現在的人工智慧其實是媒體誇大的，現在的人工智慧的確依賴大資料，當然還有新的理論研究發展和平行計算硬體的提升。但是現在的人工智慧其實只能在限定的領域內完成限定的功能而已，本質上只是一個分類器而已。識別圖片中是否有狗，只是把圖片樣本分成兩類：是狗，不是狗。識別驗證碼只是把圖片分成0-9的10個類而已。下圍棋，其實也分類，只是類別數量很大而已。

　　人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，開啟手機中的Cortana或者Siri，這就是AI的產物。要知道，在幾十年前，這種超前的技術是不受認可的，教授相關課程的學校也是寥寥無幾。究其原因，主要就是資料的積累和應用。高容量儲存裝置豐富了資料量的留存，隨著資料的不斷增加，人們開始在其中發現某種規律，引發了分析的需求。

　　分析讓大量的資料有了價值，機器開始懂得使用者想要什麼，可以預測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠透過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體效能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。

　　微軟全球執行副總裁陸奇曾指出，如果大資料被充分利用，全球企業將額外獲得1.6萬億美元的數字紅利。當然，前提是要對海量資訊進行分析，無論是深度學習還是神經網路，最終都要轉換為產品或服務惠及使用者。數字經濟、分享經濟、工業4.0...背後都少不了大資料和雲計算的支援。