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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.
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.