然而，如果人們要真正意識到人工智能技術帶來的可能性，則必須確保這一新研究工具能夠以有意義的方式表達出來，無論是在簡報階段還是在應用工具本身。
在技??術迅速成熟的今天，人們已經擁有一些“智能”的計算機大腦。人工智能的功能最初通常只應用在游戲和比較簡單的聊天機器人等領域，當時很多人對在科學領域中使用這些技術的前景持懷疑態度。然而其發展進步的速度如此之快，這些技術很快就從有助于完成一些更普通的任務變成了推動洞察力和創新的極其強大的工具。這也許可以解釋在實際應用這些工具時人們存在知識差距的原因。
例如，從文本和數據挖掘的角度來看，采用人工智能技術的好處是顯而易見的：通過部署人工智能系統，只需很少的時間檢查數以萬計的各類學科的科學論文，可以找出進一步研究的線索，消除浪費資源的途徑。它將為研究團隊提供一個很好的開端，幫助他們找到正在尋找的答案或線索，甚至快速提供見解從而實現成本節約。
從技術角度來看，人們應該對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。如果不知道會得到什么，那么如何編寫文本和數據挖掘業務案例?對于許多人來說，文本和數據挖掘無非是一種成本高昂的信念上的飛躍。
與任何研究項目一樣，重要的是要記住研究并沒有任何保證。當要求人類而不是計算機去做某事時也是如此。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，而計算機只是更快地找到答案。
理解并擁護這種心態是克服加速采用數字技術的一個主要障礙的關鍵。
另外還存在一個主要障礙——編寫摘要。多年來，計算機科學家一直奉行“垃圾進，垃圾出”(GIGO)的理念，這有著充分理由的。只有提出正確的問題，才有可能獲得所需的答案。同樣重要的是，要對正確的數據提出正確的問題，而獲得更高質量的原始資料，就越有可能找到需要的答案。
這本身就是一個基本的科學原則，因此強調了不要過度思考編寫簡報過程的重要性，但是，需要獲得既懂科學語言又懂計算機的工作人員的幫助來充實簡報，這樣不僅可以從數字的角度改進項目的結果，而且可以為研究團隊提供強大的框架，他們將了解文本和數據挖掘項目所揭示的線索。
隨著時間的推移，這個過程可能會變得更加精細，并使這些數字技術和科學原理之間的融合程度進一步提高，從而幫助人們真正挖掘人工智能和機器學習的巨大潛力。
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