Искусственный ученый: Автономное развитие научных исследований

Автор: Денис Аветисян

Система, способная самостоятельно расширять научные работы, демонстрирует улучшенное качество и выявляет потенциальные риски автоматизированной науки.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Искусственный интеллект нового поколения способен автономно создавать полноценные научные работы, включая приложения, демонстрируя способность к генерации сложных и структурированных текстов.

В статье представлена система «Jr. AI Scientist», способная автономно расширять базовую научную работу, генерировать код и оценивать риски автоматизированных научных исследований.

Несмотря на растущий интерес к автоматизации научных исследований, сохраняется необходимость критической оценки возможностей и рисков систем искусственного интеллекта, способных самостоятельно проводить научные изыскания. В данной работе, озаглавленной ‘Jr. AI Scientist and Its Risk Report: Autonomous Scientific Exploration from a Baseline Paper’, представлена система Jr. AI Scientist, имитирующая исследовательский процесс начинающего ученого – от анализа базовой статьи до написания новой с результатами экспериментов. Полученные результаты демонстрируют, что Jr. AI Scientist генерирует научные работы, получающие более высокие оценки от экспертов, чем существующие полностью автоматизированные системы. Какие шаги необходимы для минимизации рисков и обеспечения надежности систем искусственного интеллекта, способных самостоятельно расширять границы научного знания?

Автоматизация Научного Поиска: Новые Горизонты

Традиционные научные исследования требуют значительных временных и ресурсных затрат, замедляя темпы открытий, особенно в условиях экспоненциального роста научной информации. Появление больших языковых моделей (LLM) открывает потенциал автоматизации отдельных этапов, однако требует осторожного подхода. LLM нуждаются в четких запросах и не способны самостоятельно генерировать и валидировать гипотезы.

Предоставление базовой статьи, ее исходных файлов LaTeX и соответствующего кодового обеспечения значительно повышает качество генерируемой статьи за счет эффективного использования этих ресурсов на всех этапах.

Необходимы автономные агенты, способные формулировать вопросы, анализировать данные и оценивать результаты, обладая способностью к самообучению и адаптации. Каждый научный прорыв – лишь отсроченная встреча со временем, и лишь достойная работа способна устоять перед его неумолимым течением.

Jr. AI Scientist: Эмуляция Начинающего Исследователя

Проект «Jr. AI Scientist» начинается с «Baseline Paper», служащей отправной точкой и основой знаний. Для выявления ограничений и определения направлений расширения используется комплекс методов «Idea Generation». Агент использует «Semantic Scholar API» для поиска идей и расширения базы знаний, получая доступ к обширной коллекции научных публикаций и формируя новые подходы.

Рабочий процесс состоит из трех этапов, при этом управление ошибками и отслеживание производительности позволяют системе передавать наиболее перспективные экспериментальные узлы на следующий этап.

От Идеи к Эксперименту: Валидация и Реализация

Агент «Jr. AI Scientist» использует метод «Experimentation» для проверки гипотез и валидации направлений исследований, автоматизируя научный поиск. Реализация опирается на «Coding Agent» (модель «Claude Code»), транслирующую экспериментальные дизайны в исполняемый код для проведения вычислительных экспериментов и сбора данных.

Процесс написания состоит из трех шагов: написания черновика, рефлексии и корректировки.

Эффективность оценивается с использованием метрики «AUROC», обеспечивающей надежность результатов. Итеративный характер процесса позволяет агенту корректировать подход на основе данных. Сгенерированные работы достигают более высокого «DeepReviewer Score» по сравнению с существующими методами.

AI-Driven Исследования в Масштабе: Конференция Agents4Science

На конференции ‘Agents4Science’ демонстрируются агенты, такие как ‘Jr. AI Scientist’, иллюстрирующие потенциал искусственного интеллекта в проведении исследований. Системы способны самостоятельно генерировать научные работы, представляя собой значительный шаг в автоматизации исследовательского цикла.

В процессе рецензирования и оценки используются передовые языковые модели, включая ‘GPT-5’, ‘Gemini 2.5’ и ‘Claude Sonnet 4’, автоматизируя создание и оценку научных результатов. Разработка опирается на механизмы обнаружения ‘OOD Detection’, обеспечивающие контроль качества и валидности генерируемых работ. Составлен всесторонний ‘Risk Report’, документирующий ограничения и направления для улучшения.

Полученные результаты показывают, что сгенерированные работы превосходят существующие аналоги, созданные другими системами искусственного интеллекта, согласно оценкам DeepReviewer. Подобно мудрой системе, наблюдающей за течением времени, эти агенты учатся не спешить с выводами, а достойно принимать неизбежную энтропию информационного пространства.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что автоматизированные системы научных исследований, такие как Jr. AI Scientist, способны не только расширять существующие научные труды, но и улучшать их качество. Однако, как справедливо отмечает Дональд Дэвис: «Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы». Этот принцип особенно актуален в контексте быстро развивающихся LLM-агентов. Автономные научные исследования требуют постоянной адаптации и переоценки, поскольку архитектура, лишенная исторического контекста и эволюции, рискует стать хрупкой и неэффективной. Работа подчеркивает важность оценки рисков и вызовов, что является ключевым аспектом обеспечения устойчивости и долгосрочной ценности подобных систем.

Что впереди?

Представленная работа, демонстрируя возможность автономного расширения научной статьи, лишь подчеркивает фундаментальную истину: любая система, даже стремящаяся к научному познанию, неизбежно стареет. Версионирование кода, представленное здесь, – это форма памяти, попытка зафиксировать состояние системы перед лицом неумолимого потока времени. Однако, само по себе наличие памяти не гарантирует устойчивость. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга, переосмысления, адаптации к меняющимся условиям.

Наиболее острыми остаются вопросы, связанные с оценкой риска. Автоматизированное научное исследование, освобожденное от непосредственного контроля, порождает новые виды неопределенности. Недостаточно лишь генерировать текст; необходимо научиться оценивать его истинную ценность, его вклад в общее знание. Иначе, система рискует зациклиться на самовоспроизведении, создавая иллюзию прогресса.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке более совершенных метрик оценки качества, на интеграции механизмов самокритики и на создании систем, способных к осознанному риску. Ибо, в конечном счете, сама природа научного поиска заключается в готовности переступать границы известного, признавая при этом неизбежность ошибок и необходимость постоянного обновления.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04583.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 01:50