人工智能节省了大量重复工作的时间，而且模拟出来的人类思维，引起了科研人员的极大兴趣，因为这个发现有可能会改变科学发现的进程，如今人工智能在研究领域的应用还处于初级阶段，但是就已经发现了人工智能的无限可能。
有人想把人工智能应用到科研领域，因为科学研究会不断产生庞大的数据，对于数据的储存和数量也达到了前所未有的量级，而且研究人员很难分析大量的数据得出模型，人工智能的出现，很好的解决了这方面的不足，人工智能拥有深度学习技术，可以帮助科研人员减轻对数据的分析工作，如果有足够的学习，人工智能对结果的预测会更加精准，会极大提高工作效率。
将人类智慧和人工智能的深度学习技术相结合，那么人工智能就能模仿人类智慧，帮助我们去开发未曾探索过的领域，新的机器学习方法，正在处理几乎无穷无尽的领域，在科学领域自动化的去做科学实验。
在学术上，其中出版工作中，期刊的编辑和评审人员最关心的就是论文的唯一性，原创性，合理性等等，在论文的数据、统计、参考文献和图表上面，人工智能就能发挥作用，能够检测是否剽窃和查重，并且对论文进行标记，大大提升编辑和评审人员的工作效率。
研究人员都特别重视数据，数据是研究的基础，研究的过程中，需要查阅现有的文献，但是如今的文献资料非常多，如果人工去筛选，可能需要几个月的时间，但是有人工智能的帮助，我们在很短的时间内，就能高效的筛选出对我们有用的信息，按照主题对文献资料进行分类，这是人工智能的优势。
虽然人工智能被很多人视为科研领域的未来，但是它也有局限性，人工智能不能解决所有问题，人工智能可以支持科学的发现，但是它还是需要人类的洞察力来判断人工智能生成的结果或分析。自动化的科学倾向于得出一种观点，即：公正、准确和可靠的，然而在使用人工智能可能会出现一种问题，利用现有的论文进行训练机器学习工具，可能会强化同行评审中存在的偏见，这是不能避免的。我们对人工智能的依赖性可能会增加，但是人类还是占主导地位。
人工智能如今面临重大的机遇和挑战，希望我们能推动人工智能朝着更好的方向发展。
