데이터에서 특징량을 자동으로 추출할 수 있는 딥 러닝의 등장으로 AI에 대한 관심이 높아지고 있다. 사람이 하기 힘든 방대하고 복잡한 데이터를 AI가 스스로 처리할 수 있게 되면 IoT도 급속도로 발전할 것이다.
최근 제3차 AI 붐(boom)이라고 불릴 정도로 AI에 대한 관심의 고조되고 있다. 인간의 신경 회로망을 인공적으로 재현한 신경망을 심층화하고, 동시에 인간의 생각, 인식 메커니즘을 기반으로 고급 알고리즘이 구현된 기계 학습 기법인 딥 러닝(Deep learning)의 등장은 이러한 배경에 있다. 기존의 기계 학습 기법과 달리 다른 일손을 거치지않고 데이터에서 특징량을 자동으로 추출할 수 있다는 점이 가장 큰 특징이다. 특징량은 기계 학습의 입력 데이터의 변수를 의미한다. 예를 들면, 이미지 인식에서는 이미지를 분석할 때 추출하는 특징적인 양이다. 기존의 기계 학습은 인간이 경험과 감(感)에 따라 변수를 선택하고 있었지만, 딥 러닝에서는 AI가 대량 데이터에서 특징 량을 자동으로 추출한다. 말하자면 일명 빅 데이터를 교재로 스스로 학습할 수 있다. 사람의 지혜의 개입이 어려운 방대하고 복잡한 데이터도 AI가 스스로 학습하고 가치를 창출 할 수 있게 되면, IoT 가능성도 비약적으로 높아질 것이다.