인공신경망 알고리즘이 발달하여 규칙성이 명확하지 않은 문제에 대하여 규칙성을 찾을 수 있게 되었다. 컴퓨터에 새로운 정보가 들어오면 기존 정보를 토대로 연관된 정보를 처리했던 노드를 찾아 연관된 수준에 따라 연결 강도를 바꿈으로써 규칙성을 찾도록 했다.
그러나 인공신경망 알고리즘의 발달은 이와 같은 규칙의 불명확성의 문제를 극복 가능하게 했다(Schmidhuber, 2015). 컴퓨터에게 분명한 규칙을 제시하는 것이 아니라 비교적 느슨한 방법을 제시하고, 스스로 기존에 입력된 정보(사전지식)를 바탕으로 정보의 결합 방식을 결정할 수 있도록 한 것이다. 즉, 인간과 마찬가지로 인공지능에 새로운 정보가 입력되면 기존에 관련된 정보를 처리했던 노드를 활성화하고, 그 관련성의 정도에 따라 그 결합의 강도를 변형시킨다. 현재 입력된 정보들 간의 관계에 대한 판단은 이전에 입력된 정보에 근거하며, 현재 처리한 정보는 이전 것들과 결합하여 다음에 입력될 정보의 이해에 기여한다. 무언가를 ‘이해’한다는 것이 곧 무언가를 ‘학습’하는 것이라고 한다면, 딥러닝 기술의 발달은 결국 인공지능이 인간과 같은 유형의 추론 활동을 통해 대상을 이해하고, 이를 바탕으로 판단과 의사결정이 가능하게 되었다는 것을 의미한다.