科学是人类文明的加速器。什么是科学？恩格斯曾说过“任何一门科学的真正完善在于数学工具的广泛应用。”也就是说，目前能根据数据进行规律性推理描述的才能称其为科学。不管是物理、化学、生物还是人文，科学家都力争建立一个理性的模型关系，用定理公式也好，用拟合公式也好，反正要找出其规律性的推理（即使是定理）过程。但大家有没有考虑过，人类在浩瀚宇宙中是渺小的。我们目前统计的数据是片面或者片段的。从很多的一些自然现象和人类文明进程来看，有些没有理论或规律推导的数据间也存在着复杂的联系，这种联系可能凭现在的技术和理论无法解释，但确是是存在的，我们应该把这种无法用理论（数学）模型推理的数据关系叫做“数象”。
    “数象”是大数据间无法找到其内在理性推理关系但却又相互制约、相互关联的一种现象描述。无法找到其内在推理有可能是观察手段的不足，也有可能是目前理性推理关系的无能为力，也有可能根本不需要理性思维去描述，但数据间是相互关联的。“数象”和“数理”是看起来相互对立，但彼此之间又相互联系、相辅相成。“数理”概念是自然科学的哲学基础，“数象”则是人类除了理性思维之外的意识哲学基础。在“数理”范畴内，一定数据是其建立的基础，实时反馈是其运行的功能，因此在这个范围内过分强调“大数据”是没有必要的。而“数象”范围内，大数据是其建立的基础，辅助决策是其运行的功能，因此通过小样本进行真假判断有可能是没有意义的。“数理”依赖的是运算功能和逻辑功能，“数象”则依赖的是多神经元的阈值调整功能，两者不论从生物神经学还是人工智能的机器学习上是不同的。
    理解“数理”和“数象”，对应用人工智能具有很好的指导意义。现在智慧类控制系统中，有些是“数理”类型的，那就不要动不动炫耀大数据的加持，因为是数理类型，所以小样本也能决策。而智慧农业中作物生长等属于“数象”范畴，从管理层到科学家动不动就说要建立个生长模型，好像拟合一个公式就能把一个复杂的“数象”问题说清楚，那是异想天开。