第一篇论述深度进修的学术论文宣布于1967年，但这项手艺却花了近50年的工夫才得以焕发成长，之因而履历了这样长的工夫，是由于深度进修须要海量的数据和壮大的算力，才略练习多达几千层的神经收集。若是把算力比作AI的引擎，那末数据即是AI的燃料，直到比来10年，算力才变得充足高效，数据才变得充足富厚。现在，智妙手机所具有的算力，相配于1969年美国国度航空航天局（NASA）把尼尔·阿姆斯特朗奉上月球时所用电脑算力的数百万倍。除算力的大幅晋升外，数据量的增加也不遑多让⸺2020年的互联网数据量险些是1995年时的1万亿倍。
虽然深度进修的首先灵感来历于人类的大脑，但两者的运作体例大相径庭：深度进修所须要的数据量远比人脑所须要的多很多。但是一朝颠末大数据练习，它在沟通范畴的显示将远远跨越人类（特别是在数字的量化进修，譬喻遴选或人最大概购置的产物，或从100万张脸中遴选最婚配的一张）⸺绝对来讲，人类在同有时间内只可把注重力放在小量几件工作下面，而深度进修算法却能够同时处置海量新闻半岛官网入口，而且发此刻巨额数据面前的恍惚特点之间的联系关系，这些恍惚特点不但广大并且奥妙，人类常常没法理会，乃至大概不会注重到。
