人們?nèi)缃裾钤谝粋€(gè)具有無(wú)限潛力的時(shí)代。技術(shù)進(jìn)步使人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以為人類完成一些更具意義的工作，并提高研究團(tuán)隊(duì)的能力。

然而，如果人們要真正意識(shí)到人工智能技術(shù)帶來(lái)的可能性，則必須確保這一新研究工具能夠以有意義的方式表達(dá)出來(lái)，無(wú)論是在簡(jiǎn)報(bào)階段還是在應(yīng)用工具本身。

在技​​術(shù)迅速成熟的今天，人們已經(jīng)擁有一些“智能”的計(jì)算機(jī)大腦。人工智能的功能最初通常只應(yīng)用在游戲和比較簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人等領(lǐng)域，當(dāng)時(shí)很多人對(duì)在科學(xué)領(lǐng)域中使用這些技術(shù)的前景持懷疑態(tài)度。然而其發(fā)展進(jìn)步的速度如此之快，這些技術(shù)很快就從有助于完成一些更普通的任務(wù)變成了推動(dòng)洞察力和創(chuàng)新的極其強(qiáng)大的工具。這也許可以解釋在實(shí)際應(yīng)用這些工具時(shí)人們存在知識(shí)差距的原因。

例如，從文本和數(shù)據(jù)挖掘的角度來(lái)看，采用人工智能技術(shù)的好處是顯而易見(jiàn)的：通過(guò)部署人工智能系統(tǒng)，只需很少的時(shí)間檢查數(shù)以萬(wàn)計(jì)的各類學(xué)科的科學(xué)論文，可以找出進(jìn)一步研究的線索，消除浪費(fèi)資源的途徑。它將為研究團(tuán)隊(duì)提供一個(gè)很好的開(kāi)端，幫助他們找到正在尋找的答案或線索，甚至快速提供見(jiàn)解從而實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約。

從技術(shù)角度來(lái)看，人們應(yīng)該對(duì)如何部署這些工具以及獲得所需答案所需的編程有很好的了解。如果不知道會(huì)得到什么，那么如何編寫文本和數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)案例?對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，文本和數(shù)據(jù)挖掘無(wú)非是一種成本高昂的信念上的飛躍。

與任何研究項(xiàng)目一樣，重要的是要記住研究并沒(méi)有任何保證。當(dāng)要求人類而不是計(jì)算機(jī)去做某事時(shí)也是如此。有一些基本原則可以幫助縮小搜索范圍，但是不能保證所得到的答案就是想要的答案，而計(jì)算機(jī)只是更快地找到答案。

理解并擁護(hù)這種心態(tài)是克服加速采用數(shù)字技術(shù)的一個(gè)主要障礙的關(guān)鍵。

另外還存在一個(gè)主要障礙——編寫摘要。多年來(lái)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家一直奉行“垃圾進(jìn)，垃圾出”(GIGO)的理念，這有著充分理由的。只有提出正確的問(wèn)題，才有可能獲得所需的答案。同樣重要的是，要對(duì)正確的數(shù)據(jù)提出正確的問(wèn)題，而獲得更高質(zhì)量的原始資料，就越有可能找到需要的答案。

這本身就是一個(gè)基本的科學(xué)原則，因此強(qiáng)調(diào)了不要過(guò)度思考編寫簡(jiǎn)報(bào)過(guò)程的重要性，但是，需要獲得既懂科學(xué)語(yǔ)言又懂計(jì)算機(jī)的工作人員的幫助來(lái)充實(shí)簡(jiǎn)報(bào)，這樣不僅可以從數(shù)字的角度改進(jìn)項(xiàng)目的結(jié)果，而且可以為研究團(tuán)隊(duì)提供強(qiáng)大的框架，他們將了解文本和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目所揭示的線索。

隨著時(shí)間的推移，這個(gè)過(guò)程可能會(huì)變得更加精細(xì)，并使這些數(shù)字技術(shù)和科學(xué)原理之間的融合程度進(jìn)一步提高，從而幫助人們真正挖掘人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的巨大潛力。