論文の概要: AIGS: Generating Science from AI-Powered Automated Falsification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11910v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 12:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:32.864190
• Title: AIGS: Generating Science from AI-Powered Automated Falsification
• Title（参考訳）: AIGS:AIによる自動偽造から科学を生成する
• Authors: Zijun Liu, Kaiming Liu, Yiqi Zhu, Xuanyu Lei, Zonghan Yang, Zhenhe Zhang, Peng Li, Yang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,重要な研究プロセスを代表する役割を担ったマルチエージェントシステムである,フルプロセスAIGSシステムのベビーステップとして,Baby-AIGSを提案する。 3つのタスクの実験では、Baby-AIGSは経験豊富な人間の研究者と同等ではないが、有意義な科学的発見を産み出すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.50867181053229
• License:
• Abstract: Rapid development of artificial intelligence has drastically accelerated the development of scientific discovery. Trained with large-scale observation data, deep neural networks extract the underlying patterns in an end-to-end manner and assist human researchers with highly-precised predictions in unseen scenarios. The recent rise of Large Language Models (LLMs) and the empowered autonomous agents enable scientists to gain help through interaction in different stages of their research, including but not limited to literature review, research ideation, idea implementation, and academic writing. However, AI researchers instantiated by foundation model empowered agents with full-process autonomy are still in their infancy. In this paper, we study $\textbf{AI-Generated Science}$ (AIGS), where agents independently and autonomously complete the entire research process and discover scientific laws. By revisiting the definition of scientific research, we argue that $\textit{falsification}$ is the essence of both human research process and the design of an AIGS system. Through the lens of falsification, prior systems attempting towards AI-Generated Science either lack the part in their design, or rely heavily on existing verification engines that narrow the use in specialized domains. In this work, we propose Baby-AIGS as a baby-step demonstration of a full-process AIGS system, which is a multi-agent system with agents in roles representing key research process. By introducing FalsificationAgent, which identify and then verify possible scientific discoveries, we empower the system with explicit falsification. Experiments on three tasks preliminarily show that Baby-AIGS could produce meaningful scientific discoveries, though not on par with experienced human researchers. Finally, we discuss on the limitations of current Baby-AIGS, actionable insights, and related ethical issues in detail.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な発展は、科学的発見の発達を劇的に加速させた。 大規模観測データでトレーニングされたディープニューラルネットワークは、エンド・ツー・エンドの方法で基礎となるパターンを抽出し、目に見えないシナリオで高精度な予測を行う人間の研究者を支援する。 近年のLarge Language Models(LLM)の台頭と強化された自律エージェントは、科学者が研究のさまざまな段階における相互作用を通じて助けを得ることを可能にする。 しかし、ファンデーションモデルによってインスタンス化されたAI研究者は、フルプロセスの自律性を持ったエージェントはまだ初期段階にある。 本稿では,エージェントが独立して研究プロセス全体を完了し,科学的法則を発見できる,$\textbf{AI-Generated Science}$(AIGS)について検討する。 科学研究の定義を再考することによって、$\textit{falsification}$は人間の研究プロセスとAIGSシステムの設計の両方の本質であると論じる。 ファルシフィケーションのレンズを通じて、AI生成科学を目指す以前のシステムは、設計に欠落しているか、あるいは特定のドメインでの使用を狭める既存の検証エンジンに大きく依存している。 本研究では,ベイビーAIGS(Baby-AIGS)を,主要な研究プロセスを表すエージェントを持つマルチエージェントシステムである,フルプロセスAIGSシステムのベビーステップの実証として提案する。 FalsificationAgentを導入することで、可能な科学的発見を特定し検証し、明示的なfalsificationでシステムを強化する。 3つのタスクの実験では、Baby-AIGSは経験豊富な人間の研究者と同等ではないが、有意義な科学的発見を産み出すことができた。 最後に,現在のベイビーAIGSの限界,行動可能な洞察,関連する倫理的問題を詳細に論じる。

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