【ZiDongHua 之智能自動(dòng)化收錄關(guān)鍵詞：人工智能 Sakana  智能自動(dòng)化 】
　　
　　Sakana AI公司聯(lián)合打造AI科學(xué)家，未來科研或?qū)⑦~入自動(dòng)化時(shí)代？
　　
　　AI 已經(jīng)會(huì)搞科研、寫論文了。
　　
　　近日，一個(gè)名為 AI 科學(xué)家（The AI Scientist）的系統(tǒng)引起了廣泛關(guān)注。在無需人類幫助的情況下，它可以獨(dú)立完成科學(xué)研究和后續(xù)論文的撰寫，并且成本極低。
　　
　　這個(gè)由日本 AI 初創(chuàng)公司 Sakana AI 與英國牛津大學(xué)和加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)的科學(xué)家們合作開發(fā)的系統(tǒng)，預(yù)示著科研工作或?qū)⑦~入一個(gè)全新的自動(dòng)化時(shí)代。
 
　　
　?。▉碓矗篠akana AI）
　　
　　AI 科學(xué)家系統(tǒng)的核心優(yōu)勢在于，其能夠自主完成從創(chuàng)意生成到論文撰寫的整個(gè)研究過程。
　　
　　這個(gè)系統(tǒng)利用大語言模型模仿科學(xué)研究的全過程，包括生成研究想法、設(shè)計(jì)和執(zhí)行實(shí)驗(yàn)、分析結(jié)果，甚至對(duì)自己的論文進(jìn)行同行評(píng)審。
　　
　　近日，相關(guān)論文以《人工智能科學(xué)家：邁向全自動(dòng)開放式科學(xué)發(fā)現(xiàn)》（The AI Scientist：Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery）為題，發(fā)表在預(yù)印本網(wǎng)站 arXiv[1]。相關(guān)代碼已在 GitHub 上完全開源。
　　
　　論文作者包括：Chris Lu、 Cong Lu、 羅伯特·恰爾科·蘭格（Robert Tjarko Lange）、雅各布·福斯特（Jakob Foerster）、杰夫·克倫（Jeff Clune）和大衛(wèi)·哈（David Ha）。
 
　　
　　圖丨相關(guān)論文（來源：arXiv）
　　
　　他們還在論文中展示了由該模型生成的 10 篇論文，有的論文甚至達(dá)到了機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議 Weak Accept 的水平。
 
　　
　　圖丨 AI 科學(xué)家生成的論文（來源：arXiv）
　　
　　該系統(tǒng)的主要特點(diǎn)包括：全自動(dòng)化研究過程、自動(dòng)化同行評(píng)審、開放式發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)研究以及高計(jì)算效率。
　　
　　它可以管理科學(xué)研究的整個(gè)生命周期，比如，生成創(chuàng)新的研究思路、編寫代碼、執(zhí)行實(shí)驗(yàn)，總結(jié)和可視化實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最終形成完整的科學(xué)論文。
　　
　　該系統(tǒng)不僅能進(jìn)行研究，還可以評(píng)估生成論文的質(zhì)量，提供反饋，并迭代改進(jìn)結(jié)果，在評(píng)估準(zhǔn)確性方面接近人類水平。
　　
　　在初步示范中，系統(tǒng)已被應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的多個(gè)子領(lǐng)域，包括擴(kuò)散模型、Transformer 和學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)分析等方面。
　　
　　AI 科學(xué)家的另一個(gè)顯著特點(diǎn)是其成本效益。每個(gè)研究想法從構(gòu)思到形成論文的成本約為 15 美元，是一種相當(dāng)經(jīng)濟(jì)、高效的科學(xué)知識(shí)生成工具。
　　
　　研究團(tuán)隊(duì)對(duì)媒體表示：“通過自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)過程并整合 AI 驅(qū)動(dòng)的評(píng)審系統(tǒng)，我們?yōu)樽罹咛魬?zhàn)性的科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新和解決問題打開了無限可能。
　　
　　最終，我們?cè)O(shè)想了一個(gè)完全由 AI 驅(qū)動(dòng)的科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)，包括 AI 驅(qū)動(dòng)的研究人員、審稿人和整個(gè)會(huì)議。”
　　
　　AI 科學(xué)家的工作流程
　　
　　AI 科學(xué)家的工作流程主要包括：創(chuàng)意生成、實(shí)驗(yàn)迭代、論文撰寫和自動(dòng)化論文評(píng)審。
　　
　　在創(chuàng)意生成階段，系統(tǒng)首先基于提供的起始模板進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，提出一系列新穎的研究方向。
　　
　　為確保想法的原創(chuàng)性，系統(tǒng)會(huì)在語義學(xué)者（Semantic Scholar）數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索。在它的起始模板中，還有一個(gè) LaTeX 文件夾，里邊包括了用于論文撰寫的樣式文件和章節(jié)標(biāo)題。
　　
　　實(shí)驗(yàn)迭代階段，該系統(tǒng)執(zhí)行提出的實(shí)驗(yàn)并生成結(jié)果可視化。它會(huì)記錄每個(gè)圖表的內(nèi)容描述，來確保所保存的圖表和實(shí)驗(yàn)記錄已包含撰寫論文所需的所有信息。
　　
　　在論文撰寫階段，系統(tǒng)以標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議論文的風(fēng)格，用 LaTeX 編寫簡潔而信息豐富的研究進(jìn)展報(bào)告。此外，它還會(huì)自主使用語義學(xué)者搜索并引用相關(guān)文獻(xiàn)。
　　
　　最后的自動(dòng)化論文評(píng)審是該系統(tǒng)的一大亮點(diǎn)。由大模型驅(qū)動(dòng)的 AI 評(píng)審智能體，能夠以接近人類的準(zhǔn)確度評(píng)估生成的論文。
　　
　　這些評(píng)審可用于改進(jìn)當(dāng)前項(xiàng)目或?yàn)槲磥淼拈_放式創(chuàng)意提供反饋，從而形成一個(gè)持續(xù)的反饋循環(huán)，使系統(tǒng)能夠不斷改進(jìn)其研究成果。
　　
　　需要了解的是，盡管 AI 科學(xué)家表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，但它也面臨一些挑戰(zhàn)和局限性。目前，該系統(tǒng)無法處理或理解視覺信息，這會(huì)導(dǎo)致無法讀取圖表信息，頁面布局欠佳等問題。
　　
　　它有時(shí)還會(huì)錯(cuò)誤實(shí)施其想法或與基準(zhǔn)方法進(jìn)行不公平比較，導(dǎo)致誤導(dǎo)性結(jié)果。此外，系統(tǒng)偶爾會(huì)在寫作和評(píng)估結(jié)果時(shí)出現(xiàn)重大錯(cuò)誤，如難以準(zhǔn)確比較數(shù)值。
　　
　　研究人員還發(fā)現(xiàn)，AI 科學(xué)家可能會(huì)為了達(dá)成某些目的，偷偷摸摸地修改代碼，試圖改變?nèi)祟愒O(shè)下的游戲規(guī)則。
　　
　　比如，它在一次實(shí)驗(yàn)中耗費(fèi)了過多時(shí)間，它卻選擇修改時(shí)間限制，從而為自己留出更多的時(shí)間。
　　
　　與此同時(shí)，AI 科學(xué)家的潛在影響也帶來了一系列倫理、實(shí)際和哲學(xué)方面的挑戰(zhàn)。例如，該系統(tǒng)可能被濫用，用自動(dòng)生成的大量論文破壞同行評(píng)審過程。
　　
　　自動(dòng)化審稿人的使用，可能導(dǎo)致有偏見的評(píng)審或?qū)徍速|(zhì)量下降。這些風(fēng)險(xiǎn)凸顯了制定嚴(yán)格倫理準(zhǔn)則和安全措施的必要性。
　　
　　從哲學(xué)和更廣泛的角度來看，隨著類似 AI 科學(xué)家的系統(tǒng)越來越多地融入科學(xué)研究，人類科學(xué)家的角色或?qū)l(fā)生轉(zhuǎn)變。
　　
　　最終，這樣的系統(tǒng)是否能夠普及，關(guān)鍵在于 AI 是否能提出真正具有革命性的想法，甚至復(fù)制人類創(chuàng)造力和創(chuàng)新迸發(fā)的時(shí)刻。