科学家警告：机器学习所发现的资料可能不可靠
报价宝综合消息科学家警告：机器学习所发现的资料可能不可靠
莱斯大学电脑科学副教授Genevera Allen看到许多针对同类资料进行机器学习分析的研究结果并不一致，甚至完全不同，这让她无法相信大多数以机器学习技术分析出的答案，也担心未意识到此一问题的科学家们，将因此而浪费许多力气与资源。（图片来源／Rice University）
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，所带来的不准确结果，可能导致科学危机。
BBC引述莱斯大学电脑科学副教授Genevera Allen的看法，愈来愈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，因此可能会导致不正确或错误的分析结果。
Allen说，这些研究成果，通常要等到另一个采用相关且更大的数据集的资料分析结果出炉后，当二者结果不一时，问题才会被发现。因为Allen看到许多针对同一类型的资料进行分析的结果并不一致，甚至完全不同，这使得她无法相信大多数以机器学习技术分析出的答案，也担心未意识到此一问题的科学家们，将因此而浪费许多力气与资源。
