Vom KI-Hype zu echten Erfolgskriterien wechseln

BerlinWissenschaftler vom Princeton Plasma Physics Laboratory des U.S. Department of Energy und von der Princeton University haben untersucht, wie effektiv maschinelles Lernen beim Lösen bestimmter mathematischer Probleme mit partiellen Differentialgleichungen ist. Sie stellten fest, dass maschinelles Lernen oft gelobt wird, seine Leistungsfähigkeit jedoch oft überschätzt wird. In vielen Fällen erzielen traditionelle Methoden bessere Ergebnisse. Die Forscher wiesen darauf hin, dass maschinelles Lernen konsistente Fehler aufweist und betonten die Notwendigkeit klarer Kriterien zur Erfolgsmessung.

Wichtige Erkenntnisse aus der Studie umfassen:

• Vergleiche sind oft voreingenommen und bevorzugen maschinelles Lernen gegenüber traditionellen Methoden.
• Negative Ergebnisse werden tendenziell zu wenig berichtet, was ein zu optimistisches Bild zeichnet.
• Maschinelles Lernen wird manchmal mit schwächeren numerischen Messlatten verglichen, was die wahrgenommene Leistungsfähigkeit verzerrt.

Viele Menschen haben hohe Erwartungen an KI, doch diese sind oft nicht realistisch. Maschinelles Lernen kann manchmal schneller sein, aber traditionelle numerische Methoden sind in der Regel genauer und bieten ein besseres Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Dieses Abwägen ist entscheidend, um die tatsächliche Effektivität einer Methode bewerten zu können. Dennoch verdeutlichen viele wissenschaftliche Arbeiten diese Kompromisse nicht klar. Oftmals wird Maschinelles Lernen mit weniger effizienten numerischen Methoden verglichen, was das Potenzial fortschrittlicherer Ansätze verschleiert.

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Das Ausschließlich-Veröffentlichen positiver Ergebnisse kann zu verzerrter Berichterstattung führen. Wissenschaftliche Fachzeitschriften lehnen oft negative Resultate ab, was diese Verzerrungen verstärkt. Forscher sind darauf bedacht, bahnbrechende Entdeckungen zu publizieren, wodurch sie eher dazu neigen, ihre Modelle zu verbessern, anstatt diese gründlich mit den besten verfügbaren Methoden zu vergleichen.

Um die wissenschaftliche Forschung durch den Einsatz von maschinellem Lernen zu verbessern, ist ein fairer Vergleich der Methoden entscheidend. Das bedeutet, dass ML-Methoden gegen strenge numerische Standards geprüft und die Ergebnisse ehrlich geteilt werden sollten. Förderinstitutionen und akademische Veranstaltungen sollten Richtlinien festlegen, die Transparenz fördern. Dazu gehört die Forderung nach klaren Erläuterungen der Baseline-Auswahl und der Gründe für ihre Wahl.

Diese Studie unterstreicht die Notwendigkeit stärkerer und sorgfältigerer wissenschaftlicher Methoden, um den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Wissenschaft und Technik tatsächlich zu verbessern. Durch die Förderung detaillierterer und gründlicherer Bewertungen können wir übertriebene Behauptungen vermeiden und echten Fortschritt erzielen.