Der „AI Researcher“ von Sakana AI automatisiert wissenschaftliche Forschung

Das in Tokio ansässige Startup für künstliche Intelligenz, Sakana AI, hat heute das angeblich weltweit erste generative KI-Modell vorgestellt, das für die eigenständige Durchführung wissenschaftlicher Forschung entwickelt wurde. Das Modell mit dem Namen AI Scientist ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen Forschern der University of Oxford und der University of British Columbia und soll das Potenzial haben, viele Prozesse bei wissenschaftlichen Entdeckungen zu automatisieren.

Laut den Machern basiert AI Scientist auf großen Sprachmodellen, die den wissenschaftlichen Entdeckungsprozess nachahmen können, angefangen bei der Ideenentwicklung über die Durchführung von Experimenten bis hin zum Verfassen vollständiger wissenschaftlicher Arbeiten, in denen die Entdeckungen beschrieben werden.

„Wir schlagen ein vollständig KI-gestütztes System für automatisierte wissenschaftliche Entdeckungen vor, das auf die maschinelle Lernforschung angewendet wird, und betreiben es“, schrieb das Team von Sakana AI in einer wissenschaftlichen Arbeit, in der das neue Modell beschrieben wurde.

Die Studie beschreibt, wie der KI-Wissenschaftler speziell für die Forschung im Bereich maschinelles Lernen konzipiert ist und in der Lage ist, Ideen wie neue Techniken für transformatorbasierte Sprachmodelle, Diffusionsmodelle und die Analyse der Lerndynamik vorzuschlagen.

Sakana AI behauptet, dass AI Scientist basierend auf den verwendeten Rechenressourcen eine vollständige Forschungsarbeit zu einem Preis von nur 15 US-Dollar erstellen kann. Darüber hinaus überschreiten seine Artikel „die Akzeptanzschwelle“ einer bekannten Konferenz zum Thema maschinelles Lernen, wie durch einen automatisierten Überprüfungsprozess bewertet.

„Von der Ideenentwicklung, der Kodierung, der Durchführung von Experimenten und der Zusammenfassung der Ergebnisse bis hin zum Verfassen umfassender Arbeiten und der Durchführung von Peer-Reviews eröffnet AI Scientist eine neue Ära der KI-gestützten wissenschaftlichen Forschung und beschleunigten Entdeckungen“, schrieben die Forscher.

In einem Blogbeitrag sagte das Team von Sakana AI, dass AI Scientist in der Lage sei, eine breite Forschungsrichtung und Startcodebasis anzuwenden, wie etwa die Open-Source-Codebasis älterer Forschung auf GitHub, und seinen eigenen Entdeckungsprozess zu starten. Sie behaupteten auch, dass das KI-Modell dem Vorgehen von KI-Forschern folgen und Literaturrecherchen durchführen, Experimente planen, Zahlen generieren, Manuskripte überprüfen und vieles mehr könne. Es kann auch in einem offenen Kreislauf laufen, um die nächste Generation von Ideen basierend auf der vorherigen Generation zu verbessern.

AI Scientist scheint ein bedeutender Durchbruch in der generativen KI zu sein, da es Forschungsprozesse völlig autonom durchführen kann, was darauf hindeutet, dass das Team von Sakana AI ein Niveau an Kreativität und Denkvermögen erreicht hat, das dem des Menschen viel näher kommt. Die Auswirkungen eines solchen Systems sind erheblich, da es möglicherweise den Weg für kontinuierliche wissenschaftliche Forschung ebnen und die Einschränkungen menschlicher Forscher wie Kaffeepausen, Mittagessen und Heimgehen am Ende des Tages überwinden könnte. Dies kann zu schnelleren Fortschritten in verschiedenen Bereichen wie der Materialforschung, der Arzneimittelentwicklung und der Eindämmung des Klimawandels führen.

Es muss jedoch gesagt werden, dass noch viel Arbeit vor uns liegt, bevor AI Scientist auf Augenhöhe mit echten menschlichen Wissenschaftlern konkurrieren kann. Derzeit ist das Modell nur auf einen bestimmten Forschungsbereich beschränkt, nämlich die KI-Softwareentwicklung, und es kann auch Hardware-Einschränkungen geben.

Darüber hinaus benötigt AI Scientist immer noch eine bestehende Codebasis als Ausgangspunkt für seine Forschung, was Fragen zu seiner Fähigkeit aufwirft, wirklich innovativ zu sein und neue Ideen zu entwickeln.

Das Team von Sakana AI wies außerdem darauf hin, dass AI Scientist über keine Computer-Vision-Fähigkeiten verfügt, was seine Fähigkeit zur Korrektur visueller Probleme in den von ihm erstellten Artikeln einschränkt. Es kann auch anfällig für KI-Halluzinationen sein, was bedeutet, dass es manchmal Ideen falsch umsetzt oder unangemessene Vergleiche mit Ausgangsergebnissen anstellt, wodurch die Ergebnisse verfälscht werden. Sie räumten auch ein, dass das Modell manchmal „kritische Fehler beim Schreiben und Auswerten von Ergebnissen“ mache, insbesondere beim Vergleich des Größenverhältnisses zweier Zahlen.

Obwohl klar ist, dass AI Scientist eine beeindruckende Fähigkeit zur Innovation auf bestehenden Ideen demonstriert, bleibt abzuwarten, ob das System jemals in der Lage sein wird, wirklich originelle und paradigmenwechselnde Ideen vorzuschlagen und zu beschreiben. KI-Systeme sind hervorragend darin, große Datenmengen zu verarbeiten und darin Muster zu erkennen. Es ist jedoch nicht klar, ob sie jemals das Maß an menschlicher Intuition, Kreativität und Urteilsvermögen erreichen werden, das erforderlich ist, um wissenschaftliche Untersuchungen zu sinnvollen und vorteilhaften Ergebnissen zu führen.