Исследователи разработали систему стандартов обучения искусственного интеллекта
Ученые в области наук о жизни, использующие машинное обучение в своих работах, должны принять стандарты, которые позволят другим исследователям воспроизводить их результаты. Об этом говорится в комментарии к статье, опубликованной в журнале Nature Methods.
Авторы предложили три уровня стандартов доступности алгоритмов: бронзовый, серебряный и золотой. Каждый из них устанавливает минимальные требования для обмена учебными материалами, чтобы другие исследователи могли доверять работе, подтверждать ее результаты и опираться на них.
Чтобы получить бронзовый стандарт, исследователям необходимо открыть доступ к датасетам, исходному коду и моделям.
Серебряный стандарт предполагает расширение бронзового уровня дополнительной информацией о системе, в которой запускается код. Для других ученых эта информация даст возможность дублировать тренировочный процесс.
Чтобы претендовать на золотой стандарт, исследователи должны добавить к своей работе "простую кнопку", чтобы другие команды могли воспроизвести предыдущий анализ с помощью одной команды.
По мнению авторов работы, стандарты являются ключом к научным прорывам, развитию знаний и обеспечению воспроизводимости результатов исследований от одной группы ученых к другой.
"Стандарты позволят другим командам сосредоточиться на следующем прорыве, а не тратить время на изобретение колеса, созданного авторами первоначального исследования", - говорится в работе.
Директор Центра искусственного интеллекта Медицинской школы Университета Колорадо Кейси С. Грин считает, что немаловажным фактором в исследовательской работе является и доверие к предыдущим работам.
"Вся наука требует доверия - ни один ученый не может воспроизвести результаты каждой прочитанной статьи", - заявил он.
