Sains modern dengan cepat mendekati krisis yang dipicu oleh meluasnya penggunaan teknologi pembelajaran mesin. Pernyataan ini dibuat pada konferensi Asosiasi Amerika untuk Kemajuan Sains di Washington, D. C. Genevera Allen, seorang ahli statistik di Universitas Rice.
Allen berbicara tentang masalah serius yang terkait dengan apa yang disebut krisis reproduktifitas. Menerapkan algoritme yang mendekati AI dan kurang memahami prinsip kerja mereka, ilmuwan modern sering kali terlalu memperhatikan "noise", yang tidak dapat direproduksi dengan eksperimen berulang.
“Peneliti sudah memiliki pemahaman tentang krisis reproduktifitas. Saya yakin akar penyebab masalahnya adalah penggunaan algoritme pembelajaran mesin,”kata Allen.
Sering terjadi bahwa hasil penelitian yang dilakukan menggunakan pembelajaran mesin terlihat cukup masuk akal, kata Allen, namun, begitu penelitian yang dilakukan dengan sekumpulan data besar muncul, data lama segera mulai terlihat tidak akurat.
“Masalah utama dengan pembelajaran mesin adalah ia menemukan pola meskipun tidak ada sama sekali. Satu-satunya jalan keluar dari situasi ini adalah dengan mengembangkan algoritme baru yang mampu menghasilkan prediksi yang benar-benar andal dan dapat direproduksi,”kata ahli statistik tersebut.
Kolesnikov Andrey
