AIサイエンティスト：完全自動化されたオープンエンド型科学的発見を目指して

要旨

人工知能のグランドチャレンジの一つは、科学的な研究を行い新たな知識を発見できるエージェントを開発することです。最先端のモデルはすでに人間の科学者を支援するために使用されていますが、例えばアイデアのブレインストーミング、コードの作成、予測タスクなど、科学プロセスのごく一部しか実行していません。本論文は、最先端の大規模言語モデルが独立して研究を行い、その発見を伝えることができる完全自動化された科学的発見のための初の包括的なフレームワークを提示します。私たちは「AI Scientist」を紹介します。これは、新たな研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を可視化し、完全な科学論文を執筆してその発見を記述し、評価のためにシミュレートされた査読プロセスを実行します。原理的には、このプロセスを繰り返すことで、人間の科学コミュニティのように、オープンエンドでアイデアを反復的に発展させることができます。私たちは、拡散モデリング、トランスフォーマーベースの言語モデリング、学習ダイナミクスという機械学習の3つの異なるサブフィールドに適用することで、その汎用性を実証します。各アイデアは実装され、論文1本あたり15ドル未満のコストで完全な論文に発展します。生成された論文を評価するために、自動化された査読者を設計し、その査読者が論文スコアの評価において人間に近い性能を達成することを示します。AI Scientistは、私たちの自動化された査読者が判断するトップの機械学習会議の採択基準を超える論文を生成することができます。このアプローチは、機械学習における科学的発見の新たな時代の始まりを示しています。AIエージェントの変革的な利点をAI自体の研究プロセス全体にもたらし、世界の最も困難な問題に対して無限の手頃な創造性と革新を解き放つ世界に私たちを近づけます。私たちのコードはhttps://github.com/SakanaAI/AI-Scientistでオープンソース化されています。

English

One of the grand challenges of artificial general intelligence is developing agents capable of conducting scientific research and discovering new knowledge. While frontier models have already been used as aids to human scientists, e.g. for brainstorming ideas, writing code, or prediction tasks, they still conduct only a small part of the scientific process. This paper presents the first comprehensive framework for fully automatic scientific discovery, enabling frontier large language models to perform research independently and communicate their findings. We introduce The AI Scientist, which generates novel research ideas, writes code, executes experiments, visualizes results, describes its findings by writing a full scientific paper, and then runs a simulated review process for evaluation. In principle, this process can be repeated to iteratively develop ideas in an open-ended fashion, acting like the human scientific community. We demonstrate its versatility by applying it to three distinct subfields of machine learning: diffusion modeling, transformer-based language modeling, and learning dynamics. Each idea is implemented and developed into a full paper at a cost of less than $15 per paper. To evaluate the generated papers, we design and validate an automated reviewer, which we show achieves near-human performance in evaluating paper scores. The AI Scientist can produce papers that exceed the acceptance threshold at a top machine learning conference as judged by our automated reviewer. This approach signifies the beginning of a new era in scientific discovery in machine learning: bringing the transformative benefits of AI agents to the entire research process of AI itself, and taking us closer to a world where endless affordable creativity and innovation can be unleashed on the world's most challenging problems. Our code is open-sourced at https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist

AIサイエンティスト：完全自動化されたオープンエンド型科学的発見を目指して

The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery

要旨

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