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wellbet安全网址:新浪科技讯 北京时间2月18日早间音讯,据英国《金融时报》报导,一组顶尖科学家和医学计算学家上星期五正告称,在某些生物医药范畴运用人工智能技能会得出一些不精确的定论。

  “运用机器学习技能对大数据进行剖析得出的研讨定论中,有许多都无法取得我的信赖。”美国莱斯大学贝勒医学院副教授基尼维拉·艾伦(Genevera Allen)在美国科学促进会年会上正告说。

  机器学习现已被用于研讨科学和医学数据与某些现象之间的联络,例如基因与疾病之间的关联性。在精准医疗中,研讨人员会寻觅具有类似DNA的患者,让医治计划可以瞄准特定的致病基因。

  “许多技能都是为了进行猜测。”艾伦说,“但从来没有返回过‘我不知道’或许‘我没有发现任何东西’这样的定论,由于它们规划进程中就没有考虑这种状况。”

  她不太情愿指出详细的事例,但却表明,机器学习对癌症数据得出的研讨定论就是很好的比如。

  “有许多事例都无法重复。”艾伦说,“一项研讨中发现的集群跟别的一项研讨中发现的天壤之别。为什么会呈现这种状况?由于当今的大都机器学习技能都会说:‘我发现了一个集体。’但有的时分,假如换一种说法反而更有协助,可以说:‘我以为其间一些确实是被分红一组,但我不确定别的一些。’”

  一旦机器学习发现患者基因与疾病特征之间存在特定联络,人类研讨人员或许就会对相应的发现供给合理的科学解说。但这并不意味着这些发现就是正确的。

 

  计算机科学家直到最近才开端意识到这个问题,这或许导致医学研讨人员走上过错的路途,还会浪费资源来承认无法重复的成果。

  艾伦和她的搭档正在尽力改善计算技能和机器学习技能,好让人工智能可以对自己的数据剖析打开批评,并指出某些发现有多大概率是实在存在的,而非随即相关的。

  

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