이에 20세기 중반 이후에 사람들의 관심을 끌며 등장했다가 실망만 안기고 사라지기를 몇 차례 반복했던 인공지능(Artificial Intelligence) 기술이 다시 한번 주목을 받고 있다. 지능 자체가 정의하기 힘들기 때문에 인공지능 역시 정의가 쉽지 않지만, 사람의 개입 없이도 자율적으로 주어진 임무를 해결할 수 있는 역량이라 할 수 있다. 초기의 인공지능 개발은 분야별 전문가가 다양한 상황에서의 대응 규칙을 일일히 미리 프로그래밍해 주는 방식으로 접근했는데 그다지 성공을 거두지 못했다. 그런데, 최근 모바일 기기를 통해 입력된 실세계의 방대한 데이터가 인터넷 상에서 공유되면서 빅데이터로부터 잠재된 규칙 및 패턴을 발견하는 기계학습(Machine Learning) 기술이 급속한 발전을 이루고 있다. 기존 프로그램(1세대 인공지능 포함)과 기계학습의 근본적인 차이는 학습능력과 변화에 대한 적응력이다(임백준, 2014.11.4.). 기존의 프로그램은 아무리 정교하게 작성되었더라도 능력이 고정되어 있는 반면, 학습이라는 개념 자체가 변화를 상정하듯 기계학습의 현실 대응능력은 경험이 쌓일수록 깊고 풍성해진다.
20세기 중반 이후 등장했다가 사라진 인공지능 기술이 다시 주목 받고 있다. 초기 개발은 다양한 상황에 대응 규칙을 일일히 프로그래밍 하는 방식의 접근이었는데 성공을 거두진 못했다. 최근 모바일 기기로 방대한 데이터가 공유되면서 기계학습 기술이 발전, 기존 프로그램과의 차이는 학습능력과 적응력이다.