如上所论，本轮人工智能的本质是基于大数据、算法和算力的机器智能。其中，最为核心和关键的特点是“大数据驱动”，也即在海量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、真实（Veracity）的数据之下，发掘出更多有价值的信息，以帮助人脑思考、决策和执行。在以往，数据并非不存在，但观测、采集的范围和手段、工具等都受到了很大的限制，如要实时采集某人的心律活动以辅助诊断，在当时既不经济也不现实，而目前的电子穿戴设备就很好地解决了这一问题。更重要的是，这种数据的采集因实时性、连续性而变得更有价值，且数据采集在不经意间生成，避免了外在环境的刻意影响或扭曲，从而在很大程度上保障了数据的真实性，以此而汇聚的海量数据无疑包含了更多维度的信息。正是在此意义上，有学者强调所谓的大数据（big data）并不仅仅指海量意义上的数据（large data），更重要的是指数据维度的丰富性、多样性等。[2]实际上，海量意义上的大（Volume）是数据高速（Velocity）、多样（Variety）、真实（Veracity）的结果，而非原因。
如果从信息哲学来看，认识本身是信息的交互和处理过程，而大数据因其所蕴含的多维度信息，将带给人们认知的深刻改变。人的认知因信息的不充分而不确定，产生所谓“认知盲点”“认知误区”或“认知偏差”等。要消除这种不确定，恰恰需要对更多维度的信息进行分析和综合。如果用信息哲学的语言来描述，即熵和相对信息量的统一。“熵是和信息对立的一个概念，它是对系统混乱程度（不定度）的一种度量，而信息则是对消除这个系统的混乱程度（不定度）的能力的一种度量。因此，熵标志着系统的无序状态，而信息则标志着系统的有序状态……至于有序和无序，在事实上是根本无法简单地用信息量的多少来说明的。它仅仅是有用信息和无用信息之比在人类认识中的某种反映，所谓有序就是有用信息占比例多些，所谓无序就是有用信息占比例少些。”[3]而将信息论和马克思主义科学认识论原理联系起来，我们可以发现蕴含其中的奇妙关联。在马克思看来，科学的认识过程是从“模糊的整体表象”（感性具体）到“抽象的片面规定”（理性抽象）再到“诸多规定的综合”（理性具体）[4]。大体上说，感性具体对应于信息不充分情况下的定性把握，理性抽象对应于某个点或方面的多维信息，而理性具体则对应于多点多面的多维信息。(www.xing528.com)
可见，人工智能（包括司法人工智能）给人脑提供了这样一种认知路径和方法，汇聚多维度的信息，帮助人们提高认知高度，尽可能地消除认知盲点、认知误区或认知偏差。其蕴意有似一句古诗：“会当凌绝顶，一览众山小。”
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