還記得當年，AlphaGo打敗圍棋頂級高手李世石嗎？當時震驚世界！超級計算機“沃森”成為《危險邊緣》節目的新王者。在有限的規則下，人腦是不太可能戰勝不斷學習和處理巨大運算量的電腦的。

　　因此，過去我們認為只有人能實現的事情，在未來，更多的能夠被機器實現。如果說工業化是把人從體力勞動當中解放出來的話，那么人工智能很可能會把人從簡單的勞力勞動中解放出來。

　　大數據的最終價值在于利用，而技術則是大數據價值體現的手段與前進的動力。就目前來說，大數據和人工智能結合最為廣泛的應用在于精準營銷，例如阿里的淘寶，通過其搜索與交易數據，分析用戶行為，并向用戶推送潛在需求的產品。

　　谷歌是將大數據與人工智能結合運用最好的公司之一。 谷歌提供優化的搜索引擎服務，后臺的人工智能隨著用戶的使用而不斷進化，使用的用戶越多，搜索引擎也將越優化，優化之后，用戶自然也就更多。此外，谷歌還研發了“語義搜索”的進化系統。除了搜索引擎，谷歌還通過Gmail、谷歌 Docs等獲取大量的“非結構化數據”，令谷歌的大腦變得更加聰明。

　　對于AI來說，通過有限的規則，不斷的自我學習與完善，從而可以在某一領域解決難解的問題。目前，大數據與AI的產品應用包括：圖片識別、人臉識別、指紋識別、語言識別、智能控制等，但這些仍屬于弱人工智能階段，還需要不斷地探索及開發。

　　如何將數據商品化?

　　隨著互聯網技術更新換代，數據的大規模采集和分析使用，已是人們生活的常態，抽取數據中隱藏著的有用信息成為現實。

　　抽取過后，如何“掘金”?大數據產業最具想象空間之處在于能夠將不同行業的各類數據整合起來，提供全方位的立體數據繪圖，力求從系統的角度了解并重塑用戶模型，因此，數據的“開放性”和“流動性”成為數據掘金的關鍵。　　

　　作為信息時代核心的價值載體，大數據必然具有朝向價值本體轉化的趨勢，而數據的資產化，或者未來更進一步的資本化蛻變，將為未來全新的商業模式打下基礎。

　　任何事物都是雙刃劍，大數據也不例外，大數據可以造福社會和人民，同時如果被一些人利用，同樣可以損害社會利益和公眾利益。

　　傳統安全思路已經無法解決大數據的安全問題。傳統方法主要依靠劃分邊界，把內網和外網隔離開，用終端設備來隔離風險，用網絡守住邊界解決安全問題。中國是網絡攻擊最大的受害國之一，如何用大數據方法解決安全難題?現在黑客想進入我們的系統已經不是難題了，但是他們進入網絡之后一定會尋找其所需的數據，在他們找到數據、拿走數據之前及時發現，就能預防惡意攻擊。

　　最后，奇酷教育總結，由各種大數據組成的海量大數據體系和大數據技術，就是傳統互聯網+大數據。