К сквозной автоматизации исследований в области искусственного интеллекта

Towards end-to-end automation of AI research
R. T. Lange, Shengran Hu, Chris Lu, Cong Lu, Yutaro Yamada, Jakob Foerster, David Ha, Jeff Clune
2026-03-25

AI Scientistагентная системаавтономные научные открытиясквозная автоматизация научных исследованийфундаментальные модели
Автоматизация науки является давней целью исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) 1,2. Хотя научное сообщество достигло значительного прогресса в автоматизации отдельных компонентов научного процесса, система, способная автономно проходить весь жизненный цикл исследования — от замысла до публикации, — до сих пор оставалась недостижимой. Здесь мы представляем конвейер для сквозной автоматизации всего научного процесса. Мы представляем The AI Scientist — систему, которая формулирует исследовательские идеи, пишет код, проводит эксперименты, строит графики и анализирует данные, пишет полный текст научной рукописи и выполняет собственное рецензирование. Качество её идей, реализации и представления оказалось достаточно высоким, чтобы рукопись, созданная этой системой искусственного интеллекта, прошла первый раунд рецензирования на семинаре ведущей конференции по машинному обучению. Доля принятых работ на семинаре составила 70%. Наша система использует современные базовые модели 3–5 в составе сложной агентной системы. Мы оцениваем The AI Scientist в двух режимах: сфокусированном режиме, в котором предоставленные человеком шаблоны кода используются как исходная основа для проведения исследований по конкретной теме, и режиме без шаблонов с открытой постановкой задачи, использующем агентный поиск для более широкого научного исследования 6,7. В обоих режимах генерируются разнообразные идеи, которые автоматически проверяются, описываются и оцениваются. Это достижение демонстрирует растущие возможности ИИ в создании научных результатов и означает потенциальный сдвиг парадигмы в организации исследований. Как и любая новая технология, способная оказать значительное влияние, такие системы могут быть связаны с важными рисками, включая дополнительную нагрузку на перегруженные системы рецензирования и увеличение объёма малосодержательного материала в научной литературе. Однако при ответственном развитии такие автономные системы могли бы существенно ускорить научные открытия.
1
Рукопись, созданная системой, прошла первый этап рецензирования на семинаре при ведущей конференции по машинному обучению с долей принятых работ 70%.
2
Автономные исследовательские системы могут ускорить научные открытия, но также способны перегрузить системы рецензирования и увеличить объем шумной научной литературы.
3
Режимы с шаблонами и без шаблонов генерируют разнообразные идеи, автоматически проверяют их, документируют результаты и оценивают исследования.
4
AI Scientist автоматизирует весь исследовательский цикл, включая генерацию идей, написание кода, эксперименты, анализ, подготовку рукописи и рецензирование.
5
В конвейере современные фундаментальные модели используются в составе сложной агентной системы для проведения сквозного научного исследования.

Автономные системы ИИ, генерирующие, тестирующие, отчётные и оценивающие научные идеи (сквозные агент‑системы для научных исследований)

Сквозная автоматизация системой жизненного цикла научного исследования, включая генерацию идей, написание кода, проведение экспериментов, анализ данных, подготовку рукописи и рецензирование

Publication Details
Publication Date
2026-03-25
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
76
Access Type
Author Information
Authors
R. T. Lange
Shengran Hu
Chris Lu
Cong Lu
Yutaro Yamada
Jakob Foerster
David Ha
Jeff Clune
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%