The rapid evolution of scientific inquiry highlights an urgent need for groundbreaking methodologies that transcend the limitations of traditional research. Conventional approaches, bogged down by manual processes and siloed expertise, struggle to keep pace with the demands of modern discovery. We envision an autonomous generalist scientist (AGS) system-a fusion of agentic AI and embodied robotics-that redefines the research lifecycle. This system promises to autonomously navigate physical and digital realms, weaving together insights from disparate disciplines with unprecedented efficiency. By embedding advanced AI and robot technologies into every phase-from hypothesis formulation to peer-ready manuscripts-AGS could slash the time and resources needed for scientific research in diverse field. We foresee a future where scientific discovery follows new scaling laws, driven by the proliferation and sophistication of such systems. As these autonomous agents and robots adapt to extreme environments and leverage a growing reservoir of knowledge, they could spark a paradigm shift, pushing the boundaries of what's possible and ushering in an era of relentless innovation.


翻译:科学探究的快速演进凸显了对突破传统研究局限性的开创性方法的迫切需求。受制于人工流程与孤立专业知识的传统方法,难以跟上现代发现的需求。我们设想一种自主通用科学家系统——一种代理式人工智能与具身机器人技术的融合——它将重新定义研究生命周期。该系统有望自主探索物理与数字领域,以前所未有的效率整合来自不同学科的洞见。通过将先进的人工智能与机器人技术嵌入从假设构建到同行评议稿件的每个阶段,自主通用科学家系统能够大幅削减各领域科学研究所需的时间与资源。我们预见,随着此类系统的普及与精进,科学发现将遵循新的规模定律。当这些自主智能体与机器人适应极端环境并利用日益增长的知识储备时,它们可能引发范式转变,拓展可能性的边界,并开启一个持续创新的时代。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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