Неочевидным направлением использования ИИ в науке является не столько создание новых теорий, сколько поиск связей между уже известными методами из разных областей.

На сайте LessWrong вышло эссе
Джона Рома Бринка о двух типах научных задач. Он рассматривает область человеческих знаний как шар фигуру, напоминающую морского ежа. Он различает стремительно уходящие вперёд «направления-спицы», использующие новые понятийюя или данные, и «направления-пробелы», для решения которых всё уже есть все необходимые данные и теоремы, но они не используются. Бринк утверждает, что ИИ может быть особенно эффективен именно во втором типе задач, и что это направление работы может быть очень перспективным.

Нам всем хорошо известны примеры использования математических открытий в биологии: это теория вероятностей и статистика, без которых невозможны клинические испытания, или дифференциальные уравнения, на которых построена модель Ходжкина — Хаксли для потенциала действия нейрона. В физике аналогично: рентгеновская кристаллография, созданная для изучения кристаллов, дала структуру ДНК и белков, а ядерный магнитный резонанс стал основой МРТ и структурной биологии. В химии методы органического синтеза и аналитической химии открыли путь к антибиотикам, гормонам и протеомике.

Бринк приводит пример работы Claude с экологическими уравнениями и геномными данными. Анализ и поиск новых математических моделей для описания пока что разрозненных данных в молекулярной биологии и физиологии, вот, где ИИ может быть использован по назначению.