앞에서도 언급했지만 인공지능이 딥러닝(deep learning)을 할 수 있다는 것은 인공지능이 인간처럼 학습을 할 수 있다는 것을 의미한다. 인간 학습의 가장 대표적인 특성은 수많은 정보를 동시에 ‘병렬적’으로 처리할 수 있다는 것이다(IBM Developer Works Korea, 2017). 인간의 대표적인 학습 유형인 독서의 경우를 예로 들어보자. 인간이 텍스트를 구성하는 단어를 지각할 때 이를 구성하고 있는 여러 개 음소의 형태, 소리, 그리고 의미에 대한 정보처리가 동시에 발생한다 (Kintsch, 1998). 숙련된 독자라면 한 단어와 그 다음 단어의 의미적 결합, 그리고 이 단어들이 속해 있는 문장 전체에 대한 통사적 해석까지 동시다발적으로 처리할 수 있다. 컴퓨터가 자연어로 된 텍스트를 이해하고 이를 통해 지식을 습득하기 위해서는 이처럼 ‘텍스트에 제시된 정보(예, 현재 읽고 있는 단어 또는 문장, 이미 읽은 단어 및 문장)’뿐만 아니라 ‘텍스트 정보를 해석하기 위한 관련 지식(예, 문자 및 문법 지식, 텍스트 내용에 관한 사전 지식)’ 등 다량의 정보를 동시에 활성화하고 이를 수많은 규칙에 근거하여 결합하는 작업을 수행해야 한다.
인간 학습의 가장 대표적인 특성은 독서를 할 때처럼 수많은 정보를 동시에 병렬적으로 처리할 수 있다는 것인데 이처럼 컴퓨터가 텍스트를 이해하고 지식을 습득하기 위해서는 많은 분량의 정보를 동시에 활성화하고 이를 수많은 규칙에 근거하여 결합하는 작업을 해야한다.