智能体AI驱动科学发现：AAAI 2026教程解析

大型语言模型（LLM）的快速发展，重新定义了人工智能在科学研究中的角色定位。LLM突破了传统静态预测的局限，转型为能够主动创建、优化和验证假设的智能体。本教程将全面介绍智能体人工智能如何推进科学发现效率，并融合最新的基准评估、系统框架和实践应用进行深入分析。 传统机器学习在预测方面表现出色，但在假设导向的探索领域存在不足，而创新性、可理解性和迭代推理能力在探索过程中具有核心价值。智能体人工智能的价值正在于填补这一空白。通过将探索流程划分为两个相互支撑的阶段，我们详细说明了人工智能如何在促进科学进步中承担重要职责：假设构建——人工智能代理通过搜索启发、建立关联并依据其可行性进行排序来形成候选假设。回馈与优化——借助多种回馈指标（涵盖数据匹配、推理连贯性、符号解析或基准表现）循环优化假设。 这一迭代过程模拟了人类科研工作者从初步构想到成熟、可验证假设的演进路径，但通过自动化推理和规范化的智能体操作流程提升了这一进程的效率。