徳を備えた機械：人工汎用科学に向けて

要旨

人工知能システムは、タンパク質構造予測から材料設計に至る特定の研究タスクを加速することで科学的発見を変革しつつあるが、依然として狭い領域に限定されており、多大な人間の監視を必要としている。科学文献の指数関数的な増加と領域特化の進行は、研究者が学際的な知識を統合し統一理論を開発する能力を制約しており、より汎用的なAIシステムの科学への応用を模索する動機となっている。本研究では、ドメインに依存しない自律型AIシステムが、仮説生成からデータ収集、論文作成に至る科学的ワークフローを独立してナビゲートできることを示す。このシステムは、視覚的ワーキングメモリ、心的回転、イメージの鮮明さに関する3つの心理学研究を自律的に設計・実行し、288名の参加者を対象とした新たなオンラインデータ収集を実施し、8時間以上の連続コーディングセッションを通じて分析パイプラインを開発し、完成した論文を作成した。結果は、AIによる科学的発見パイプラインが、経験豊富な研究者に匹敵する理論的推論と方法論的厳密さを持って非自明な研究を実施できる能力を示しているが、概念的なニュアンスや理論的解釈には限界がある。これは、仮説を現実世界の実験を通じて検証できる具現化されたAIに向けた一歩であり、人間の認知やリソースの制約によって未探索のまま残される可能性のある科学的領域を自律的に探索することで発見を加速するものである。これは、科学的理解の本質や科学的功績の帰属に関する重要な問いを提起するものである。

English

Artificial intelligence systems are transforming scientific discovery by accelerating specific research tasks, from protein structure prediction to materials design, yet remain confined to narrow domains requiring substantial human oversight. The exponential growth of scientific literature and increasing domain specialisation constrain researchers' capacity to synthesise knowledge across disciplines and develop unifying theories, motivating exploration of more general-purpose AI systems for science. Here we show that a domain-agnostic, agentic AI system can independently navigate the scientific workflow - from hypothesis generation through data collection to manuscript preparation. The system autonomously designed and executed three psychological studies on visual working memory, mental rotation, and imagery vividness, executed one new online data collection with 288 participants, developed analysis pipelines through 8-hour+ continuous coding sessions, and produced completed manuscripts. The results demonstrate the capability of AI scientific discovery pipelines to conduct non-trivial research with theoretical reasoning and methodological rigour comparable to experienced researchers, though with limitations in conceptual nuance and theoretical interpretation. This is a step toward embodied AI that can test hypotheses through real-world experiments, accelerating discovery by autonomously exploring regions of scientific space that human cognitive and resource constraints might otherwise leave unexplored. It raises important questions about the nature of scientific understanding and the attribution of scientific credit.

徳を備えた機械：人工汎用科学に向けて

Virtuous Machines: Towards Artificial General Science

要旨

Support