弱人工智能已加速滲透，強人工智能并不遙遠。根據傳統認知科學的研究成果，智能包含以下幾種能力：1）感知能力。感知能力即對外界情況的感受與認知，其中包含兩種處理方式：一種是面對簡單或緊急情況，可不經大腦思考進行本能反應與應對。另一種是面對復雜情況，需要經大腦皮層進行處理與思考后，做出反應與應對；2）記憶與思維能力。其中，記憶是對感知到的外界信息或由思維產生的內部知識的存儲過程，思維是對所存儲的信息或知識的本質屬性、內部規律等的認識過程；3）學習和自適應能力。能通過學習和自適應進行智能思維能力進化是人類智能的重要體現；4）決策與行為能力。即通過對信息或知識判別后，進行主觀決策與行為。
人工智能發展歷經波折，現已進入加速爆發期。人工智能發展歷經波折，歷史上經歷過2 次低谷。傳統人工智能受制于計算能力，并沒能完成大規模的并行計算和并行處理，人工智能系統的能力較差。2006 年，Hinton 教授提出?深度學習?神經網絡使得人工智能性能獲得突破性進展，進而促使人工智能產業又一次進入快速發展階段。
深度學習推動神經網絡算法發展步入爆發期。1981 年諾貝爾醫學獎獲得者的研究成果顯示，人的視覺系統信息處理是分級的。視覺信號通過視網膜觸發，經過相對低級的V1區提取邊緣特征，到V2區形成基本形狀或目標的局部，再到相對高層的V4 區形成整個目標（如判定為一張人臉），進而到更高層的PFC（前額葉皮層）進行分類判斷等。值得注意的是，對于人腦來說，高層的特征是低層特征的組合，從低層到高層的特征表達越來越抽象和概念化。
