Учёный ИИ: к полностью автоматизированному открытому научному поиску

Одной из важнейших задач создания искусственного общего интеллекта является разработка агентов, способных проводить научные исследования и открывать новые знания. Хотя передовые модели уже используются в качестве помощников людей-учёных, например для генерации идей, написания кода или решения задач прогнозирования, они по-прежнему выполняют лишь небольшую часть научного процесса. В этой статье представлен первый комплексный подход к полностью автоматизированному научному поиску, позволяющий передовым большим языковым моделям самостоятельно проводить исследования и сообщать о полученных результатах. Мы представляем «Учёного ИИ» — систему, которая генерирует новые исследовательские идеи, пишет код, проводит эксперименты, визуализирует результаты, описывает полученные выводы в полноценной научной статье, а затем запускает имитацию рецензирования для оценки. В принципе, этот процесс можно повторять, итеративно развивая идеи в открытом направлении, подобно человеческому научному сообществу. Мы демонстрируем универсальность системы, применяя её к трём различным направлениям машинного обучения: диффузионному моделированию, языковому моделированию на основе трансформеров и динамике обучения. Каждая идея реализуется и развивается до полноценной статьи при стоимости менее 15 долларов США за статью. Для оценки сгенерированных статей мы разрабатываем и валидируем автоматизированного рецензента и показываем, что он достигает показателей, близких к человеческим, при оценке статей. По оценке нашего автоматизированного рецензента «Учёный ИИ» способен создавать статьи, превышающие порог принятия на ведущей конференции по машинному обучению. Этот подход знаменует начало новой эры научных открытий в машинном обучении: он приносит преобразующие преимущества ИИ-агентов во весь исследовательский процесс самого искусственного интеллекта и приближает нас к миру, в котором безграничные доступные творчество и инновации смогут быть направлены на решение наиболее сложных задач человечества. Исходный код опубликован в открытом доступе по адресу https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist