人工智慧 (AI) 在研究過程中發揮著越來越重要的作用。基於人工智慧的演算法被用於提高研究效率並為探索的主題提供新的視角。它們不僅在繪製不同資訊之間的聯繫方面很有價值，而且在提出和測試新假設方面也很有價值。
最近，人工智慧研究取得了重大進展，一種機器學習演算法能夠發明出能夠對抗疾病的全新蛋白質。此外，人工智慧研究人員現在正在開發可以搜尋科學研究論文並從中提取資訊以自動更正科學論文的演算法。讓我們來看看人工智慧在研究中的更多用例。
人工智慧也用於優化研究實驗室的資源、自動獲取數據並促進複雜數據集的合成和分析。例如，人工智慧最近被用於透過提供即時指導來幫助管理大規模、長期研究中的活動。人工智慧系統可能能夠監控研究中每位參與者的健康狀況，並在參與者的狀態改變時提醒科學家。
人工智慧也被用來優化實驗室技術和設備。人工智慧驅動的機器人可以自動執行以前只能由人類執行的多項任務，例如組織和儲存科學設備、準備分析樣本以及進行常規診斷測試。此外，自動化系統還能夠執行對科學家或技術人員來說太危險或難以完成的任務。人工智慧和機器人技術也被用於實驗設計——幫助研究人員確定應該改變哪些參數、應該如何設計實驗以及應該進行哪些測量。
許多人認為人工智慧很快就會被用於識別新藥和藥物組合，從醫學影像中診斷疾病，並協助手術。人工智慧被用來預測一種酶，比以前任何其他預測都要好。使用了一種稱為深度學習的技術。該系統能夠預測酵素的三維結構。最重要的是，3D結構比演算法之前訓練處理的結構更複雜。人工智慧也已成功用於癌症研究，以創造更好的方法來檢測、診斷和治療癌症患者。
研究人員報告說，他們使用機器視覺來分析自閉症和亞斯伯格症患者影片中的人類行為和身體特徵。他們使用基於深度學習的 AI 演算法，其中包含 1200個視訊資料集，這些影片具有 12 兆像素的攝像頭，就像 iPhone 13上的相機一樣，個人做出面部表情或參與社交互動，如微笑或點頭。分析揭示了自閉症的十種不同面部狀態，而深度神經網路也準確地預測了症狀的嚴重程度。
研究人員使用基於人工智慧的演算法來搜尋分子資料庫並找到具有所需特性的有效分子。這種演算法可能能夠在專家科學家的一小部分時間內搜尋數百萬個分子的資料庫。
電腦科學家還創建了一個系統，可用於基於現有視訊遊戲生成新的教育遊戲。研究人員使用人工智慧開發新演算法，將現有遊戲元素重新組合成新型態遊戲。他們使用機器學習來創建系統，該系統使用個人化學習演算法從大量視訊遊戲內容中選擇元素，然後以不可預測的方式重新組合它們。研究人員建議，這種技術可用於探索不同類型的視訊遊戲或基於現有遊戲創建新類型。
有人斷言，人工智慧會影響人類的本性、他們的智力和決策過程。隨著人工智慧的出現，人們擔心它的創造會如何影響人類，包括在人類思考過程中鼓勵偏見。一個普遍的擔憂是機器會變得比人類更聰明，從而獲得控制權。無論如何，人工智慧正在被證明是連接資訊和得出新假設的強大工具。
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