现在很多研究人员都使用＂机器学习＂技术分析数据，从事科研项目。统计学专家发出了警告：我们能相信机器帮人类分析问题推理出来的结果吗?
　　＂机器学习＂(Machine Learning)是人工智能领域的一个分支，通过设计和分析一些让计算机可以自动＂学习＂的算法，从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。
　　在过去几十年间，机器学习已经迅速发展涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
　　莱斯大学(Rice University)的统计学专家Genevera Allen最近发出了警告，机器学习算法无法剥离数据中的＂噪声＂，意即无效的、不可重复的数据。因此目前很多科研成果都很难再现，已经达到危机的程度了。
　　Allen对英国广播公司(BBC)说：＂科学界普遍意识到，(科研成果)无法再现的问题已经成为危机了。我认为，这很大程度上是机器学习的应用带来的后果。＂
　　Allen举例说，科研人员利用＂机器学习＂算法来分析收集来的基因组数据，找到其中的规律。很多这类的研究成果都无法再现。
　　​Allen认为解决这个危机的办法，只有开发新一代能够对其预测结果可靠性进行自我评估的＂机器学习＂算法。

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