論文の概要: A Survey of AI Scientists: Surveying the automatic Scientists and Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23045v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 06:13:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.47174
• Title: A Survey of AI Scientists: Surveying the automatic Scientists and Research
• Title（参考訳）: AI科学者のサーベイ: 自動科学者と研究のサーベイ
• Authors: Guiyao Tie, Pan Zhou, Lichao Sun,
• Abstract要約: 人工知能は、計算機器から科学知識の自律的創始者へと大きく移行している。 本調査では, エンド・ツー・エンドの科学的プロセスを, 文献レビュー, イデオロギー生成, 実験準備, 実験実施, 科学著作, 論文生成に分解する, 統合された6段階の方法論的枠組みを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.89083692070133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is undergoing a profound transition from a computational instrument to an autonomous originator of scientific knowledge. This emerging paradigm, the AI scientist, is architected to emulate the complete scientific workflow-from initial hypothesis generation to the final synthesis of publishable findings-thereby promising to fundamentally reshape the pace and scale of discovery. However, the rapid and unstructured proliferation of these systems has created a fragmented research landscape, obscuring overarching methodological principles and developmental trends. This survey provides a systematic and comprehensive synthesis of this domain by introducing a unified, six-stage methodological framework that deconstructs the end-to-end scientific process into: Literature Review, Idea Generation, Experimental Preparation, Experimental Execution, Scientific Writing, and Paper Generation. Through this analytical lens, we chart the field's evolution from early Foundational Modules (2022-2023) to integrated Closed-Loop Systems (2024), and finally to the current frontier of Scalability, Impact, and Human-AI Collaboration (2025-present). By rigorously synthesizing these developments, this survey not only clarifies the current state of autonomous science but also provides a critical roadmap for overcoming remaining challenges in robustness and governance, ultimately guiding the next generation of systems toward becoming trustworthy and indispensable partners in human scientific inquiry.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、計算機器から科学知識の自律的創始者へと大きく移行している。 この新たなパラダイムであるAIサイエンティストは、最初の仮説生成から公開可能な結果の最終合成まで、完全な科学的ワークフローをエミュレートするために設計されており、発見のペースと規模を根本的に変えることを約束している。 しかし、これらのシステムの急激かつ非構造的な増殖は断片化された研究の風景を生み出し、包括的な方法論の原則と発達の傾向を隠蔽している。 本調査は, エンドツーエンドの科学的プロセスを, 文献レビュー, 理想生成, 実験準備, 実験実行, 科学著作, 論文生成に分解する, 統合された6段階の方法論的枠組みを導入することにより, この領域を体系的かつ包括的に合成する。 この分析レンズを通して、初期の基礎モジュール(2022-2023)から統合されたクローズドループシステム(2024)へ、そして最後に、スケーラビリティ、インパクト、ヒューマンAIコラボレーション(2025-現在)の現在のフロンティアへと、フィールドの進化をグラフ化します。 これらの展開を厳格に合成することによって、この調査は、現在の自律科学の状態を明確化するだけでなく、堅牢性とガバナンスにおける残りの課題を克服するための重要なロードマップを提供する。

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