例如，即便井字遊戲 (圈叉遊戲) 有 255,168 種不同的走法，其中 46,080 種走法會出現平局，大多數人仍然能夠算出如何走才不會輸掉遊戲。
今天，人類和機器所產生的資料量遠遠超出了人類吸收、解讀及據此做出複雜決策的能力。人工智慧構成了所有電腦學習的基礎，也是所有複雜決策的未來。例如，即便井字遊戲 (圈叉遊戲) 有 255,168 種不同的走法，其中 46,080 種走法會出現平局，大多數人仍然能夠算出如何走才不會輸掉遊戲。西洋棋則有超過 500 x 1018 種不同的可能走法，因此能稱得上高手的人屈指可數。電腦能夠以極其有效率的方式計算這些走法的排列組合，並得出最佳對策。AI（及其機器學習的邏輯演進）和深度學習能為商業決策的未來奠定紮實基礎。