論文の概要: Is machine learning good or bad for the natural sciences?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18095v2
• Date: Fri, 31 May 2024 22:28:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 11:33:55.629990
• Title: Is machine learning good or bad for the natural sciences?
• Title（参考訳）: 機械学習は自然科学にとって良いのか悪いのか?
• Authors: David W. Hogg, Soledad Villar,
• Abstract要約: MLの導入によって、強い、望ましくない統計バイアスがもたらされる状況が示されている。 例えば、MLモデルを用いて物理(または第一原理)シミュレーションをエミュレートすると、検証バイアスが増幅される。 別の例として、データセットのラベル付けに表現的回帰を使用する場合、これらのラベルは下流のバイアスを取らなければ使用できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.41244589428771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) methods are having a huge impact across all of the sciences. However, ML has a strong ontology - in which only the data exist - and a strong epistemology - in which a model is considered good if it performs well on held-out training data. These philosophies are in strong conflict with both standard practices and key philosophies in the natural sciences. Here we identify some locations for ML in the natural sciences at which the ontology and epistemology are valuable. For example, when an expressive machine learning model is used in a causal inference to represent the effects of confounders, such as foregrounds, backgrounds, or instrument calibration parameters, the model capacity and loose philosophy of ML can make the results more trustworthy. We also show that there are contexts in which the introduction of ML introduces strong, unwanted statistical biases. For one, when ML models are used to emulate physical (or first-principles) simulations, they amplify confirmation biases. For another, when expressive regressions are used to label datasets, those labels cannot be used in downstream joint or ensemble analyses without taking on uncontrolled biases. The question in the title is being asked of all of the natural sciences; that is, we are calling on the scientific communities to take a step back and consider the role and value of ML in their fields; the (partial) answers we give here come from the particular perspective of physics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)メソッドは、すべての科学に大きく影響しています。 しかし、MLには強力なオントロジー(データのみが存在する)と強力な認識論(モデルが保持されたトレーニングデータでうまく機能していると判断される)がある。 これらの哲学は、標準的な実践と自然科学における重要な哲学の両方と強く対立している。 ここでは、オントロジーと認識学が貴重である自然科学におけるMLのいくつかの場所を特定する。 例えば、前景や背景、楽器の校正パラメータといった共同創設者の影響を表現するために、表現力のある機械学習モデルが因果推論で使用される場合、モデルのキャパシティとMLの緩やかな哲学は、結果をより信頼できるものにします。 また、MLの導入が強い、望ましくない統計バイアスをもたらす状況があることも示している。 例えば、MLモデルを用いて物理(または第一原理)シミュレーションをエミュレートすると、検証バイアスが増幅される。 別の例として、データセットのラベル付けに表現的回帰を用いる場合、制御不能なバイアスを考慮せずに下流のジョイントやアンサンブル分析では、これらのラベルは使用できない。 このタイトルの問題は、すべての自然科学から求められている。つまり、我々は科学コミュニティに対して、その分野におけるMLの役割と価値について、一歩後退するよう呼びかけている。

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