O Cientista de IA: Rumo à Descoberta Científica Aberta Totalmente Automatizada

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

August 12, 2024

Autores: Chris Lu, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha

cs.AI

Resumo

Um dos grandes desafios da inteligência artificial geral é desenvolver agentes capazes de conduzir pesquisas científicas e descobrir novos conhecimentos. Embora modelos de ponta já tenham sido utilizados como auxílios para cientistas humanos, por exemplo, para brainstorming de ideias, escrita de código ou tarefas de previsão, eles ainda realizam apenas uma pequena parte do processo científico. Este artigo apresenta o primeiro framework abrangente para descoberta científica totalmente automática, permitindo que modelos de linguagem de grande porte de fronteira realizem pesquisas de forma independente e comuniquem suas descobertas. Introduzimos O Cientista de IA, que gera ideias de pesquisa inovadoras, escreve código, executa experimentos, visualiza resultados, descreve suas descobertas escrevendo um artigo científico completo e, em seguida, executa um processo de revisão simulado para avaliação. Em princípio, esse processo pode ser repetido para desenvolver ideias de forma iterativa de maneira aberta, agindo como a comunidade científica humana. Demonstramos sua versatilidade aplicando-o a três subcampos distintos de aprendizado de máquina: modelagem de difusão, modelagem de linguagem baseada em transformadores e dinâmica de aprendizado. Cada ideia é implementada e desenvolvida em um artigo completo a um custo inferior a $15 por artigo. Para avaliar os artigos gerados, projetamos e validamos um revisor automatizado, que demonstramos alcançar desempenho próximo ao humano na avaliação das pontuações dos artigos. O Cientista de IA pode produzir artigos que excedem o limiar de aceitação em uma conferência de aprendizado de máquina de ponta, conforme julgado por nosso revisor automatizado. Esta abordagem marca o início de uma nova era na descoberta científica em aprendizado de máquina: trazendo os benefícios transformadores de agentes de IA para todo o processo de pesquisa da própria IA, e nos aproximando de um mundo onde a criatividade e inovação infinitamente acessíveis podem ser liberadas para os problemas mais desafiadores do mundo. Nosso código está disponível em código aberto em https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist

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