Успокойтесь - машинное обучение не делает нас глупее
Отсутствие дисциплины и понимания - это… И в этом нет ничего нового
Никогда не позволяйте хорошему кризису пропасть зря. Я почти уверен, что это сказал какой-то гений… ухмылка.
Итак, теперь, по крайней мере, по мнению футуриста и статистика из Университета Райса Дженеверы Аллен, машинное обучение привело нашу науку в кризис. Аллен называет это кризисом воспроизводимости. Красная волнистая линия, которая появляется, когда я печатаю это, напоминает мне, что ребрендинг снова в игре.
Воспроизводимость вместе с множеством другого жаргона - повторяемость, воспроизводимость и другие раздражающие термины, связанные с проверкой орфографии, - это всего лишь аспекты тестирования и проверки гипотез. Может ли кто-нибудь другой сделать то, что сделали вы? И получить стабильный результат? Другими словами - действительно ли вы что-то открыли или это просто удача. Все это подпадает под экспертную оценку, и в этом нет ничего нового.
Природа подняла этот вопрос несколько лет назад. Хильда Бастиан назвала это в своем блоге, проследив это еще до 1964 года. К сожалению, здесь нет ничего нового. Рецензирование было прервано очень давно.
Честно говоря, машинное обучение существует так же давно. Так может в этом виноват? Конечно, тогда это не называлось машинным обучением. Или, может быть, все это можно резюмировать несколько иначе и информативнее:
Пока существовала технология для быстрого получения ответов, было много людей, которые с радостью использовали ее, не имея ни малейшего представления о ее правильности.
Или, если хотите:
Калькуляторы, формулы Excel и готовые функции машинного обучения - это быстро и легко. Статистическая проверка, логическая дисциплина и настоящая наука - это медленно и сложно.
Так действительно ли это кризис?
Может быть? Это определение оставляет много места для вольной интерпретации. Но сейчас действительно не хуже, чем когда-либо в недавней истории.
Будет ли нам всем выгодно лучшее понимание, более высокая дисциплина и меньшее количество предполагаемых ученых, которые сокращают путь? Конечно, но когда это было бы иначе? Я уверен, что это с большим отрывом предшествует компьютерному веку. Согласно этому определению, люди находятся в постоянном кризисе.
Возможно ли, что центральные планировщики академических кругов дали нам модель исследований и публикаций, которая сломана по самой своей сути? Что мы должны перестать создавать стимулы для публикаций, полностью оторванных от реальных результатов? Это волнует философа и информационного инженера внутри меня, но это далеко от цели этой пятиминутной статьи. Если бы только прижимная лапка Женеверы отвела ее туда ...
Или, может быть, на самом деле становится хуже ...
Не человеческая лень. Не недостаток дисциплины. Среднее понимание - признание обычных людей, что эти системы ошибочны… черт возьми, сломаны.
С каждым растущим уровнем технологий, с каждым новым брендингом и модным словом, обычные люди все больше принимают… скажем так, не факты? Как минимум, вы можете легко увидеть, где это может вызвать большее разделение и неопределенность. Может, стоит винить рыночную экономику и команды продаж во всей этой непрозрачности? Но я отвлекся… как я часто делаю.
А может это просто вопрос времени ...
В последнее время большое количество людей стали гораздо более критически относиться к СМИ. Но до сих пор мы действительно не видели такого результата для науки. Большинство людей до сих пор не осознают, какой катастрофой был кризис «аллергии на арахис». Они не знали, почему кофеин был врагом общества номер один - до тех пор, пока не перестали. И они не помнят «холодный синтез» - потому что система действительно работала прямо там.
Женевера что-то понимает. Но ИМХО что-то не то. Система нуждается в капитальном ремонте, но надолго. А пока - будьте в курсе и смотрите критически. Две вещи, которые легче сделать, когда ты спокоен. Только помните - ничего умного в кризис не делалось.
О, и спасибо за чтение!
