論文の概要: Artificial intelligence for science: The easy and hard problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14508v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 01:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:44.616874
• Title: Artificial intelligence for science: The easy and hard problems
• Title（参考訳）: 科学のための人工知能:簡単で難しい問題
• Authors: Ruairidh M. Battleday, Samuel J. Gershman,
• Abstract要約: 我々は科学者の認知科学を研究し、人間がどのように難しい問題を解くかを理解する。 結果を用いて、科学パラダイムを自動推論し、更新する新しい計算エージェントを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8722948221596285
• License:
• Abstract: A suite of impressive scientific discoveries have been driven by recent advances in artificial intelligence. These almost all result from training flexible algorithms to solve difficult optimization problems specified in advance by teams of domain scientists and engineers with access to large amounts of data. Although extremely useful, this kind of problem solving only corresponds to one part of science - the "easy problem." The other part of scientific research is coming up with the problem itself - the "hard problem." Solving the hard problem is beyond the capacities of current algorithms for scientific discovery because it requires continual conceptual revision based on poorly defined constraints. We can make progress on understanding how humans solve the hard problem by studying the cognitive science of scientists, and then use the results to design new computational agents that automatically infer and update their scientific paradigms.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩によって、科学的な発見が目覚ましいものとなりました。 これらはほとんどすべて、大量のデータにアクセス可能なドメイン科学者とエンジニアのチームによって事前に特定された難しい最適化問題を解決するために、柔軟なアルゴリズムをトレーニングした結果である。 非常に有用ではあるが、この種の問題解決は科学の1つの部分、すなわち「簡単な問題」にしか対応しない。 科学研究のもう1つの部分は、その問題そのもの、すなわち「ハード問題」を思い浮かび上がっている。 難しい問題の解決は、未定義の制約に基づいて連続的な概念修正を必要とするため、科学的な発見のための現在のアルゴリズムの能力を超える。 我々は、科学者の認知科学を研究することによって、人間がどのように難しい問題を解くかを理解し、その結果を使って、科学パラダイムを自動推論し更新する新しい計算エージェントを設計することができる。

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