Искусственный интеллект как соавтор: самообучающиеся системы для научных исследований

Автор: Денис Аветисян

Новая система ResearchPlanGen способна автоматически генерировать обоснованные планы научных исследований, используя самообучение и оценку по заданным критериям.

Исследование демонстрирует подход к автоматическому созданию исследовательских планов, где модели обучаются генерировать стратегии достижения целей, а оценка этих планов осуществляется на основе рубрик, извлеченных из существующих научных работ с помощью специализированных моделей выбора и формирования, при этом итоговая награда за обучение и оценка качества плана формируются на основе доли выполненных критериев рубрики, соответствующих общим рекомендациям.

Представлен фреймворк, использующий большие языковые модели и обучение с подкреплением для создания научных планов без участия человека, опираясь на существующие публикации и их оценочные критерии.

Несмотря на прогресс в области искусственного интеллекта, создание систем, способных самостоятельно разрабатывать полноценные планы научных исследований, остается сложной задачей. В работе ‘Training AI Co-Scientists Using Rubric Rewards’ предложен новый подход к обучению языковых моделей для генерации научных планов, основанный на использовании автоматически извлеченных критериев оценки из существующих публикаций и обучении с подкреплением, где модель самостоятельно оценивает свою работу. Это позволило добиться значительного улучшения качества генерируемых планов, превосходящего исходные модели в 70% случаев и демонстрируя обобщающую способность даже в таких областях, как медицинские исследования. Способны ли подобные автоматизированные системы обучения приблизить нас к созданию действительно эффективных помощников-исследователей на базе искусственного интеллекта?

Разрушая Границы: Автоматизация Научного Планирования

Разработка надежных исследовательских планов является фундаментальным аспектом научного прогресса, однако в настоящее время этот процесс преимущественно осуществляется вручную. Несмотря на стремительное развитие вычислительных технологий, систематическое и структурированное планирование экспериментов, включающее определение ключевых гипотез, выбор оптимальных методологий и прогнозирование потенциальных результатов, остается областью, где превалирует экспертная интуиция и опыт ученых. Это создает значительные ограничения в масштабируемости научных исследований, замедляет темпы открытий и затрудняет эффективное использование ресурсов. Отсутствие автоматизированных инструментов для формирования исследовательских стратегий особенно остро ощущается в областях, требующих обработки больших объемов данных и проведения сложных многоступенчатых экспериментов.

Существующие большие языковые модели (LLM), несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, демонстрируют ограниченные возможности в формировании эффективных научных стратегий. Проблема заключается в том, что разработка исследовательского плана требует не просто генерации текста, а сложного, многоуровневого рассуждения, включающего выявление ключевых переменных, прогнозирование результатов экспериментов и оценку их значимости. LLM часто испытывают трудности с поддержанием логической последовательности, выделением причинно-следственных связей и учетом неопределенностей, характерных для научных исследований. В отличие от людей, способных к интуитивному пониманию научной проблемы и адаптации стратегии в процессе работы, модели, как правило, ограничены заложенными алгоритмами и данными, что препятствует их способности к творческому подходу и решению нестандартных задач в научном планировании. Это ограничивает потенциал LLM в качестве полноценных помощников ученых, способных самостоятельно разрабатывать и оптимизировать исследовательские планы.

Ограничение возможностей больших языковых моделей в области разработки научных планов существенно замедляет прогресс в исследовательской деятельности. Неспособность к последовательному и структурированному мышлению препятствует эффективному поиску новых гипотез и оптимальных путей проверки существующих. Это приводит к увеличению временных затрат на проведение исследований, снижению вероятности обнаружения прорывных результатов и, в конечном итоге, задерживает ускорение научного прогресса. В результате, потенциальные открытия и инновации, которые могли бы принести пользу обществу, откладываются на неопределенный срок, а ресурсы тратятся неоптимально, что подчеркивает необходимость разработки более совершенных инструментов для автоматизированного планирования научных исследований.

Результаты аннотаций экспертов показывают, что дообученная модель машинного обучения превосходит исходную Qwen-3-30B по большинству критериев оценки исследовательских планов (с 95% доверительным интервалом, полученным методом бутстрапа) на подмножестве из 100 тестовых задач в ResearchPlanGenML.

Архитектура Автономного Планирования: ResearchPlanGen

ResearchPlanGen представляет собой новую структуру, предназначенную для обучения больших языковых моделей (LLM) генерации полных исследовательских планов без необходимости в обширной ручной аннотации данных. В отличие от традиционных подходов, требующих значительных затрат времени и ресурсов на создание размеченных обучающих выборок, ResearchPlanGen использует автоматизированный процесс для оценки и улучшения качества генерируемых планов. Это позволяет обучать LLM самостоятельно, используя большие объемы неразмеченных данных и минимизируя потребность в дорогостоящей ручной проверке и корректировке результатов. Ключевым преимуществом является масштабируемость и снижение зависимости от человеческих ресурсов при создании и валидации исследовательских планов.

В основе ResearchPlanGen лежит цикл “Генератор-Верификатор”, использующий второй экземпляр большой языковой модели (LLM) в качестве автоматизированной системы оценки. Генератор создает план исследования, который затем оценивается Верификатором на предмет соответствия заданным критериям. Этот процесс позволяет масштабировать процесс обучения без необходимости ручной аннотации данных, поскольку Верификатор выступает в роли автоматического оценщика, предоставляя обратную связь для улучшения Генератора. Использование второго LLM для верификации обеспечивает высокую скорость и масштабируемость оценки, что является ключевым преимуществом по сравнению с традиционными методами, требующими участия экспертов.

Цикл «Генератор-Верификатор» обеспечивает возможность самообучения, позволяя генеративной языковой модели (LLM) улучшать свои навыки планирования посредством непрерывной обратной связи. В этом процессе, LLM, выступающая в роли генератора, создает исследовательский план, который затем оценивается второй LLM, функционирующей как верификатор. Результаты оценки, представляющие собой сигнал обратной связи, используются для корректировки параметров генеративной модели, что приводит к итеративному улучшению качества генерируемых планов. Такой подход позволяет обходиться без обширной ручной аннотации данных, поскольку верификатор предоставляет автоматизированную оценку, необходимую для обучения и совершенствования генеративной модели.

Результаты оценки планов исследований, сгенерированных различными моделями для задач, извлеченных из научных статей по машинному обучению, медицине и arXiv, демонстрируют, что дообучение моделей в конкретной области повышает их производительность по сравнению с исходной политикой (Qwen-3-30B-A3B-Instruct), при этом модели GPT показывают лучшие результаты, а более новые и крупные модели превосходят предыдущие версии, а дообучение также обеспечивает значительную междоменную обобщающую способность, например, дообучение на медицинских данных значительно улучшает результаты для задач машинного обучения и arXiv.

Руководящие Принципы и Обучение с Подкреплением

Для повышения качества и обоснованности генерируемых планов исследований используется методика обучения на основе рубрик (Rubric-Guided Training). Данный подход предполагает использование как специфических для конкретной задачи критериев оценки, так и общих рекомендаций, определяющих структуру и содержание плана. Это позволяет модели более точно следовать заданным требованиям и обеспечивать соответствие результатов исследования установленным стандартам, что в конечном итоге повышает надежность и воспроизводимость полученных данных.

В нашей системе используется подход Self-RewardRL, где предварительно обученная и замороженная языковая модель (LLM) выступает в роли автоматического оценщика. Эта модель оценивает сгенерированные планы исследований на соответствие заранее определенным критериям, представленным в виде рубрики. На основе этой оценки LLM автоматически выдает вознаграждение (reward) генеративной модели, стимулируя ее к созданию планов, более точно соответствующих требованиям рубрики. Данный механизм позволяет обучать генеративную модель без участия человека в процессе оценки, обеспечивая объективность и масштабируемость.

Интеграция GroupRelativePolicyOptimization (GRPO) позволяет дополнительно оптимизировать генеративную языковую модель (LLM), максимизируя ее производительность на основе оценок, полученных по заранее определенной рубрике. GRPO — это алгоритм обучения с подкреплением, который сравнивает политику генерации LLM с политиками других моделей в группе, что позволяет более эффективно выделять и усиливать стратегии, приводящие к высоким баллам по рубрике. Этот подход позволяет LLM не только следовать общим принципам, но и адаптироваться к конкретным критериям оценки, что приводит к более качественным и релевантным исследовательским планам.

Обучение как инструктивной модели Qwen-3-4B, так и модели, способной к рассуждениям, с использованием MoE Reward model Qwen-3-30B <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\theta_r</span> демонстрирует сопоставимые результаты на проверочном наборе данных, при этом модель, способная к рассуждениям, требует более чем в два раза больше вычислительных ресурсов для достижения той же производительности, что и оценивалось с помощью Claude-4-Sonnet. — Обучение как инструктивной модели Qwen-3-4B, так и модели, способной к рассуждениям, с использованием MoE Reward model Qwen-3-30B $\theta_r$ демонстрирует сопоставимые результаты на проверочном наборе данных, при этом модель, способная к рассуждениям, требует более чем в два раза больше вычислительных ресурсов для достижения той же производительности, что и оценивалось с помощью Claude-4-Sonnet.

Широкий Спектр Применения и Подтверждение Эффективности

Эксперименты продемонстрировали выдающиеся способности ResearchPlanGen к обобщению знаний между различными научными областями. Система успешно генерирует исследовательские планы, адаптируясь к специфике таких дисциплин, как биология, химия, физика и информатика, без необходимости дополнительной настройки для каждой из них. Этот результат указывает на то, что разработанный фреймворк не просто воспроизводит известные шаблоны, а способен к абстрактному мышлению и формированию новых, логически обоснованных стратегий исследования. Способность к доменной генерализации существенно расширяет применимость ResearchPlanGen, делая его ценным инструментом для исследователей, работающих в самых разных областях науки.

Проведенные исследования по исключению отдельных компонентов показали, что для создания высококачественных исследовательских планов критически важны как узкоспециализированные, ориентированные на конкретную цель инструкции, так и общие, универсальные принципы. Анализ результатов демонстрирует, что при удалении или ослаблении влияния любой из этих категорий значительно снижается эффективность генерации планов, что подтверждает необходимость их синергетического взаимодействия. Игнорирование специфических требований конкретной научной задачи приводит к созданию абстрактных и непрактичных планов, в то время как пренебрежение общими руководствами, такими как принципы научной методологии, приводит к планам, лишенным структуры и логической последовательности. Таким образом, успешное формирование исследовательских планов требует сбалансированного подхода, учитывающего как особенности решаемой задачи, так и фундаментальные принципы научного исследования.

Для стимулирования дальнейших исследований в области автоматизированного планирования научных проектов, была опубликована база данных DatasetResearchPlanGen. Этот общедоступный ресурс содержит тщательно извлеченные научные цели, критерии оценки и соответствующие решения, охватывающие широкий спектр дисциплин. DatasetResearchPlanGen предоставляет исследователям возможность обучать и оценивать новые модели, а также проводить сравнительный анализ существующих подходов к генерации планов исследований. Предполагается, что эта база данных послужит ценным инструментом для развития методов искусственного интеллекта, способных эффективно поддерживать ученых в процессе разработки и реализации научных проектов, тем самым ускоряя темпы научных открытий и инноваций.

Исследование демонстрирует стремление к автоматизации процесса формирования научных планов, используя возможности больших языковых моделей и обучения с подкреплением. Подобный подход к созданию самообучающихся систем находит отклик в словах Джона фон Неймана: «Любая достаточно сложная система неизбежно содержит в себе ошибки; поэтому, разработка и анализ систем — это постоянный поиск и исправление этих ошибок». В контексте ResearchPlanGen, эта цитата подчеркивает суть работы: система, генерируя и оценивая собственные планы, постоянно совершенствуется, выявляя и устраняя недостатки, что является ключевым элементом самообучения и приближает нас к созданию действительно автономных научных помощников. Авторы, по сути, стремятся создать систему, способную не только генерировать идеи, но и критически оценивать их, что является признаком настоящего интеллекта.

Куда Ведет Дорожка?

Представленная работа, демонстрируя автоматическую генерацию исследовательских планов, лишь приоткрывает дверь в комнату, где алгоритмы не просто ассистируют, но и формулируют научные вопросы. Однако, следует признать: извлечение рурик и решений из существующих работ — это, скорее, реверс-инжиниринг уже готовых конструкций, чем истинный творческий процесс. Система прекрасно справляется с воспроизведением шаблонов, но способна ли она к возникновению принципиально новых идей, к осознанному выходу за рамки известных парадигм? Этот вопрос остается открытым.

Очевидным направлением развития представляется отказ от жесткой привязки к существующим публикациям. Необходимо исследовать возможности обучения алгоритмов на более широком спектре данных — не только на научных статьях, но и на патентах, технических отчетах, даже на неструктурированной информации из интернета. Ведь именно в хаосе, в кажущейся бессвязности, часто рождаются самые неожиданные и плодотворные гипотезы. Более того, представляется важным исследование механизмов, позволяющих алгоритму оценивать не только правильность решения, но и его новизну и значимость.

В конечном счете, успех подобного подхода будет зависеть не столько от совершенствования алгоритмов машинного обучения, сколько от способности понять, как устроена сама научная мысль. И тогда, возможно, алгоритмы смогут не только генерировать исследовательские планы, но и ставить под сомнение существующие теории, провоцируя нас на новые открытия. Ведь правила существуют, чтобы их проверять.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23707.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-31 03:46

🚀 Квантовые новости