WikiEdge:ArXiv-2408.06292
- 标题：The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
- 中文标题：AI科学家：朝向全自动开放式科学发现的道路
- 发布日期：2024-08-12 16:58:11+00:00
- 作者：Chris Lu, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha
- 分类：cs.AI, cs.CL, cs.LG
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.06292v3
摘要：人工通用智能的一大挑战是开发能够进行科学研究并发现新知识的智能体。尽管前沿模型已经被用作人类科学家的助手，例如用于头脑风暴想法，编写代码，或预测任务，但它们仍然只完成了科学过程的一小部分。本文提出了第一个全自动科学发现的综合框架，使前沿的大型语言模型能够独立进行研究并传达他们的发现。我们引入了AI科学家，它可以生成新颖的研究思想，编写代码，执行实验，可视化结果，通过编写一篇完整的科学论文来描述其发现，然后运行一个模拟的审查过程进行评估。原则上，这个过程可以重复进行，以开放式地迭代开发思想，就像人类科学社区一样。我们通过将其应用于机器学习的三个不同子领域来展示其多样性：扩散建模，基于变压器的语言建模，和学习动态。每个想法都被实现并发展成一篇完整的论文，每篇论文的成本不到15美元。为了评估生成的论文，我们设计并验证了一个自动化的审稿人，我们展示了它在评估论文分数方面达到了接近人类的表现。AI科学家可以产生超过我们的自动化审稿人评定的顶级机器学习会议接受阈值的论文。这种方法标志着机器学习科学发现新时代的开始：将AI智能体的变革性优势带给AI自身的整个研究过程，使我们更接近一个可以在世界上最具挑战性的问题上释放无尽的创新和创新的世界。我们的代码在https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist上开源。
章节摘要
这篇论文提出了一个名为“The AI Scientist”的全面自动化科学发现框架，旨在通过前沿大型语言模型（LLMs）实现独立研究和成果交流。以下是按章节概括的结果：
- 引言：介绍了自动化一般科学发现的长期愿景，以及通过自动化方法加速科学迭代的潜力。
- 背景：讨论了大型语言模型（LLMs）的基础，以及如何将它们嵌入到“代理”框架中以提高性能、鲁棒性和可靠性。
- The AI Scientist：详细介绍了The AI Scientist的三个主要阶段：想法生成、实验迭代和论文撰写，并介绍了如何通过自动化同行评审来评估生成的论文质量。
- 实验：展示了The AI Scientist在机器学习的不同子领域（如扩散建模、基于变换器的语言建模和学习动态）的应用，并提供了一些生成的论文案例。
- 讨论：讨论了The AI Scientist的性能，包括它在执行机器学习研究方面的能力，以及它在理解和解释算法成功原因方面的局限性。
- 结论：总结了The AI Scientist在自动化开放科学发现方面的贡献，并讨论了未来的发展方向和潜在的伦理问题。