不過，大約從20世紀80年代開始，科學發展呈現出一些新景象，其中一個突出的標誌是重大科學發現和理論創造的資源趨於衰減，科學的重心轉向研究與人類的生活直接相關的問題，涉及先進材料、生物醫學、生態環境和社會發展等領域。這些研究的一個共同點為：所面對的對象往往是複雜的、多樣的和動態變化的，也就是說，對象是具有複雜性的複雜系統。誠然，從事科學研究歷來是一種具有高度創造性的智力活動，但在以往的許多科學研究中，所面對的通常是相對簡單的系統，或者是通過簡化複雜性以探索相對簡單的現象。而當科學的重心發生轉變，需要面對越來越複雜的現象和問題時，單憑人的智力或能力就顯得有些力不從心。
以機器學習為代表的人工智能，適逢其時地為人類有效求解複雜問題帶來了強有力的新手段。近年來，隨著深度學習和強化學習方面取得突破性進展，一個人工智能驅動科學研究的新浪潮迅速掀起。目前，人工智能技術正快速被應用於各種各樣的科學探索，如材料結構的預測和篩選，新藥物的研發，呈現爆炸性的發展態勢。值得一提的是，2023年3月，中國科技部會同自然科學基金委決定啟動“人工智能驅動的科學研究”專項部署，緊密結合數學、物理、化學和天文等基礎學科中的關鍵問題，圍繞藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研製等重點應用領域科研需求展開，布局“人工智能驅動的科學研究”前沿科技研發體系。這無疑會對中國的科學研究產生重大影響。
人工智能不僅能夠驅動科學研究，在幫助人們認識和理解複雜現象中發揮獨特作用，而且也是推動其他技術加速發展的巨大力量。比如，為了一勞永逸地解決能源問題，人類正致力於實現受控核聚變反應的實用化，而研究表明：運用強化學習技術，可以為實現這一目標做出突破性的貢獻。再如，通過與人類專家合作，ChatGPT已經設計出了可采摘番茄的機器人。可以預料，隨著人工智能的持續發展和應用，會有更多的實用技術通過人機協同產生，甚至直接由人工智能體自主地發明或實現。
正因為人工智能是人類心智運作能力的外化和實現，所以，它可以與人的智能相整合或互補而形成能力更為強大的新智能系統，進而在整體上提升科學研究和技術研發的水平。因此，可以說，即使在作為第一生產力的科學技術中，人工智能也能擔當日益重要的基本角色。人工智能不僅會推動科學技術的加速，而且將引發生產力的巨大躍升。
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