심층신경망은 인공지능 능력을 발전시키는데 필요한 딥러닝 핵심 기술이다. 현재는 고차원적 해석과 이를 통한 패턴 발견 및 군집화가 가능한데, 과학기술에 따라 더 복잡한 데이터도 군집화 가능할 것으로 예상된다. 이를 통해 개인요소를 고려한 암발생률 예측 등이 가능할 것이다.
따라서 심층신경망은 층위의 수준에 따라 고차원적 정보의 해석이 가능하며, 이를 통해 복잡한 정보들의 패턴을 발견하고 이를 군집화할 수 있다(이재성, 2016). 즉, 각각의 얼굴을 인식하는 것 뿐만 아니라 얼굴들 간의 공통점과 차이점을 발견함으로써 여자와 남자, 미국인과 한국인, 건강한 사람과 아픈 사람들을 분류할 수 있다(DL4J, 2017). 과학기술의 발전이 지속된다고 가정할 때 심층신경망은 더욱 복잡한 데이터를 군집화하는 매우 효율적인 모델로 성장할 것으로 기대된다. 이는 인공지능이 여러 분야에서 다양한 역할을 담당할 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 인공지능은 특정 서비스에 쉽게 만족하는 고객과 그렇지 않은 고객을 높은 정확도로 구분해낼 것이다(DL4J, 2017). 또한 인공지능은 유전, 생활습관, 학력, 직업 등 가능한 모든 요소를 고려하여 개인의 암발생률을 예측할 수 있을 것이다(DL4J, 2017). 즉, 심층 신경망 알고리즘은 인공지능의 능력을 우리가 상상할 수 있는 이상으로 끌어올리는 데 필요한 딥러닝의 핵심 기술이라고 할 수 있다.