論文の概要: Iterative Hypothesis Generation for Scientific Discovery with Monte Carlo Nash Equilibrium Self-Refining Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19309v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:14:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 02:13:56.365156
• Title: Iterative Hypothesis Generation for Scientific Discovery with Monte Carlo Nash Equilibrium Self-Refining Trees
• Title（参考訳）: モンテカルロナッシュ平衡木を用いた科学的発見のための反復的仮説生成
• Authors: Gollam Rabby, Diyana Muhammed, Prasenjit Mitra, Sören Auer,
• Abstract要約: 本稿では,モンテカルロ木探索とナッシュ平衡戦略を統合し,仮説を反復的に洗練・検証する新しいフレームワークを提案する。 MC-NESTは、高ポテンシャル仮説を優先する適応的なサンプリング戦略を通じて、探索と利用のバランスをとる。 我々は,生物医学,社会科学,コンピュータ科学など,複数の領域にわたる総合的な実験を通じて,MC-NESTの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.325323285811084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific hypothesis generation is a fundamentally challenging task in research, requiring the synthesis of novel and empirically grounded insights. Traditional approaches rely on human intuition and domain expertise, while purely large language model (LLM) based methods often struggle to produce hypotheses that are both innovative and reliable. To address these limitations, we propose the Monte Carlo Nash Equilibrium Self-Refine Tree (MC-NEST), a novel framework that integrates Monte Carlo Tree Search with Nash Equilibrium strategies to iteratively refine and validate hypotheses. MC-NEST dynamically balances exploration and exploitation through adaptive sampling strategies, which prioritize high-potential hypotheses while maintaining diversity in the search space. We demonstrate the effectiveness of MC-NEST through comprehensive experiments across multiple domains, including biomedicine, social science, and computer science. MC-NEST achieves average scores of 2.65, 2.74, and 2.80 (on a 1-3 scale) for novelty, clarity, significance, and verifiability metrics on the social science, computer science, and biomedicine datasets, respectively, outperforming state-of-the-art prompt-based methods, which achieve 2.36, 2.51, and 2.52 on the same datasets. These results underscore MC-NEST's ability to generate high-quality, empirically grounded hypotheses across diverse domains. Furthermore, MC-NEST facilitates structured human-AI collaboration, ensuring that LLMs augment human creativity rather than replace it. By addressing key challenges such as iterative refinement and the exploration-exploitation balance, MC-NEST sets a new benchmark in automated hypothesis generation. Additionally, MC-NEST's ethical design enables responsible AI use, emphasizing transparency and human supervision in hypothesis generation.
• Abstract（参考訳）: 科学的仮説生成は、研究において根本的な課題であり、新規で経験的に基礎付けられた洞察の合成を必要とする。 従来のアプローチは人間の直観とドメインの専門知識に依存しているが、純粋に大きな言語モデル(LLM)ベースの手法は革新的かつ信頼性のある仮説を生み出すのに苦労することが多い。 これらの制約に対処するため,モンテカルロ木探索とナッシュ平衡戦略を統合して仮説を反復的に洗練・検証する,MC-NEST(Monte Carlo Nash Equilibrium Self-Refine Tree)を提案する。 MC-NESTは、探索空間の多様性を維持しながら高いポテンシャル仮説を優先する適応サンプリング戦略を通じて、探索と利用を動的にバランスさせる。 我々は,生物医学,社会科学,コンピュータ科学など,複数の領域にわたる総合的な実験を通じて,MC-NESTの有効性を実証する。 MC-NESTは、社会科学、コンピュータ科学、バイオメディシンデータセットにおける新規性、明確性、重要性、検証可能性の指標に対して平均2.65、2.74、および2.80(1-3スケール)のスコアを達成し、それぞれ2.36、2.51、および2.52を達成している。 これらの結果は、MC-NESTが様々な領域にまたがって、高品質で経験的に基礎付けられた仮説を創出する能力を強調している。 さらに、MC-NESTは構造化された人間とAIのコラボレーションを促進し、LLMが人間の創造性を向上する。 反復改良や探索・探索バランスといった重要な課題に対処することで、MC-NESTは自動仮説生成の新しいベンチマークを設定できる。 さらに、MC-NESTの倫理設計はAIの責任ある使用を可能にし、仮説生成における透明性と人間の監督を強調している。

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