機器學習是一種偽科學嗎?
機器學習的快速發展具有深遠的影響,並推動了各個領域的創新。然而,隨著技術的進步,機器學習的輸出也受到越來越多的批評。由於機器學習尚未得到廣泛的研究,許多人將其視為一種空洞的理論。在接下來的段落中,我們將詳細闡述這個主題,並試圖解釋機器學習的科學依據。
什麼是機器學習?
機器學習旨在使演算法能夠自動從資料中學習。機器學習試圖讓計算機能夠根據事實和模式進行推理並做出自然的反應。機器學習中的演算法有多種形式。例如,強化學習、無監督學習和監督學習的技術。
監督學習演算法的輸入和輸出特性是預先確定的,並且演算法從指定的資料中學習。無監督學習方法使用具有已知輸入因素但輸出變數未知的資訊來了解任何事物。為了獲得新技能,強化學習系統會觀察人類在野外的行為並相應地進行調整,具體取決於它們是否獲得正面或負面反饋。
機器學習的科學驗證
為了回答機器學習是否屬於科學的問題,我們首先必須定義科學探究。科學方法是一種系統地理解我們自然環境的方法。
這個過程包括進行觀察、進行實驗以檢驗假設,以及發展理論和模型來解釋和預測自然現象的行為。眾所周知,科學家採用基於事實、公正的方法,以確保結果可以被複制。
當應用於機器學習時,這個術語表明它滿足了幾個已建立的科學標準。數學模型是機器學習演算法的基礎,它們可以識別資料中的模式並預測其未來的演變。
這種模型開發需要仔細的資料組織和隨後的假設檢驗,以確保準確性。機器學習涉及結果的一致性、公正性和基於事實的推理。
機器學習在各種情況下也一直有效地進行有根據的估計和結論。機器學習有許多應用,包括醫療診斷、股市預測和自動駕駛汽車的開發。
廣泛測試的結果表明,這些應用程式的效能優於其競爭對手。此處顯示了資料可以支援機器學習。
機器學習科學有效性的挑戰
機器學習是一種有價值的研究工具,即使科學方法可能需要幫助才能應用於此領域,因為上述挑戰。理解機器學習的內部運作具有挑戰性,這是該領域的基本問題之一。
複雜的機器學習系統可能難以掌握其底層的決策或預測機制。這讓我想知道生成人類可理解的想法或模型是否甚至可行。
此外,海量資料集對機器學習提出了挑戰。由於機器學習技術通常設計用於處理海量資料集,因此它們不太適合建立直觀的理論或簡單的模型。
教機器學習系統從有限的資料集中進行泛化可能具有挑戰性。當模型過於複雜並且過於匹配訓練資料時,結果會受到影響。當模型過於複雜並且過於匹配訓練資料時,這被稱為過擬合。
將機器學習結論視為科學結論是困難的,因為它們可能完全錯誤。如果機器學習用於確定職業前景,它可能會歧視女性和少數民族群體。選擇如何對待個人的機器學習演算法也可能基於種族或社會經濟地位對人進行不公平的區分。
應對挑戰
可以透過多種方式解決阻止機器學習在科學上具有可信度的難題。一種方法是使機器學習演算法更透明。這可以透過包含說明演算法如何得出結論的故事或圖片來實現。程式可能會更容易理解和信任,並且想法和模型可能會變得更加明顯。
另一種選擇是為機器學習提供更多和更好的樣本。這可能包括修復資料中的任何不準確或缺陷,或確定它是否正確反映了正在調查的群體。這可以提高模型的泛化能力和準確性,同時降低過擬合的風險。
最後,對於機器學習軟體來說,解決偏差問題至關重要。為了避免這種情況,可能需要找到並消除潛在的偏差來源,例如有偏差的訓練資料或在演算法中包含無意識的偏差。使用有偏差的訓練資料可能是歧視的一個原因。它還需要確保在設計程式時考慮不同的人和國家。
結論
機器學習是一個合法的科學領域,具有強大的理論基礎和來自許多應用領域的大量真實世界資料;它不是一個理論。但是,一些問題使人們難以相信機器學習是建立在科學基礎之上的。
這些問題包括其資料集的大小、偏差的可能性以及理解其方法的難度。一些潛在的補救措施包括提高這些問題的可見性、提高資料的準確性以及解決偏差問題。
如果我們進一步研究和改進機器學習,我們可以更多地瞭解世界和我們的領域。