인공지능이 바둑을 둘 수 있으려면 바둑을 두는 방법을 ‘배워야’ 한다. 인공지능이 자연어로 된 광범위한 영역의 질문을 이해하고 이에 적절한 응답을 제공할 수 있으려면 역시 해당 영역의 ‘지식 습득’이 이루어져야 한다. 이외에도 인공지능이 서류를 분리하는 간단한 것에서부터 의학적 수술과 같은 비교적 복잡한 작업을 처리하기 위해서는 이를 수행하기 위한 기본 지식을 습득하고 수행 방법을 익히는 ‘학습’이 필수적이다. 이와 같이 인간의 그것과 유사하게 복잡한 정보를 요약·정리하고, 구체적 내용을 추상화하는 방식으로 대상에 대한 표상(representation)을 형성하는 인공지능의 학습 방법을 딥러닝(deep learning) 또는 심층학습이라고 한다(Bengio,  Courville,  &  Vincent, 2013).  MIT는 딥러닝을 10대 혁신 기술로 선정했으며,  2014년 가트너는 이를 2014년 세계 IT 시장 10대 주요 예측에 포함시킨 바 있다 (우종필,  2017). 이러한 사실은 딥러닝이 인공지능 발전에 있어서 핵심 기술임을 단적으로 보여준다.
딥러닝 또는 심층학습은 인공지능이 자연어의 질문을 이해하고 응답하는 데 필요한 지식습득과 모든 작업을 처리하기 위해 수행방법을 익히는 인공지능의 학습방법을 말하며  IT관련 업계가 딥러닝을 주목한 사실로 보아 인공지능발전에 중요한 기술임을 알 수 있다.