به نقل از ام آی تی، در گذشته، مرزهای مشخصی میان علوم مختلف وجود داشت و حتی درون یک رشته مانند علوم کامپیوتر، پژوهشگران حوزه‌های مختلف به‌سختی می‌توانستند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. اما با پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ، این موانع در حال از بین رفتن است.
کایمینگ هه، که یکی از پژوهشگران برجسته در این حوزه است، درباره دوران دانشجویی خود می‌گوید:
وقتی دانشجوی دکتری بودم، دیوارهای بلندی بین رشته‌ها وجود داشت؛ حتی در علوم کامپیوتر هم این مشکل دیده می‌شد. فردی که کنارم نشسته بود، روی مسائلی کار می‌کرد که کاملاً برای من نامفهوم بود.
به گزارش سرویس اخبار برنامه نویسی سایت شات ایکس و به نقل از ایمنا امروزه، یادگیری ماشین به‌عنوان یک ابزار مشترک در بسیاری از حوزه‌های علمی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از پزشکی و زیست‌شناسی گرفته تا مهندسی و علوم اجتماعی، پژوهشگران از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، کشف الگوها و ارائه راه‌حل‌های جدید بهره می‌برند.
این تحول باعث شده است که متخصصان حوزه‌های مختلف بتوانند به زبان مشترکی دست یابند و از تکنیک‌های یکدیگر برای حل مسائل پیچیده استفاده کنند.
کارشناسان بر این باورند که در سال‌های آینده، این همگرایی میان‌رشته‌ای عمیق‌تر خواهد شد. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی، مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و مدل‌های زبانی پیشرفته (Advanced Language Models)، امکان تعامل بیشتر میان علوم مختلف را فراهم کرده و مسیر جدیدی را برای تحقیقات آینده باز خواهد کرد.