منوعات

يواجه العلم مشكلة مع الذكاء الاصطناعي: وتقول هذه المجموعة إنه يستطيع حلها

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على مساعدة الأطباء على اكتشاف العلامات المبكرة للمرض وصناع السياسات على تجنب القرارات التي تؤدي إلى الحرب. لكن مجموعة متزايدة من الأدلة كشفت عن عيوب عميقة في طريقة استخدام التعلم الآلي في العلوم، وهي المشكلة التي اجتاحت عشرات المجالات وتضمنت آلاف الأوراق البحثية المعيبة.

اليوم، نشر فريق متعدد التخصصات مكون من 19 باحثًا، بقيادة علماء الكمبيوتر أرفيند نارايانان وساياش كابور من جامعة برينستون، مبادئ توجيهية للاستخدام المسؤول للتعلم الآلي في العلوم.

وقال نارايانان، مدير مركز سياسات تكنولوجيا المعلومات من جامعة برينستون وأستاذ علوم الكمبيوتر: “عندما ننتقل من الأساليب الإحصائية التقليدية إلى أساليب التعلم الآلي، هناك عدد أكبر بكثير من الطرق لإصابة أنفسنا”. “إذا لم نقم بتحسين معاييرنا العلمية ومعايير إعداد التقارير الخاصة بنا للعلوم القائمة على التعلم الآلي، فإننا نخاطر ليس فقط بتخصص واحد ولكن العديد من التخصصات العلمية المختلفة بإعادة اكتشاف هذه الأزمات واحدة تلو الأخرى. “

يقول المؤلفون إن عملهم يشكل جهدًا للقضاء على أزمة المصداقية الكامنة هذه، والتي تهدد بابتلاع كل ركن من أركان المؤسسة البحثية تقريبًا. ظهر مقال يوضح بالتفصيل إرشاداتهم في الأول من مايو في المجلة تقدم العلماء.

ونظرًا لاعتماد التعلم الآلي في كل التخصصات العلمية تقريبًا، دون معايير عالمية تضمن سلامة هذه الأساليب، قال نارايانان إن الأزمة الحالية، التي يسميها أزمة التكاثر، يمكن أن تصبح أكثر خطورة بكثير من أزمة التكرار التي ظهرت في علم النفس الاجتماعي. منذ أكثر من عشر سنوات.

والخبر السار هو أن مجموعة بسيطة من أفضل الممارسات يمكن أن تساعد في حل هذه الأزمة الجديدة قبل أن تخرج عن نطاق السيطرة، وفقًا للمؤلفين، الذين يعتمدون على الأبحاث في علوم الكمبيوتر والرياضيات والعلوم الاجتماعية والصحة.

قال كابور، وهو طالب دراسات عليا يعمل مع نارايانان والذي نظم الجهود لإنتاج القائمة المرجعية الجديدة المبنية على الإجماع: “إن هذه مشكلة منهجية تحتاج إلى حلول منهجية”.

تهدف القائمة المرجعية إلى ضمان نزاهة البحث الذي يستخدم التعلم الآلي. يعتمد العلم على القدرة على إعادة إنتاج النتائج بشكل مستقل والتحقق من صحة الادعاءات. وبخلاف ذلك، لا يمكن بناء أعمال جديدة بشكل موثوق على الأعمال القديمة، وسوف ينهار المشروع بأكمله. وفي حين قام باحثون آخرون بتطوير قوائم مرجعية تنطبق على مشاكل محددة في تخصص معين، وخاصة في الطب، فإن المبادئ التوجيهية الجديدة تبدأ بالطرق الأساسية وتطبقها على أي تخصص كمي.

واحدة من الوجبات الرئيسية هي الشفافية. تدعو القائمة المرجعية الباحثين إلى تقديم وصف تفصيلي لكل نموذج للتعلم الآلي، بما في ذلك الكود والبيانات المستخدمة لتدريب واختبار النموذج ومواصفات الأجهزة المستخدمة لإنتاج النتائج والتصميم التجريبي وأهداف المشروع والقيود المحتملة للاستنتاجات الدراسة. وفقًا للمؤلفين، فإن المعايير مرنة بما يكفي لاستيعاب مجموعة واسعة من الفروق الدقيقة، بما في ذلك مجموعات البيانات الخاصة وتكوينات الأجهزة المعقدة.

على الرغم من أن الصرامة المتزايدة لهذه المعايير الجديدة يمكن أن تؤدي إلى إبطاء نشر دراسة معينة، يعتقد المؤلفون أن اعتماد هذه المعايير على نطاق واسع من شأنه أن يزيد المعدل الإجمالي للاكتشاف والابتكار بشكل كبير.

قالت عالمة الاجتماع إميلي كانتريل، وهي واحدة من المؤلفين الرئيسيين، والتي تسعى للحصول على درجة الدكتوراه: “ما نهتم به في نهاية المطاف هو وتيرة التقدم العلمي”. في برينستون. “من خلال التأكد من أن الأوراق المنشورة ذات جودة عالية وتوفر أساسًا متينًا يمكن البناء عليه للأوراق المستقبلية، فمن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى تسريع وتيرة التقدم العلمي. وبالتركيز على التقدم العلمي نفسه، وليس فقط على نشر المقالات، فإن الباب هو حقًا ما يجب علينا فعله.” التركيز.

وافق كابور. الأخطاء تؤذي. وأضاف: “على المستوى الجماعي، هذا مجرد مضيعة كبيرة للوقت”. هذه المرة تكلف المال. وهذه الأموال، بمجرد إهدارها، يمكن أن يكون لها آثار كارثية، مما يحد من أنواع العلوم التي تجتذب التمويل والاستثمار، وإخراج المشاريع المبنية عن غير قصد على علوم خاطئة، وتثبيط أعداد لا حصر لها من الباحثين الشباب.

وفي سعيهم إلى التوصل إلى توافق في الآراء حول ما ينبغي تضمينه في المبادئ التوجيهية، قال المؤلفون إنهم سعوا إلى تحقيق التوازن: بسيط بما يكفي لاعتماده على نطاق واسع، وشامل بما يكفي لرصد أكبر عدد ممكن من الأخطاء الشائعة.

ويجادلون بأن الباحثين يمكنهم اعتماد هذه المعايير لتحسين عملهم؛ يمكن للمراجعين النظراء استخدام القائمة المرجعية لتقييم المقالات؛ ويمكن للمجلات أن تتبنى المعايير كشرط للنشر.

وقال نارايانان: “إن الأدبيات العلمية، وخاصة في مجال أبحاث التعلم الآلي التطبيقي، مليئة بالأخطاء التي يمكن تجنبها”. “ونريد أن نساعد الناس. نريد أن يظل الأشخاص الصادقون صادقين.”

..

Source link

orcalimaa

المصدر الرئيسي للأخبار والمعلومات الصحية والطبية الموثوقة وفي الوقت المناسب . توفير معلومات صحية ذات مصداقية ومجتمع داعم وخدمات تعليمية من خلال مزج الخبرة الحائزة على جوائز في المحتوى والخدمات المجتمعية وتعليقات الخبراء والمراجعة الطبية .

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى