人工智能专家迈克尔•乔丹和篮球巨星乔丹同名，作为人工智能领域大神级的人物，乔丹教授提出，应该把AI概念划分成不同的三类，分别是类人AI、IA和II。类人AI就是今天人们普遍理解的人工智能技术；IA指的是智能增强，也就是通过计算机数据来增强人的创造力和智力。II是智能基础设施，指的是一个由计算、数据和物理实体组成的基础设施网络，可以用技术改善人类的生活环境，物联网就是这个概念的早期版本。
在这三类AI概念之中，乔丹教授最感兴趣的是II，也就是智能基础设施。乔丹教授拿物联网打比方说，目前参与物联网的工程师，关注的问题只有一个，“给每一样东西赋予一个IP地址，让它可以连接到某个网络上”。但是，乔丹教授觉得，智能基础设施不应该只关注“联网”，更应该关注“联网”之后，怎样在不同事物之间进行数据传递，怎样利用数据进行推理，并将所有事物看成一个基于数据流的整体的知识网络。这才是问题的核心所在。
乔丹教授说，思考这个问题的角度应该是，谁是这个系统中的参与者？以及他们如何参与到这个系统中？目前来看，网约车就可以看成是一个并不完整的、有限的智能基础设施系统。网约车是一个双边交通系统，司机和乘客从不同的App登录，需求方的乘客看到供给方司机的情况，然后出价。由于有更多的数据，也更清楚双边的偏好，网约车的适应性更强，但局限也很大，只能解决一小部分问题。但如果市场互动能和推荐系统结合，结果可能就不一样了。
乔丹教授举了一个推荐系统和市场互动的例子：在餐厅老板和食客的双边关系中，如果一个人在晚餐的时候走在街上打开了一个App，表示这个人有兴趣找餐厅吃饭，App如果知道这个人的位置和口味，就可以把“潜在客户”的信息告诉相关餐厅，那些还有座位的餐厅了解了基本情况之后，可以用折扣等方式对潜在客户“竞价”。这样，一个双边市场就形成了，用户可以选择接受或者拒绝，而餐厅从用户的行为中更了解用户，如果用户多去几次这家餐厅，他们就建立起了一种联系。在这个过程中，用户很开心，因为他享受到了折扣，吃到了满意的食物，并且和餐厅建立了联系。餐厅也很开心，因为餐厅充分利用了资源，并且有了一个喜欢自己的客户。而这个过程中并没有一个复杂的、超级智能的中枢系统，只有数以百万计的实体，这些实体每天进行巨量的数据交换和分布式的决策。不管是饮食、娱乐还是交通，城市的任何服务都能以这种形式进行。
总之，乔丹教授认为，这是一个允许数据充分流动、偏好充分表达的市场。人们应该对这个概念有所关注。
大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，由数据构建的智能系统，能够通过客观的记录进行“双向”服务，即，一方面给数据制造方提供有效供给；另一方面给数据使用方提供精准对象。随着数据库的扩展以及技术能力的提高，人为因素会越来越少地介入，从而使系统的智能性得以提升。如果说互联网的目的在于使信息更高效地传递与交互，那么人工智能更强调使数据形式的信息产生实际价值，即为所有利益相关方提供持续服务。随着智能化程度的提高，智能基础设施将成为人工智能行业的主流发展方向。
