现在很多研究人员都使用“机器学习”技术分析数据，从事科研项目。统计学专家发出了警告：我们能相信机器帮人类分析问题推理出来的结果吗？
“机器学习”（Machine Learning）是人工智能领域的一个分支，通过设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。
在过去几十年间，机器学习已经迅速发展涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
莱斯大学（Rice University）的统计学专家Genevera Allen最近发出了警告，机器学习算法无法剥离数据中的“噪声”，意即无效的、不可重复的数据。因此目前很多科研成果都很难再现，已经达到危机的程度了。
Allen对英国广播公司（BBC）说：“科学界普遍意识到，（科研成果）无法再现的问题已经成为危机了。我认为，这很大程度上是机器学习的应用带来的后果。”
Allen举例说，科研人员利用“机器学习”算法来分析收集来的基因组数据，找到其中的规律。很多这类的研究成果都无法再现。
Allen认为解决这个危机的办法，只有开发新一代能够对其预测结果可靠性进行自我评估的“机器学习”算法。
