Infreemation

La recherche devient plus futée, nous obtiennent le stupider

Beaucoup a été écrit récemment sur la façon dont la recherche intelligente résoudra toutes sortes de problèmes, récemment à la fin de théorie, Chris Anderson de la renommée de « longue queue » confond l'abondance de bas fruit accrochant à la laquelle la « grande recherche » et les biotechnologies procurent vraiment de comprendre et extraire la signification, pose et de falsifier ou soutenir des hypothesies. Mathew Ingram conteste l'article de câble à Google et est-ce queextrémité de tout et des piles d'Alistair Croll fait dessus dedans la grande science de changement de recherche ? accentuation du refrain scientifique familier : la corrélation ne rend pas nécessaire la causation.

Pour être juste à Chris, il semble qu'il comprend le point de Mathew que la corrélation n'est pas causation, plutôt sa thèse semble être celui avec des ensembles de données suffisamment grands et des algorithmes informatiques puissants, causation d'approches de corrélation. Cependant je dégrossis avec Mathew et Alistair, je ne pense pas que Chris comprend quel Google ou ordonnancement rapide de gène apportent à l'analyse scientifique, ou il a écrit un excellent article satirique :

Petabytes nous permettent de dire : La « corrélation est assez. » Nous pouvons cesser de rechercher des modèles. Nous pouvons analyser les données sans hypothèses au sujet de ce qu'il pourrait montrer. Nous pouvons jeter les nombres dans les plus grands faisceaux de calcul que le monde a jamais vus et laissez les algorithmes statistiques trouvent des modèles où la science ne peut pas.

Cela ressemble à de nous devrait pouvoir se reposer juste en arrière et introduire les données brutes dans un ordinateur massif de nuage, saisir quelques cafés, vivre quelques vies et obtenir à certains des réponses (pensée profonde n'importe qui ?). Pendant que la technologie de recherche devient plus futée nous pouvons tout nous permettre d'obtenir beaucoup le stupider, comme nous ne sommes plus requis de résoudre des problèmes scientifiques.

Dans le pagerank de Google de réalité les algorithmes et le fusil de chasse d'ADN de Craig Venter ordonnançant des techniques sont réussis parce qu'ils sont terminés simplistes, conçu pour capturer le fruit accrochant du bas aussi rapidement que possible, ils ne résolvent pas les problèmes durs - plutôt ils nous obtiennent un bas plus rapide une route que cela mène à plus de questions. Questions qui sont trop compliquées probable pour que des moteurs de recherche ou des tours mignons de biotechnologie répondent. Exigeant les expériences et les analyses qui sont trop complexes et erreur-sensibles… ce besoin d'être tenues dans la main, cajolées et cajolées. La Science dans le monde réel est si différente du modèle platonique qui est enseigné en livres scolaires. L'échec est important, les erreurs sont cruciales et nous progressons parce que la pensée humaine est remarquablement adaptable et résiliente face à ceci. Contrastez ceci aux types de problèmes que nous obtiendrons quand notre analyse est guidée par des algorithmes truffés d'erreurs d'ordinateur, infestés avec des vers, et les données sont résolues avec les erreurs et le Spam.

Jusqu'à la puissance de calcul et aux algorithmes qui la guident, vraiment sont evolutionarily conçus, je ne pensent pas que la science apprendra beaucoup à partir de l'ordinateur. Quand nous obtenons le genre d'AI que Chris et les fondateurs de Google recherchent, je suspecte qu'ils le trouvent impossible de synchroniser ce type d'intelligence artificielle aux vitesses de gigahertz, et que nous pouvons finir re-évoluer vers le haut un ordinateur qui regarde et agit très semblable au cerveau humain. Quel point nous pouvons regretter ne pas employer ceux à nous avons déjà à la place.

Pour le prochain arrêt sur ce train de pensée, lisez l'excellent article est Google nous rendant stupides ? J'ai un pied dans le camp d'OUI.

Supplément : l'article de câble m'a tracassé comme épitomé de pensée scientifique reductionist. Le réductionnisme par la nature tend à se concentrer sur les problèmes simples, les problèmes durs qui sont complexes et cher d'aborder sont évités qui mène à l'amplification des techniques et des causes reductionist. Tôt ou tard vous pourriez être convaincu que toute la connaissance est dans la portée de telles approches reductionist. Il y a une tendance corrélée inquiétante pour le placement d'industrie de la recherche scientifique de biaiser plus loin la science en laissant des problèmes sans profits économiques évidents par le bord de la route. Je proposerais que la science industrielle et reductionist soient représentées dans l'hypothèse de câble.