随着人们生活方式的改变和计算机技术的进步,大数据技术的应用已经渗透到生活中的方方面面,如购物网站推荐、广告精准投放、交通路况信息等都离不开大数据相关技术。2016年上半年谷歌公司人工智能程序AlphaGo在围棋盘上战胜了韩国著名棋手李世乭,将人工智能再一次变为热点话题。人们越来越希望计算机人工智能帮助人们来完成太过枯燥或运算量巨大的工作。上世纪80年代面世的可拓学从一开始就被认为将会在人工智能方面大有作为。可拓学站在解决矛盾的出发点上,把人类思维中的定性问题,转化为计算机所擅长的定量的数理计算;将事件发生之后的连锁反应转换为可拓学中的传导变换。虽然时至今日,可拓学实际应用并非广泛,但是在大数据的存储和计算平台上,可拓学具有巨大潜力尚未开发。本文使用可拓学的分析方法在针对NBA球员杜兰特转会事件展开分析:分析对象涉及事件本身、杜兰特及队友、两支当事球队、NBA联盟等矛盾各方;分析过程参考当事基元的过往经历和相似事件;分析还结合目前流行的大数据存储和计算方式来探讨可拓学在人工智能应用的可行性,也将指出其中的难点,并对以后的工作进行展望。