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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.
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.