1950年10月，被誉为“计算机科学之父”的图灵（冯诺依曼是“现代计算机之父”）发表了一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为了划时代之作。在这篇论文里，图灵第一次提出了“机器思维”的概念，同时给出了一种判断机器是否具备“智能”的方法，即“图灵测试”。简单来说就是，人们在和机器进行沟通时，如果有一定比例不能认出这是一台“机器”，那么就说明这台机器已经具备了一定的“智能”。正是这篇文章，为图灵又赢得了“人工智能之父”的称号。之后，1956年在达特茅斯学院召开的一个夏季讨论会议中，人工智能的概念被确定下来，而这也被认为是人工智能的正式起点。
长久以来，在 “人工智能”领域，主流观点分成了两派，一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统，基于预设和反馈，搞清楚应该如何让机器思考，并将思考的过程演化为具备明确程序设计的专家系统，自顶向下地仿造大脑；而另一派则认为，实现人工智能应该从模仿生物学大脑入手，让机器自主形成意识，自底向上，通过不断实践，促进机器的自我成长和进化。不过，随着2016年谷歌阿尔法狗的大放异彩，深度学习已成为目前人工智能最受关注的领域，暂时终结了“人工智能”的方向之争，并开启了人工智能飞速发展和全面产业化的新时代。
在媒体报道中，人工智能、机器学习、深度学习和神经网络是非常热门的四个词汇，很多人甚至将四者看成是一种等价的关系，在很多报道中，会混杂使用。事实上，这四者之间既有一定的联系，但也有明显的区别。如下图所示，最外面的大圆代表人工智能，中间一层表示机器学习，而基于多层神经网络的深度学习处于中心位置。也可以简单理解为：机器学习是人工智能领域中的一个重要分支；深度学习是实现机器学习的一种重要方法；而深度学习通常都是基于多层神经网络的（存在多种神经网络模型）。
深度学习（Deep Learning）的概念虽然是在2006年由Hinton等人首次提出的，但在20世纪50年代，人工神经网络的第一个实验就完成了，而类似深度学习的方法，在20世纪90年代就已经成功用于某些商业应用中了，可为什么直到2016年，基于深度学习的人工智能，才被广泛应用起来呢？
第一：随着互联网及移动互联网的发展，在各个行业中，可供训练的数据样本不断增加，这使得深度学习变得更加有用。一个粗略的经验法则是，对于监督学习算法，在每给定约5000个标注样本的情况下，人工智能程序将达到可以接受的性能；而当至少有1000万个标注样本的数据集可用于训练时，人工智能程序将达到甚至超过人类表现。
第二：随着云计算的发展，针对深度学习的计算机软硬件基础设施得到了极大的改善，基于现在的计算资源，可以运行更复杂更大的深度学习模型。人工神经网络的规模大约每2.4 年扩大一倍，这种增长是由更大的内存和更快的计算驱动的。预计到本世纪50 年代，人工神经网络将能够具备与人脑相同数量级的神经元。
第三：在以上两点原因的作用下，基于深度学习的人工智能，已经开始着手解决人们生活中的实际问题了，从简单应用到复杂任务，如文本识别、声音识别、人脸识别、图像识别、自然语言处理等等，而其处理的精度也在不断提高，从而逐渐形成正反馈效应，带动了该领域中人才、资本和应用的全面发展。
现在的工程师们发现，其实20世纪80年代就存在的一些算法，也能工作得非常好，但是直到在2006年都没有体现出来，就是因为当时的训练数据太过匮乏、计算代价也太高，所以在很长一段时间，人们普遍认为多层神经网络是难以训练的。由此可见，目前人工智能领域的蓬勃发展，并非是从天而降突然出现的，而是技术、数据和资源均准备就位后，水到渠成的结果。
下面再通过一个简单的例子，说说基于多层神经网络的深度学习是如何工作的。例如现在需要识别出一张图片中的物体是一个人、一辆车还是一只动物。
我们把一张图片传给计算机程序后，计算机接收到的可能是很多基本像素值的集合，每个像素值对应图片中每个最小的像素块。让计算机直接基于这些基本像素去识别图片中物体的特征，其函数将是非常复杂的，直接处理几乎是不可能的。而深度学习会将所需要的复杂映射，分解为一系列嵌套的简单映射，通过多层渐进式的探索来解决这一难题。在输出层和输入层之间的各个数据层，它们的值不是从原始数据中直接给出的，所以将这些层称为“隐藏层”，并与输入层和输出层一起，共同构成了一个多层神经网络。以下图为例，通过包含三个隐藏层的神经网络，最终实现了对图片中物体类型的识别。
输入层：可见层，输入的数据为所有最小像素块的像素值
第一层：隐藏层，识别出所有的边缘数据。根据输入层提供的像素数据，通过比较相邻像素块的亮度，可以识别出图片中所有实体部分的边缘，每个边缘数据可能是由多个像素数据组成的。
第二层：隐藏层，识别出所有的轮廓数据。根据第一层隐藏层提供的边缘数据，可以识别出图片中所有实体部分的轮廓，每个轮廓数据可能是由多个边缘数据组成的。
第三层：隐藏层，识别出各个组成部分。根据第二层隐藏层提供的轮廓数据，可以识别出图片中实体部分的各个组成部分（如人的头发、衣服等），每个组成部分，可能是由多个轮廓数据组成的。
输出层：对各个组成部分的特征进行综合分析，确定图片中物体的类别，并给出结论。有了第三层隐藏层提供的各个组成部分的信息，就可以识别出整体对象的分类特征了，例如有头发、穿衣服的是人，有轮胎、有车架的是车，有犄角、长尾巴的是动物。
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