次回の更新記事:LLMを活用した「Text to CAD」 テキスト指示から高品…(公開予定日:2025年02月06日)

LLMにおける創造性の実現と研究アイデアの生成

   

本記事では、異なる分野の知識を組み合わせてアイデアを生み出す新しい手法の研究を紹介します。

研究者らはLLM(大規模言語モデル)を用いて実用的かつ価値のある研究テーマを効率的に見つける仕組みに焦点を当てています。また、その中で「創造性理論」の知見を活用しています。

分野を超えた知識の応用可能性を探ることで、新たなイノベーションを促進することを目指した研究です。

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発表者情報

  • 研究者:Tianyang Gu
  • 研究機関:ボストン大学、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、デラウェア大学

背景

毎日のように新しい発見や技術革新が生まれる現代の研究開発において、より効率的に研究アイデアを生み出す手法が求められています。

創造性研究の知見によれば、優れた発見の多くは、異なる分野のアイデアを組み合わせるところから始まります。例えば、スマートフォンは通信技術とコンピュータ、タッチパネルといった複数の技術を組み合わせることで実現されました。こうした「組み合わせによる創造」のプロセスは、長年にわたって研究され、理論として体系化されています。

最近では、LLMを活用して研究アイデアを生み出す試みが広がっています。研究者が「新しい研究テーマを提案して」とLLMに指示を出すと、LLMは学習した膨大な知識を基に提案を行います。しかし、単にアイデアを出してもらうだけでは、本当に価値のある研究テーマを見つけられるとは限りません。

そこで研究者らは、LLMに創造性理論の知見を取り入れた新しい仕組みの開発に取り組みました。分野を超えた知識の組み合わせを体系的に探ることで、単に目新しいだけでなく、実用的な価値を持つ研究アイデアの創出が目指されています。

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