科研范式”这一概念第一次被提出，是在美国科学哲学家托马斯·库恩所写的《科学革命的结构》一书中。他认为，“范式”是从事某一科学的研究者群体所共同遵从的世界观和行为方式，是为了保障科研活动高效有序运转所遵循的普遍法则。
在科学发展的特定时期，通常由一种范式主导。随着主导范式被广泛接受和长期应用，往往会出现当前范式难以解释的科学发现。当这些问题逐渐积累到引发质变时，新的科研范式呼之欲出，并逐渐取代旧范式。科学的发展就是通过一系列“范式转换”实现，每一次转换都是一次科学观念的根本变革。
过去千百年来，传统范式经历了四个阶段的演化历程：第一阶段为经验范式，主要通过实验描述自然现象；第二阶段为理论范式，主要通过模型或归纳法进行科学研究；第三阶段为计算范式，指使用计算机进行仿真模拟来解决各个学科中的问题；第四阶段为数据范式，指通过大数据分析研究事物内在的关系得到结论。
现今科学研究中，尤其是材料科学、合成生物学、化学、天文学和地球科学等领域，科学数据呈现出爆炸式增长。为了从这些海量数据中挖掘出知识规律，传统方法（如计算机仿真和手动实验）常显得力不从心。例如，在2005至2015年间，基因组学的序列数据几乎每7个月就要翻一番。而在天文学中，自1990年起运行的哈勃太空望远镜每周能传回约20GB的原始数据。
这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
人工智能技术的发展使科学家开始超越传统的四大科研范式，依托先进的计算技术，推动了第五代科研范式——利用人工智能技术对自然现象进行学习、模拟、预测和优化，从而推动科学发现和技术创新。相比于传统的科研方法，这种科研范式不仅显著提升了科学问题的解决效率，还为科研人员提供了新的研究角度与方向，开辟了探索未知的全新路径。
一个典型的例子是，2024年度诺贝尔物理学奖与化学奖均与人工智能研究相关。这一方面肯定了人工智能在促进基础科学进展中的关键作用，另一方面也预示着物理、化学等传统学科将变得更加开放，科学家们不再局限于传统的“可解释性”研究模式，而是通过实验校准不断完善模型，从而获得更全面的理解。
尽管人工智能带来了诸多益处，其应用仍需保持谨慎。科学界对其介入依然持谨慎态度，不同的声音从未停止发出。例如在生物学研究中，作为研究对象的人类个体信息和医学特征信息都包含了较多的隐私内容。在数据挖掘和分析过程中，如果数据隐私得不到有效保护，在一定程度上会影响生物学的发展以及科学研究的可信度。虽然已有部分专家学者提出了一些创新技术手段，在保证数据安全的情况下进行数据共享交换以及模型的搭建训练，但这一问题仍需进一步探索与解决。
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