論文の概要: The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06292v3
• Date: Sun, 1 Sep 2024 00:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 16:51:50.561273
• Title: The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
• Title（参考訳）: AI科学者:完全に自動化されたオープンな科学発見を目指す
• Authors: Chris Lu, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha,
• Abstract要約: 本稿では,完全自動科学的発見のための最初の包括的枠組みについて述べる。 我々は、新しい研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、その結果を説明するThe AI Scientistを紹介します。 原則として、このプロセスは、人間の科学コミュニティのように行動しながら、オープンな方法でアイデアを反復的に発展させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.465756130099091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the grand challenges of artificial general intelligence is developing agents capable of conducting scientific research and discovering new knowledge. While frontier models have already been used as aides to human scientists, e.g. for brainstorming ideas, writing code, or prediction tasks, they still conduct only a small part of the scientific process. This paper presents the first comprehensive framework for fully automatic scientific discovery, enabling frontier large language models to perform research independently and communicate their findings. We introduce The AI Scientist, which generates novel research ideas, writes code, executes experiments, visualizes results, describes its findings by writing a full scientific paper, and then runs a simulated review process for evaluation. In principle, this process can be repeated to iteratively develop ideas in an open-ended fashion, acting like the human scientific community. We demonstrate its versatility by applying it to three distinct subfields of machine learning: diffusion modeling, transformer-based language modeling, and learning dynamics. Each idea is implemented and developed into a full paper at a cost of less than $15 per paper. To evaluate the generated papers, we design and validate an automated reviewer, which we show achieves near-human performance in evaluating paper scores. The AI Scientist can produce papers that exceed the acceptance threshold at a top machine learning conference as judged by our automated reviewer. This approach signifies the beginning of a new era in scientific discovery in machine learning: bringing the transformative benefits of AI agents to the entire research process of AI itself, and taking us closer to a world where endless affordable creativity and innovation can be unleashed on the world's most challenging problems. Our code is open-sourced at https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist
• Abstract（参考訳）: 人工知能の大きな課題の1つは、科学的研究を行い、新しい知識を発見することができるエージェントを開発することである。 フロンティアモデルはすでに人間の科学者の補助として使われており、アイデアのブレインストーミング、コードの作成、予測といったタスクも行われているが、それでも科学プロセスのごく一部しか行っていない。 本稿では、フロンティア大言語モデルが独立して研究を行い、研究結果を伝達することのできる、完全自動科学的発見のための最初の包括的枠組みを提案する。 我々は、新しい研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、完全な科学論文を書き、その結果を記述し、シミュレーションされたレビュープロセスを実行し、評価を行うAI Scientistを紹介します。 原則として、このプロセスは、人間の科学コミュニティのように行動しながら、オープンな方法でアイデアを反復的に発展させることができる。 我々は、拡散モデリング、トランスフォーマーベース言語モデリング、学習力学の3つの異なるサブフィールドに適用することで、その汎用性を実証する。 それぞれのアイデアは、紙1枚につき15ドル以下で、完全な紙に実装され、開発される。 生成した論文を評価するため,自動レビュアーを設計,検証し,紙のスコアを評価する上で,ほぼ人間に近い性能を発揮することを示す。 AI Scientistは、私たちの自動レビュアーが判断するように、トップクラスの機械学習カンファレンスで、受け入れ閾値を超える論文を作成できる。 このアプローチは、機械学習における科学的発見の新しい時代の始まりである。AIエージェントの変革的なメリットをAI自体の研究プロセス全体にもたらすこと、そして、無限に手頃な価格の創造性とイノベーションが、世界の最も困難な問題に解き放たれる世界へと私たちを近づけること。 私たちのコードはhttps://github.com/SakanaAI/AI-Scientistでオープンソース化されています

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