Timov blog: Umetna inteligenca v kinezioloških znanostih. Komaj čakam.

Aksiom je po definiciji temeljna resnica ali načelo, ki ne potrebuje dokazov. Četudi aksiomi v osnovi izhajajo iz matematičnih ved, jih imamo na področju kineziologije malo morje. Določena prepričanja so se zasidrala ne le v glavah ljudi, temveč tudi v glavah nekaterih znanstvenikov. Objektivnost zaključkov znanstvenikov na področju kineziologije je v 21. stoletju še vedno močno vprašljiva. Kljub vsej tehnologiji, znanju in smernicah za objektivnost. Reši nas lahko le umetna inteligenca.

Če običajen Slovenec zjutraj v roke vzame Slovenske novice, Delo ali kakšnega izmed drugih slovenskih časnikov, znanstveniki vsakodnevno v roke vzamemo svoje časopise. Vsak dan na plan pride kakšna nova študija, ki konkretno zamaje temelje hipotez in predpostavk, ki so jih znanstveniki postavili v preteklosti. Ob tolikih potresih, ne bi stala več nobena stolpnica, kaj šele hiša. A mnoge hipoteze, teorije in predpostavke ne umrejo. Še vedno so tam, zasidrane v glavah ljudi ter znanstvenikov.

Pravim jim aksiomi, ker se je večina o dokazih za njihov obstoj nehala spraševati. Naj navedem dva aksioma, ki mi prideta na misel: »Zajtrk je najpomembnejši obrok v dnevu« in »Najvišji srčni utrip določimo z enačbo 220 minus starost v letih«.

Prehranski strokovnjaki in fiziologi ter trenerji se o resničnosti prvega in drugega ne sprašujejo več. Žal neupravičeno. O obeh smo sicer že pisali (Je zajtrk res nujen?, Kako določimo svoj največji srčni utrip?) in obakrat pokazali, da gre le za neutemeljena mita, ki bi v najboljšem primeru morala biti stvar diskusije in ne biti v osnovi aksioma.

A zgodba se tukaj ne zaključi. Z razvojem tehnologije ima vedno več ljudi dostop do raziskav in vsakdo, ki ima pet minut časa, lahko brska po iskalniku medicinskih raziskav, med katere sodijo tudi kineziološke. Pubmed. Tam najdemo vse. In ko se povprečen človek loti iskanja, najde vse. Od raziskav, kako podaljšati dolžino jezika, do raziskav o aktivnosti AMPK-ja ob vadbi na tešče.

Zaključki, do katerih pridejo znanstveniki v raziskavah, preglednih člankih ali kakšnih drugih publikacijah so prevečkrat subjektivni in temeljijo na aksiomih, ki to ne bi smeli biti.

Naj problem ponazorim na dveh primerih, ki sem jima bil priča v zadnjem mesecu.

Mentor me je prosil, če mu pomagam napisati recenzijo za pregledni članek na neko temo iz športne prehrane. Glavni avtor članka je bil ugleden znanstvenik in človek, ki ga kot raziskovalca izjemno cenim. Napisal je na desetine člankov in ima več sto citatov. Če članek želiš objaviti v znanstveni publikaciji, mora iti članek najprej čez vsebinsko kontrolo recenzenta. Recenzenti so prav tako znanstveniki, ki imajo na tem področju veliko znanja in jih urednik revije poprosi, da preverijo vsebino in odkrijejo morebitne napake ter napišejo priporočila za izboljšave. Ko sem dobil članek v roke, sem se vprašal, kaj bom sploh lahko našel v članku tako eminentnega avtorja. Jaz sem namreč lahko le njegov učenec.

Ko sem članek prebral, sem se zamislil. Pogled avtorjev je bil po mojem prepričanju močno subjektiven. Citirali so študije, ki so potrjevale njihove teorije, izpustili pa tiste, ki so kazale nasprotno sliko. Ko sem se že spraševal, če sem jaz nor in neveden, sva po pogovoru z mentorjem prišla do enakega zaključka. Članek je vsekakor neprimeren za objavo in sva ga zavrnila ter zahtevala številne popravke.

Izkaže se torej, da smo ljudje pač ljudje in smo zmotljivi in po naravi subjektivni. Če bi bil članek objavljen v takšni obliki, kakršnega sva prejela midva, in bi ga ljudje dobili v roke, bi enostavno čisto utemeljeno smatrali, da je to pač »resnica« in delovali skladno z avtorjevimi priporočili. Avtorji so bili ugledni, torej članek štima. Na svojo nesrečo pa so naleteli na recenzijo mene in mojega mentorja, ki to področje izjemno dobro poznava in sva našla toliko lukenj. Če bi bil recenzent kdo drug, bi bilo vprašanje, če bi tudi on našel te napake. Seveda pa tudi midva nisva popolna in sva gotovo kakšno napako spregledala.

Primer številka 2. Nedavno je izšel raziskovalni članek, ki je na Twitterju in družabnih omrežjih vzbudil veliko pozornosti. Hvalili so ga in se strinjali z ugotovitvami. Objavljen je bil v ugledni reviji s strani uglednih avtorjev. Formula za uspeh, torej. Objektivnost na najvišjem nivoju. Pa res? Ko sem študijo prebral, sem bil v trenutno prepričan, da so avtorji prehitro povlekli zaključke in da so naredili napako. Poznam namreč rezultate študije iz našega laboratorija, ki je preučevala isto stvar z drugačno metodologijo in na podlagi rezultatov te študije bi človek prišel do popolnoma drugačnih zaključkov. Še več, že sama študija po sebi ne omogoča narediti zaključkov, ki so jih naredili avtorji. Z mentorjem sva se strinjala, da so recenzenti zatajili, saj na podlagi rezultatov, ki so jih raziskovalci dobili, ne bi smeli napisati takšnih zaključkov, kot so jih. Pa so jih. In recenzenti niso opazili napak.

Znanstveniki se imamo za objektivne ljudi. Imamo se za strokovnjake. A v osnovi smo zmotljivi in subjektivni.

Zato je skrajni čas, da računalniški znanstveniki izpopolnijo umetno inteligenco do te mere, da bo sposobna po gromozanskih bazah podatkov iskati relevantne raziskave in objektivno delati zaključke. Zaključke na podlagi številk in ne aksiomov, ki jih ne bi smelo biti. Znanstveniki bomo še naprej razmišljali in delali eksperimente. Le analize in zaključke naj dela umetna inteligenca. Edino tako bomo v 21. stoletju končno dobili odgovore na pomembna vprašanja, o katerih se pogovarjamo že zadnjih 50 let. Maščobe ali sladkor? Je meso zdravo ali ne? Je vadba zdrava?

Tim Podlogar

V osnovi pozitivist, se Tim ne more sprijazniti z idejo, da lahko številke lažejo. Lažejo lahko le trditve, ki jih naredi subjektiven znanstvenik. Učitelj Aleš Šporn mu je v osnovni šoli rekel, da vse, kar sliši morda ni res in od takrat ne verjame ničemur, dokler ne vidi dokazov. Niti matematičnim aksiomom. A umetni inteligenci bi bil vendarle pripravljen verjeti.