在加速回归定律的指引下，深度学习将使人工智能的进化节奏加快，并时进化过程中产物（输出结果）获得指数级增长。当深度学习的效率变得更高，就会吸引更多的资源向它聚合，使其发展更为迅速。同时，这些指数级增长都来源于我们对互联网产品的每一次微小的使用以及相应的每次数据的贡献。而这些汇集起来的数据再借助深度学习算法就会为会我们输出更加准确的结果，提供更好的服务，其产生的效果也会像滚雪球一样越来越大。
3、深度学习带来的重要意义
深度学习带来了人工智能的正循环，那这对于我们来说意味着什么？Andrew Ng曾提出，深度学习算法可以使机器“自己学会世界上的一些概念”，也就是机器将具备一定的人类般的学习和思考能力。人类自身的学习能力可以帮助我们自行认识世界，而当机器当过模拟人脑具备了这一能力之后，就可以在一定程度上取代我们部分脑力工作。就像在工业革命和电力革命的影响力，我们自身从体力劳动中解放出来一样，在深度学习所带来的人工智能革命下，我们同样可以将脑力工作外包给机器。
深度学习使机器更加聪明，但我们在这方面应保持足够谨慎，不能过分夸大。我们不需要去考虑“机器智能何时超越人类”等略显科幻的问题，我们仅需要明白这些机器智能将不断下落到具体的互联网应用中，带给我们更加智能的服务。比如说，通过视觉获取和处理图像、通过声音讲出语言是人类最自然的与外界沟通的方式，但传统的计算机服务却无法从本质上读懂我们这些内容，当我们进行图像搜索或者向计算机发送某项指令时，我们需要预先在大脑中做一遍处理，将我们原本要表达的意思转化成计算机能够读懂的文本信息，然后手动输入到计算机并获得结果。但在机器学习的帮助下，我们随意把一张图片丢给电脑就能返回结果，我们直接用语言就可以来命令计算机来为我们提供各种服务。
就像Andrew Ng提到的“（移动）新设备更需要提供更自然的方式找到服务”，而这就是机器学习最实际、最恰当的用途。奇点是未来的一个时期：技术变革的节奏如此迅速，其所带来的影响如此深远，人类的生活将不避免的发生改变。Andrew Ng的深度学习带来了“人工智能”的正循环，给用户带来了更好的互联网服务，这表明或许人工智能的奇点已经到来。而至于要走向何方，Hinton 的一句自述也可以很恰当的用在Andrew Ng 身上——“我们希望把 AI带到一个美妙的新领域，一个还没有人或者程序到达的境界。”
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