2012年6月，通過16,000台計算機組成的網絡通過查看YouTube視頻中的1000萬張圖像來識別貓。如今，從Google Image搜索到Facebook的NewsFeed算法，該技術已用於所有用途。
貓科動物的識別壯舉是使用“深度學習，“一種通過將計算機程序暴露於大量原始數據並發現越來越抽象的概念來進行的機器學習方法。”它的意思是允許計算機學習如何以更有意義的方式來表示信息，並在多個級別的代表性中進行代表，並在加拿大的計算機科學家Yoshua Bengio說：“加拿大蒙特利爾大學的計算機科學家，他在本質上撰寫了一篇文章，該雜誌是一位出版的，該雜誌是一位出版的，該雜誌是一位出版了一篇文章，該雜誌是一篇文章，該雜誌是一篇文章。科學事實還是小說？ 10個科幻概念的合理性這是給出的
班吉奧告訴《現場科學》：“您可以通過多種方式來表示信息，其中一些允許人類決策者更容易做出決定。”例如，當光撞到一個人的眼睛時，光子會刺激視網膜中的神經元發射，並向大腦的視覺皮層，將它們視為圖像。大腦中的這個圖像是抽象的，但是它比光子集合更有用。
同樣，深度學習允許計算機（或一組計算機）以屏幕上的像素的形式獲取一堆原始數據，並構建越來越高的抽像水平。然後，它可以使用這些抽象概念來做出決定，例如，有兩隻眼睛和鬍鬚的毛茸茸的斑點的圖片是否是貓。
“想想一個兒童學習，”班吉奧說。 “最初，孩子可能會以一種非常簡單的方式看到世界，但是在某個時候，孩子的大腦點擊了，她發現了一個抽象。”他補充說，孩子可以使用該抽象來學習其他抽象。
自學方法導致了語音和圖像識別軟件的巨大進步。班吉奧說，它用於許多互聯網和手機產品，甚至是自動駕駛汽車。
深度學習是許多形式的“弱”的重要組成部分人工智慧，無所不在的智能集中在狹窄的任務上，但它可能成為“強”人工智能的組成部分，即“ Ex Machina”和“她”等電影中描繪的AI。
但是Bengio不訂閱相同的擔心強大的人工智能那個億萬富翁企業家埃隆·馬斯克（Elon Musk），舉世聞名的物理學家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）和其他人都在引起警報。
班吉奧說：“我確實贊成這樣的想法，即在某些未定的未來，人工智學可能是一個問題，但是我們離[強大的AI接管了]，這並不是一個問題。”
但是，他說，有更多的直接問題需要關注，例如AI將如何影響個人隱私和就業市場。班吉奧說：“它們不太性感，但這是應用於辯論的問題。”
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