首先，人工智能是个宽泛的概念，指的是实现机器可以像人一样判断分析与综合使用。这个不是说我们通过门电路的逻辑连接就可以实现的。需要跳过数据表面遮盖，可以看到本质，分析本质，通过推理论证，实现高度精确的判断。
其次，机器学习。虽然死板的计算和输入程序可以运行也算机器学习，可是这只是简单的模仿与照做，没有思考，没有分析，做完就不管了，只会做这一件事，其它同类的事情就不能做了，需要修改程序。不同于人类小孩，他有判断，同类的事情自然就会做了。机器需要的就是这个，而且需要更快更好。
再次，神经网络。这是机器的算法研究，比起仿生更加高级。所以模块都连接起来，确实会加深连接，可是呢，一方面耗时耗力，另一方面对集成度要求很高。需要不断地改进，不是数量上的优化，而是如同大脑一般，分类分事，建立专门的区域处理，同时潜意识跟进，只记录而不参与处理，相当于存档。然后再能量消耗少的时候，可以不断调用读取，加以分析。通过潜移默化与正常思考，综合作用，不断提高思维能力。但是呢，比起人脑，电脑的能源几乎是无穷无尽的，可以同时开启几乎所有的连接，加以分析。但是呢，比如人脑，却又少了微量元素的影子。存在即合理，微量元素的作用到底是什么？我们应当加以运用，综合到硬件设备中，细化软件过程。
最后，就是深度学习。正如人一般，学习讲究方法，讲究天赋的应用与开发。书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。是的，勤奋可以补拙，可是容易产生心理问题，影响身体。但是计算机没有心理问题，会影响他的硬件寿命吗？可以发现它的软件漏洞，然后自我更正吗？人可以通过见贤思齐，不断优化自己，督促改正自己的坏习惯。可是呢，怎样深度学习，同样的时间，大师成为了大师，大多数人都成了普通人，为什么？是效率吗？不全是，也有心志的作用。怎样充分调动计算机的主动性，让它爱上学习呢？这也许正是造物主的困惑吧？
