AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research
Renqi Chen, Haoyang Su, Shixiang Tang, Zhenfei Yin, Qi Wu, Hui Li, Ye Sun, Nanqing Dong, Wanli Ouyang, Philip Torr
科学科学(SoS)探索科学发现背后的机制,并为提高科学效率和促进创新提供了宝贵的见解。 传统方法通常依赖于简单的假设和基本的统计工具,例如线性回归和基于规则的模拟,这些模拟难以捕捉现代研究生态系统的复杂性和规模。 人工智能(AI)的出现为下一代SoS提供了一个变革性的机会,实现了大规模模式发现的自动化,并发现了以前无法实现的见解。 本文提供了将科学科学与人工智能用于自动化研究模式发现的前瞻性观点,并强调了可能从人工智能中受益匪浅的关键开放挑战。 我们概述了人工智能与传统方法的优势,讨论了潜在的局限性,并提出了克服它们的途径。 此外,我们展示了一个初步的多智能体系统,作为模拟研究社会的一个示例,展示了人工智能复制现实世界研究模式和加速科学研究科学进步的能力。
The Science of Science (SoS) explores the mechanisms underlying scientific discovery, and offers valuable insights for enhancing scientific efficiency and fostering innovation. Traditional approaches often rely on simplistic assumptions and basic statistical tools, such as linear regression and rule-based simulations, which struggle to capture the complexity and scale of modern research ecosystems. The advent of artificial intelligence (AI) presents a transformative opportunity for the next gene...