論文の概要: From Observation to Insight: Mechanistic World Models and the Quest for Autonomous Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12474v2
• Date: Wed, 15 Jul 2026 16:13:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 12:21:59.55687
• Title: From Observation to Insight: Mechanistic World Models and the Quest for Autonomous Discovery
• Title（参考訳）: 観察から洞察へ:機械的世界モデルと自律的発見への探求
• Authors: Ingmar Posner, Anson Lei, Bernhard Schölkopf,
• Abstract要約: 科学的発見は基本的に知識組織の問題であると主張する。 本稿では,表現,計算,学習の中心に再利用可能な機構を配置する新しい設計パラダイムであるメカニスティック・ワールド・モデルを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.11725132433485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in foundation models have transformed AI for Science, enabling remarkably accurate predictive performance across domains ranging from protein folding to weather forecasting. Yet prediction alone does not constitute scientific discovery. Scientific understanding depends on uncovering the reusable explanatory mechanisms that generate observations, whereas contemporary machine learning remains fundamentally organised around predictive mappings rather than explanatory structure. In this paper, we argue that scientific discovery is fundamentally a problem of knowledge organisation. To this end, we introduce Mechanistic World Models, a new design paradigm that places reusable mechanisms at the centre of representation, computation and learning. Drawing on insights from the philosophy of science, we derive the computational capabilities required for discovery, identify the design principles and inductive pressures that encourage explanatory knowledge to emerge, and formalise the anatomy of a mechanism-centric world model. Finally, we show how diverse research directions including mechanistic interpretability, causal representation learning, equation discovery and modular architectures capture complementary ingredients of this paradigm while lacking a unified framework. We propose Mechanistic World Models as a conceptual foundation and computational blueprint for moving AI beyond predictive forecasting towards autonomous scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルの最近の進歩は、AI for Scienceを変革し、タンパク質の折り畳みから天気予報まで、領域間で驚くほど正確な予測性能を実現している。 しかし、予測だけでは科学的発見にはならない。 科学的理解は、観測を生成する再利用可能な説明機構を明らかにすることに依存するが、現代の機械学習は説明構造よりも予測的マッピングを中心に根本から組織化されている。 本稿では,科学的発見は基本的に知識組織の問題である,と論じる。 そこで我々は,再利用可能な機構を表現,計算,学習の中心に配置する新しい設計パラダイムであるMechanistic World Modelsを紹介する。 科学哲学からの洞察に基づいて、我々は発見に必要な計算能力を導き、説明的知識の創出を促す設計原則と帰納的圧力を特定し、メカニズム中心の世界モデルの解剖学を定式化する。 最後に, 機械的解釈可能性, 因果表現学習, 方程式探索, モジュラーアーキテクチャといった多様な研究の方向性が, 統一された枠組みを欠きながら, このパラダイムの相補的な要素をいかに捉えているかを示す。 我々は,AIを予測予測を超えて自律的な科学的発見に移行するための概念的基礎と計算的青写真として,メカニスティック・ワールド・モデルを提案する。

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