我们很早便认识到，数据中蕴含着规律，这种规律贯穿所有数据，过去和未来的一切事件都遵循这一规律。一旦掌握了这一规律，我们就能依据它来预测正在发生的事情。

过去，由于数据采集、存储和处理能力的局限，我们只能通过抽样来获取少量的数据，因此难以全面揭示规律的全貌。而现在，借助大数据技术，我们可以收集所有的历史数据，统计出其中的规律，并预测正在发生的事情。这便是机器学习的核心理念。

例如，历史上的人类围棋对弈记录被完整地保存下来，通过分析每种棋局情况下的最佳落子位置，我们可以训练出一个能够预测每一步棋的最佳落子位置的机器人。这样的机器人在几年前引起了轰动，名为AlphaGo，它以压倒性的优势战胜了世界顶级围棋选手。

另一个贴近生活的例子是，通过对人们的聊天对话数据进行分析，机器学习可以总结出在特定情境下最合适的回复。当有人询问“明天过得怎么样？”时，系统可以根据已有的数据自动给出回复。这样的聊天机器人已经普及，如Siri、天猫精灵和小爱同学。

通过机器学习，从人类活动中提取的数据可以帮助我们模拟人类的行为，使机器展现出类似于人类的智能。这就是人工智能（AI）的本质。

然而，目前人们对人工智能的态度还存在一些误解。有人担心人工智能会变得越来越强大，甚至统治人类。实际上，只要稍加了解人工智能的工作原理，就会明白它只是基于大数据的统计规律，即使表现得再智能，也无法理解这些行为的意义。而有意义的行为才是人类智能的基础。根据目前的人工智能发展趋势，它永远不会达到超越人类的智能水平，更不可能统治人类。