许确结果，可能致使科学危机。BBC引述莱斯大学计算机科学副教授Genevera Allen的见解，越来越多科学研究采用机器学习软件来分析数据，从生物医药到天文领域不等，但相关软件所找到的模式只存在于数据集中，而非实体世界，所以可能会致使不正确或错误的分析结果。Allen说，这些研究成果，一般要等到另外一个采用相关且更大的数据集的数据分析结果出炉后，当两者结果不一时，问题才会被发现。由于Allen看到许多针对同一类型的数据进行分析的结果并不一致，甚至彻底不一样，这使得她没法相信大多数以机器学习技术分析出的答案，也担忧未意识到此一问题的科学家们，将所以而浪费许多力气与资源。