最初に人間が問題となるテーマを与えれば，あとは仮説を設定して数値実験して結果を求め論文を書いて評価するところまで自動化されるのだ。シンギュラリティサロンの松田先生によれば，人間では論文1本200万円かかるところを，AI Scientistならば，$15=2000円でできるということだ。もっとも，清水亮さんが実際に試したところは，生成AIのAPI使用料がかさむので，1本数万円はかかりそうだとのこと。
問題は，お金だけではなく，これによってどこまで科学が人間と独立に進化するかなのだ。実際の自然現象と結ぶには仮想実験でなくて，リアルの実験が必要となるから，それはまた次のステップの課題となるが，それでも非常に大きな一歩には違いない。
論文の概要を訳してみると次の通りである。
Ｑ（koshix）：次の論文概要を分かりやすく和訳してください。Ａ（Claude 3.5 Sonnet）：はい、喜んでこの論文概要を分かりやすく和訳します。人工知能（AI）による自動的な科学的発見に関する画期的な研究についての概要です：
「人工知能の大きな課題の1つは、科学研究を行い新しい知識を発見できるAIエージェントを開発することです。最新のAIモデルは既に人間の科学者を補助する目的で使用されていますが（アイデア出し、コード作成、予測タスクなど）、それらは科学的プロセスの一部しか担っていません。本論文では、最先端の大規模言語モデル(LLM)が独立して研究を行い、その成果を発表できるようにする包括的な枠組みを初めて提案しています。我々は「AIサイエンティスト」と呼ばれるシステムを紹介します。このシステムは、新しい研究アイデアを生み出し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、完全な科学論文を執筆してその発見を説明し、さらに評価のための模擬査読プロセスを実行します。理論的には、このプロセスを繰り返すことで、アイデアを反復的に発展させ、成長する知識のアーカイブに追加していくことができます。これは人間の科学コミュニティのような働きをします。我々は、この手法の汎用性を示すために、機械学習の3つの異なる分野（拡散モデリング、Transformerベースの言語モデリング、学習動態）に適用しました。各アイデアは実装され、1本あたり15ドル未満という低コストで完全な論文に仕上げられました。これは、我々の枠組みが研究を民主化し、科学の進歩を大幅に加速させる可能性を示しています。生成された論文を評価するために、我々は自動レビューアを設計・検証しました。このレビューアは論文の評価において人間に近い性能を達成することが示されています。AIサイエンティストは、この自動レビューアの判断によると、トップレベルの機械学習会議での採択基準を超える論文を生成できます。このアプローチは、機械学習における科学的発見の新時代の幕開けを意味します：AIエージェントの変革的な利点をAI自体の研究プロセス全体にもたらし、世界の最も困難な問題に対して無限の手頃な創造性とイノベーションを解き放つ世界に我々を近づけます。我々のコードはhttps://github.com/SakanaAI/AI-Scientistでオープンソース化されています。」
この研究は、AIが科学研究のプロセス全体を自動化し、人間の科学者と同様に新しい発見を行える可能性を示しています。これは科学の進歩を加速させ、研究をより手頃で民主的なものにする可能性があります。
図：AI Scientistの上記論文から引用
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