自动化科学发现：从方程发现到自主发现系统
人工智能
2026-05-01 v2 机器学习
摘要
本文综述了自动化科学发现，从方程发现和符号回归到自主发现系统和智能体。它从“大局”视角和语境中讨论了各种独立方法，也讨论了开放性问题以及近期话题，如深度神经网络在该领域中的多种作用，助力于可被人理解的知识之发现。此外，我们将介绍闭环科学发现系统，从 Adam 系统的开创性工作到当前在从材料科学到天文学等领域中的努力。最后，我们将从机器学习视角阐述自主性，但也类比自动驾驶中的自主等级。最高等级，即第五级，被定义为在科学知识产生中完全不需要人类干预。实现这一点是朝着解决诺贝尔图灵大挑战迈出的其中一步，该挑战旨在开发 AI 科学家：到 2050 年能够高度自主地做出诺贝尔级科学发现、水平可与最佳人类科学家媲美且可能超越之的 AI 系统。
引用
@article{arxiv.2305.02251,
title = {Automated Scientific Discovery: From Equation Discovery to Autonomous Discovery Systems},
author = {Stefan Kramer and Mattia Cerrato and Jannis Brugger and Sašo Džeroski and Ross King},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02251},
year = {2026}
}
备注
19 pages plus references