観察から介入へ、問いを立てるAI駆動開発（後編）

マテリアルズインフォマティクス（MI）の連載記事。AIが候補予測だけでなく、問いの提案へ踏み込む過程を、ベイズ最適化やLLM、自律実験系を例に考察する。

• AI開発において、観察から介入へとアプローチを進化させる。
• LLM（大規模言語モデル）を活用し、AIが自ら問いを立てる開発手法を提案。
• AIが生成した問いに基づき、開発者が介入してAIを改善していく。
• これにより、AIの自律的な学習能力と開発効率を向上させる。
• MI（Machine Intelligence）Labがこの手法を実践している。