Algoritmeihin perustuu aikapitkälti neuroverkko. Puolestaan neuroverkolla voidaan pyrkiä ratkomaan sille annettuja ongelmia. Nimenomaan syväoppiminen sopii hyvin tavallista monimutkaisempien ongelmien ratkomiseen. Syväoppimista voidaan hyödyntää tekstien, kuvien ja videoitten käsittelyssä ja tunnistamisessa. (Syväoppiminen)

Nykyään tekoäly on viellä suhteellisen heikkoa, mutta tulevaisuudessa mahdollisesti syväoppimisen kautta tekoälystä voi muodostua superälykästä. Älykkäämpi tekoäly muodostuu nimenomaan ohjelmistojen kautta. Esimerkiksi ohjelmistojen optimointi ja niiden toimintojen parantaminen edes auttavat tekoälyn kehitystä.

Tekoäly ja siihen liitetty syväoppimisen työsuoritus voi olla huomattavasti tehokkaampi, kun verrataan ihmisen työsuoritteeseen. Toisaalta on ennustettu, että tekoälyn kehitys lisää esimerkiksi terveydenhuolon työpaikkoja. Syväoppiminen lisää myös turvallisuutta, koska sen avulla voidaan tunnistaa vaaratilanteita tutkimalla automaattisesti valvontakameroiden kuvadataa.

Tulevaisuudessa syväoppiminen voi jopa auttaa yhteiskuntia ennakoimaan ja sitä kautta ratkomaan erilaisia konfliktitilanteita. Myös avaruuden tutkimuksessa syväoppiminen voi auttaa tekemään uusia havaintoja ja analysoimaan avaruuden signaaleja. Syväoppiminen mahdollistaa tekoälylle itsenäisen päätöksen teon kiperissä tilanteissa, mikäli tällainen toiminto on ohjelmoitu tekoälyyn.

Lähteet:
Syväoppiminen
Tekoälyn käyttö -Theseus (Tuomas Lahti)