人工智慧和大資料是當下最熱的兩個概念，資本在追逐，創業者也開始蜂擁而入。這兩個看似孤立的高技術門檻領域早已被捆綁在一起，人工智慧避不開大資料，大資料也少不了人工智慧。
在第二屆萬物互聯創新大會上，《浪潮之巔》作者吳軍博士和觀數科技聯合創始人和前阿裡巴巴集團副總裁塗子沛分享了他們對這兩個概念的看法。
大資料是人工智慧的基礎，人工智慧是大資料的延伸
目前，人工智慧企業大多用深度學習類訓練神經網路，這對資料有著極高的要求。曾有業內人士表示，沒有準確的資料，人工智慧演算法再精確，也無法給出準確的資訊。但它們是否存在誰先誰後的關係呢？
塗子沛認為，互聯網時代之後是大資料時代，人工智慧其實是大資料時代的一個組成部分。
大資料是智慧的基礎，大資料是智慧的母體，也可以簡單的這麼說，沒有資料就根本不會有智慧，所有的智慧都是建立在資料的基礎之上。換言之，大資料是人工智慧的基礎，人工智慧是大資料的延伸。
當然，大資料所代表的資料自然不是傳統意義上的數值，機器搜集的資料將會是圖片、視頻等資訊，未來還會有百分之五十的資料來自感測器。
吳軍也表達了類似的觀點。他說，“機器獲取智慧的方式和人不一樣，它很大程度上靠資料。關鍵的是，機器獲得智慧在哲學層面和人還是有很大差別，人是強調邏輯推理，很嚴格匯出知識。而機器某種程度上來說是一步到位，因為有這個資料一步到位，通過相關性直接找出知識，它對我們的認知是挑戰。”
但大資料和人工智慧並非常人邏輯下的因果關係，即先有大資料，後有應用層面的人工智慧。實際上，人工智慧涉及的學科，如自然語言語義處理、資訊提取、機器學習等學科也在逐漸應用於大資料領域。一言以蔽之，大資料推動了人工智慧的發展，而人工智慧也為大資料提供了變現的機會。
而且術業有專攻，在資料分析處理和人工智慧應用往往並不是完全融合的狀態。根據觀數科技發佈的資訊顯示，在大資料領域僅國內就誕生了數萬家科技企業，這比人工智慧企業高出了幾個數量級。在這之中包括技術支撐，資料服務和行業應用三個方面。在行業應用裡面，征信、金融已經逐步走向了成熟，而下一個爆發點將是農業和工業。
然而，人工智慧顯然是高度依賴大資料的，從技術角度而言，人工智慧的成熟度遠不如大資料，我們還只是處於人工智慧的初級階段。
那人工智慧對人類有威脅嗎？
很顯然，人工智慧能給任何領域，如汽車以及醫療等帶來極大的便捷，但如果人工智慧會撒謊又是什麼樣一種情況呢？雖然說這已經是一個老生常談且看似是個無解的題，但誰也無法預測電影《機械姬》中的場景是否會在現實當中發生，至少在這一點上業內人士依然沒有形成統一的觀點。
塗子沛是大資料的信徒，他堅信，在大資料合理應用的情況下，機器不會和人一樣撒謊，甚至比人類更可靠，等到人工智慧撒謊的時候，這個世界將會被顛覆。
察言觀色正是撒謊的基礎，因為機器不會察言觀色，它就不會撒謊。察言觀色意味著你要去迎合，扭曲事實，機器不會。從這個角度上講，我覺得未來人工智慧世界還更靠譜一些。比人類管這個世界海更靠譜一些，因為機器不撒謊。
然而，作為演算法領域的專家，吳軍則認為機器撒謊是很容易的，“把視覺植入到機器裡面就可以具備察言觀色的能力。例如，AlphaGo贏李世石很容易，讓它故意輸棋不容易，但如果在程式裡面設兩個BUG，讓它輸棋就容易了。”不過，吳軍描述的這種情況下並非人工智慧發起的主動“攻擊”。
實際上，李開複也曾對人工智慧威脅論給出了自己的看法，他曾表示：雖然這些機器確實很“聰明”，而且又高效、勤奮、低廉，但是他們並不“人性化”，只是冷冰冰的機器和工具。比如說，AlphaGo第一場就戰勝了李世石，但是它不會感覺高興，也不會理解我們對於它的討論，甚至它說不上這局棋是怎麼贏的。因為它的思考雖然周密，但是它不懂“贏了有什麼感受？”，也不懂“為什麼圍棋好玩”，更不懂“人為什麼要下棋？”，甚至連“你今天怎麼贏的？”都說不上。今天的機器完全無法理解人的情感、喜怒哀樂、七情六欲、信任尊重、價值觀等方面 。對於人文藝術、美和愛、幽默感，機器更是絲毫不懂。
也許，人工智慧對人類的威脅也就是如吳軍所言，僅僅只是個程式BUG而已，唯一的不確定性就是這個BUG是“人為”還是“無心之作”。