Esta pesquisa de IA é preliminar? Como pensar criticamente sobre estudos atraentes



(Foto: Pexels)



Sorrir nos faz sentir mais felizes. Se você fizer uma pose de super-herói, se sentirá mais assertivo e confiante em suas habilidades. Todos nós temos uma reserva limitada de autocontrole que pode ser esgotada com o uso. Sinais subconscientes imperceptíveis têm efeitos descomunais nos comportamentos posteriores das pessoas.
Você pode estar familiarizado com esses fenômenos psicológicos – conhecidos como hipótese do feedback facial, pose de poder, esgotamento do ego e preparação social, respectivamente. Graças a palestras TED, livros best-sellers e sites de ciência pop, essas ideias escaparam dos corredores cobertos de hera para se tornarem parte de nosso léxico social e consciência coletiva. Eles também podem ser touro.
As tentativas dos pesquisadores de replicar essas e outras hipóteses psicológicas falharam. Esse evento, conhecido como Crise da Replicação, levou muitos psicólogos a questionar seus desenhos de estudo e o potencial viés de publicação.
Embora a crise atual esteja na psicologia, o campo não está sozinho. A economia e a pesquisa médica passaram por suas próprias crises de replicação. E um campo maduro para uma próxima crise de replicação é a pesquisa em inteligência artificial.

Nesta prévia do vídeo, o psicólogo Gary Marcus, autor de Reiniciando a IA , explica um componente crítico da pesquisa científica e compartilha questões essenciais para avaliar estudos.



Um estudo não governa todos eles

  • Crise de replicabilidade : Uma crise metodológica contínua em que muitos estudos científicos são difíceis ou impossíveis de reproduzir.
  • Às vezes, um único estudo interessante é relatado como fato. Mas isso não significa que realmente seja. As estatísticas sugerem que cerca de 50% dos estudos nas principais publicações não se replicam.
  • Para chegar à verdade de uma questão de pesquisa, vários estudos são precisos. UMA meta-análise combina vários estudos para procurar tendências gerais.

A menos que sua carreira de palestrante esteja em jogo, a Crise da Replicação não é exatamente uma crise. Na verdade.
Marcus aponta que a verdade não é determinada por um único estudo. Em vez disso, os pesquisadores repetem os experimentos para ver se os resultados anteriores podem ser falsificados. Eles elaboram novos experimentos para testar velhas hipóteses e desenvolvem novas hipóteses que podem explicar melhor as observações. Essas novas hipóteses, é claro, também devem ser submetidas a estudo e replicação.
Dessa forma, os cientistas coletam muitos resultados ao longo do tempo. Somente quando esses resultados forem combinados e analisados ​​estatisticamente – por meio de um processo chamado meta-análise – podemos começar a dizer se uma hipótese é crível. Mesmo assim, qualquer hipótese permanece aberta a questionamentos, testes e ajustes com base em novos dados.
Esse processo é o motivo pelo qual a Crise da Replicação não sugere que a psicologia seja um campo não confiável. Muito pelo contrário: é a ciência operando como pretendido.
Também vale a pena notar que muitos outros fenômenos psicológicos resistiram à refutação por meio da replicação.Essas ideias mais robustas (por enquanto) incluem que os traços de personalidade permanecem estáveis ​​ao longo de nossas vidas, as crenças do grupo moldam as crenças pessoais e as pessoas superestimam a previsibilidade após o fato.

Um olhar crítico para a IA

  • Os pesquisadores revelaram as condições de seu experimento?
  • Eles foram capazes de produzir os resultados mais de uma vez?
  • Os pesquisadores relataram todos os resultados, ou apenas os mais empolgantes?
  • Os pesquisadores definiram com antecedência o que iriam testar estatisticamente?

Se vamos trazer a ciência para nossas organizações, precisamos aprender a avaliar os estudos e seus resultados usando uma mentalidade científica.
Digite a inteligência artificial. A IA está a caminho de remodelar nosso mundo de maneiras importantes. Essa previsão significa que a maioria, se não todas, as empresas precisarão lidar com a questão da IA ​​– se não agora, em breve. Também significa muito entusiasmo pelos resultados e o desejo de ultrapassar os limites atuais.
Infelizmente, essa corrida do ouro digital pode levar a atalhos científicos no lado da pesquisa. Isso é especialmente verdadeiro na forma como os resultados do estudo são relatados em jornais, conferências, materiais de marketing e, é claro, veículos de notícias.Pesquisadores são incentivados para fins de carreira a promover resultados sensuais. Os periódicos favorecerão os resultados confirmatórios que podem distorcer o entendimento a longo prazo. E os repórteres podem escrever sobre um tópico que não compreendem totalmente, mas acham super legal.
Por todas essas razões, precisamos criar uma compreensão mais profunda da pesquisa científica. Não podemos escanear manchetes em nosso feed de notícias e fingir que sabemos o que está acontecendo. Precisamos ler os estudos originais, examinar seus dados e descobertas e estar dispostos a comparar os resultados com outros na área. Seja IA, psicologia ou algum outro campo, as perguntas de Marcus são um bom ponto de partida.
Pronto ou não, a IA está aqui e as mudanças estão apenas começando. Com as videoaulas ‘For Business’ da Big Think+, você pode preparar melhor sua equipe para o novo paradigma. Gary Marcus se junta a mais de 350 especialistas para dar aulas de análise de dados e tecnologia disruptiva:



  1. Esta pesquisa é preliminar?: Por que precisamos analisar criticamente estudos atraentes
  2. Podemos generalizar para a população?: por que devemos examinar minuciosamente os métodos de amostragem
  3. Qual é a natureza dessa relação?: Por que a correlação não implica em causalidade
  4. Prossiga com cuidado: ajude sua organização a ajudar a IA a mudar o mundo

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