بسیاری از محققان اکنون از قابلیت یادگیری ماشینی یا machine learning به منظور تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. فقط یک مشکل بزرگ در این میان وجود دارد، در ادامه‌ی خبر برای دریافت جزییات بیشتر همراه تکفارس باشید. به تازگی جامعه شناسان خبر از وقوع احتمالی یک بحران در جهان علم، داده‌اند. جامعه شناس فعال در دانشگاه Rice ، خانم جنیورا آلن ( Genevera Allen ) در طی کنفرانس علمی هفته‌ی گذشته به یک هشدار جدی متزکر شد و موضوع بحث خود را هول آن متمرکز کرد. مشکل مورد بحث از این قرار بود: از آنجایی که دانشمندان در حال حاضر برای پیدا کردن الگوی مورد نظر خود در داده‌ها، به مقدار بیش از حدی الگوریتم‌های بر پایه‌ی یادگیری ماشین متکی هستند، حتی زمانی که این الگوریتم‌ها الگو‌های بسیار ساده‌ای را در خود دارند، دانشمندان همچنان به این گونه هوش مصنوعی‌ها برای پیشبرد هدف خود وابسته هستند. این جامعه شناس به خبر گزاری BBC نسبت به کنفرانس اخیر خود ابراز داشت: طبق گفته‌های این جامعه شناس قابلیت تکرارپذیری ( reproducibility ) ، به یکی از دردسر‌های موجود بر راه دانشمندان تبدیل شده است. با توجه به گفته‌های آلن، این مشکل می‌تواند زمانی رخ دهد که دانشمندان مقدار زیادی از اطلاعات ژن را جمع آوری کرده و سپس از الگوریتم یادگیری ماشینی ضعیفی به منظور یافتن پروفایل خوشه‌های مشابه استفاده می‌کنند. او در ادامه‌ی مصاحبه توضیح می‌دهد: بر طبق گفته آلن، مشکلی که در یادگیری ماشین وجود دارد، این است که در این روش هوش مصنوعی آموزش دیده است تا الگوهای مورد نظر را جستجو کند، حتی در صورتی که این الگو‌ها در داده‌ی مرجع وجود نداشته باشد. وی راه حل مشکلات موجود در روش‌های قابل استفاده حال حاضر را، الگوریتم‌های نسل آینده می‌پندارد. این الگوریتم‌ها که در توانایی ارزیابی خبره‌تر هستند، این امکان را به دانشمندان و محققان خواهند داد تا میزان قابل اتکا بودن احتمالات محاسبه شده را به آن‌ها یادآور شوند. آلن در یک نشریه مطبوعاتی اظهار داشت: نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.