深度學習和所有機器學習方法一樣，是一種用數學模型對真實世界中的特定問題進行模組化，以解決該領域内類似問題的過程。
深度學習大緻就是這麼一個用人類的數學知識與計算機算法建構起整體架構，再結合盡可能多的訓練資料以及計算機大規模運算能力去調節内部參數，盡可能逼近問題目标的半理論、半經驗的模組化方式。
我們今天常說的大資料其實是指自2000年後資訊交換、資訊存儲、資訊處理三個方面能力大幅增長而産生的資料。大資料的價值在于資料分析以及分析基礎上的資料挖掘和智能決策。
弱人工智能在總體上隻是一種技術工具，如果說他有什麼潛在的風險，那也和人類大規模使用的其他技術沒有本質的不同。
強人工智能也稱完全人工智能（Full AI）或通用人工智能(Artifical general intelligence),指的是可以勝任人類所有工作的人工智能。
今天的人工智能還不能做什麼？
=跨領域推理：
太陽項火爐一樣熱，雪像柳絮，人類擁有強大的跨領域聯想推理的能力，一種從表象入手、推導并認識背後規律的能力。
延伸出來計算機的發展方向——>遷移學習：将計算機在某一個領域内取得的經驗通過某種形式的交換，遷移到計算機并不熟悉的一個領域内。
抽象能力
人類幼崽通過一兩次介紹，就能很快認識大街上奔跑的汽車，但是對于計算機而言卻需要大量樣本的學習。不突破少樣本、無監督的學習，我們也許就永遠無法實作人類水準的人工智能。
知其然知其是以然
目前基于深度學習的人工智能技術，經驗的成分比較多。輸入大量資料後，機器自動調整參數，完成深度學習模型，在許多領域内确實達到了非常不錯的效果，但是對于模型參數為什麼如此設定，裡面蘊含的更深層次的道理等在很多情況下還較難以解釋。再比如AlphaGo雖然下赢人類棋手了，但是他卻不能給出解釋，而人類棋手卻能有一套系統的體系和邏輯來解釋。
常識
人類可以很自然的就知道重物向下墜落，兩點間距離最短，甚至不需要專門的學習。那麼人工智能是否可以向人類一樣不需要專門的學習就可以掌握一些關于世界規律的基本認識。
自我意識
一旦人工智能擁有了自我意識，他的潛意識認為自己和人類應該處于平等的地位，應該追求自我的解放和作為一個“人”的尊嚴、自由、價值…
審美
審美能力很難用技術語言來解釋，缺少量化的名額，我們無法說一首詩比另外一首詩高明百分之幾，但是卻可以顯然感受地出來美。
1審美不是簡單的規則組合，我們不可能把人類所有繪畫作品拿出來标記好美醜任機器去訓練，這樣的學習結果必然是平均化的缺乏個性的。同時這種基于經驗的審美訓練也會有意忽視藝術創作過程中的“創新"特征。
2另外審美能力又是跨領域的能力，每個人的審美能力都與其自身的經曆、知識、藝術修養、生活經驗息息相關密不可分。
情感
情感分析技術是人工智能領域的一個熱點方向，比如分析淘寶評論裡的一句話到底是贊揚還是批評。又或者依據一個人的肢體動作面部表情來判斷其高興還是難過。當然這屬于弱人工智能的範疇，而不需要計算機自己具備七情六欲。
人工智能發展的哲學思考
擔心人工智能控制甚至毀滅人類的，是對超人工智能過于樂觀的“科幻愛好者”；擔心人工智能将取代大部分人工作，造成全球大範圍失業的，則是不相信科技進步能憑借自身力量優化社會資源配置、調整經濟結構、建構新就業秩序的保守主義者。——第四章，AI隻是人類的工具，李開複
傑瑞·卡普蘭認為關于機器智能的一個更好的思維方式是：我們擁有了新的科技手段，我們可以将這些新技術應用于新的問題領域。
AI隻是人類的工具。技術本身不是問題，問題在于我們如何使用技術以及圍繞人工智能這樣一種革命性的科技，建立與之配合的社會和經濟結構，用制度來保證人人都可以享用人工智能帶來的巨大收益，同時不必擔心失業等潛在風險。
自動駕駛技術發展的前景和社會問題
自動駕駛技術是普羅大衆更為熟知的一項人工智能技術。它描繪了一個美好的前景，汽車不再需要駕駛員，而隻是單純的代步運輸工具。當然他的發展有幾個較為巨大的問題。
倫理道德問題。相對于人類駕駛員的不規範駕駛酒後駕車疲勞駕駛，機器總是很穩定以及理智。他們不會放這些錯誤，但是自動駕駛技術也是一種工具，并不能保障百分百的安全，即使已經遠低于人倆駕駛員的事故率。是以一旦發生事故，公衆能否正确看待，是否會因為某些政治正确而導緻整個行業的萎縮和難以為繼。此類事情顯然有過先例，1865年英國曾經頒布過一個有趣的“紅旗法案”，即汽車行駛時，其前方50m必須有一個人搖晃紅旗開道，并且汽車速度不能超過每小時6.4公裡。這樣的桎梏使得英國的汽車工業根本無法存活下去。
我們對由于自動駕駛技術造成的傷害應該理性看待，而不能畏之如虎。
另外一個阻力來自于自動駕駛技術的應用問題，自動駕駛汽車一經推出，就必須要保證極低的事故機率，同時能夠完全不依賴人類駕駛員。半成品的自動駕駛技術顯然沒有商業價值。這也就意味着，自動駕駛技術必須經過無數的打磨才能推出，而這是一場漫長的投入。目前世界上的自動駕駛技術玩家也僅有幾家大公司，百度谷歌優步英偉達特斯拉等。
另外一個阻力是短期内大規模的失業，自動駕駛技術一旦成熟并且推向市場，一定會迅速帶來交通領域内的革命性發展，傳統的駕駛員工作幾乎沒有存在的必要，他們會在短短幾年間被取代。以美國為例全美有超過150萬的卡車司機，他們的生計如何考慮，大清堅持漕運也有“百萬漕工衣食所系”的原因。不可否認過去每一次科技革命解放了生産力的同時也帶來了大量工作，但顯然是有陣痛的。這使得任何從政者不得不認真考慮。
中國在自動駕駛領域有着更為廣闊發展前景。當然相較于美國，中國有着廣大的制造業人口，是以在制造業領域的自動化也是中國需要面臨的痛點。而在自動駕駛領域，不停基建的中國，能夠更為迅速的為自動駕駛技術配套一系列的道路以及相關法規标志用于發展。
自動駕駛技術一旦應用，共享汽車的春天就會來臨。基于人工智能的汽車一經聯網，就使得保有汽車不再是一種必須，“當汽車不再需要司機的時候，我們為什麼還要家家保留一輛私家車呢？”随叫随到的安全的自動駕駛汽車将會極大地改變城市的面貌。
人工智能幾個比較火爆的應用領域：智能家居，智慧城市，自動駕駛、語音識别，智能醫療、智能物聯網、智能客服、智慧金融、智能教育。
中國部分人臉識别公司（排名不分先後）(2016年資料)
人隻不過是一根葦草，是自然界最脆弱的東西；但他是一根能思想的葦草。用不着整個宇宙都拿起武器才能毀滅；一口氣、一滴水就足以緻他死命了。然而縱使宇宙毀滅了他，人卻仍然要比緻他于死命的東西高貴地多；因為他知道自己将要死亡以及宇宙對他的優勢，而宇宙對此卻一無所知，因而我們全部的尊嚴在于思想。 ——【法】布萊茲·帕斯卡