Una scoperta che non può essere riprodotta in laboratorio da altri ricercatori, non può essere considerata attendibile.
di Charlotte Jee
Un’esperta di statistica della Rice University avverte: Le scoperte scientifiche conseguite attraverso tecniche di apprendimento automatico non possono essere validate automaticamente.
Un trend in aumento: Sistemi di apprendimento automatico vengono sempre più utilizzati dagli scienziati in molteplici discipline per assisterli nel velocizzare ed affinare l’analisi dei dati. Questo approccio permette loro di accelerare i tempi richiesti per effettuare nuove scoperte – vedi il caso dei composti farmaceutici.
Il problema? La Dott.ssa Genevera Allen, associate professor della Rice University, sostiene che l’adozione delle tecniche di apprendimento automatico stia contribuendo a una crescente “crisi di riproducibilità” nella scienza, per cui un crescente numero di scoperte scientifiche non può essere riconfermato da altri ricercatori e, di conseguenza, mette in discussione i risultati descritti dai ricercatori.
“Ritengo che gran parte del problema risiede proprio nell’utilizzo delle tecniche di apprendimento automatico nella scienza”, ha detto la Dott.ssa Allen alla BBC. In molte situazioni, le scoperte effettuate in questo modo non andrebbero prese in considerazione prima di essere state messe al vaglio di altri ricercatori.
Gli aspetti positivi della vicenda: La prossima generazione di sistemi di apprendimento automatico è già in fase di sviluppo tenendo in considerazione la necessità di chiarire qualunque dubbio e riprodurre i risultati da questi inoltrati.
(MO)
