2011年，谷歌一家实验室的研究人员从视频网站中，抽取了1000万张静态图片，把它“喂”给谷歌大脑，目标是从中寻找重复出现的图案。3天后，谷歌大脑在没有人类帮助的情况下，从这些图片中发现了“猫”。
这个谷歌大脑就是一个采用深度学习技术的大型神经网络模型，由1000台电脑组成。这件事当时在科技界引起了轰动，被认为深度学习复兴的里程碑。
上世纪60年代，生物学家在研究猫的脑皮层时，发现其独特的网络结构能有效降低反馈神经网络的复杂性，继而提出“卷积神经网络”。利用这种网络结构编写的深度学习程序，适应性很强，成为人工智能的突破口。
科学家发现，人类大脑皮质不是直接对视网膜传递过来的数据进行特征提取处理，而是让接收到的刺激信号通过一个复杂的网络模型进行筛选。这种层级结构大大降低了视觉系统处理的数据量，并最终保留了有用的信息。
深度学习还和增强学习相结合，正深刻改变着机器人领域。所谓增强学习，指的是机器人通过与环境交互中得到的奖赏和惩罚，自主学习更优的策略。前段时间引人关注的“阿尔法狗”就是增强学习的产物，它通过跟棋手下棋或跟自己对弈的输赢情况，摸索出更好的下棋策略。
现在，深度学习技术在语音识别、计算机视觉、语言翻译等领域，均战胜传统的机器学习方法，甚至在人脸验证、图像分类上还超过人类的识别能力。专家预计，再过些年，我们口袋里的手机也可以运行像人脑一样复杂的神经网络。
简单地讲，深度学习技术是对人脑的一种模拟，因而可以完成很多人脑所具有的功能。