深度學習最先來自於對神經網路的探索，其發展受到多種因素的影響，其中包括神經科學對人腦結構研究的啟發。人腦是一個複雜的神經系統，每個神經元都是緊密聯絡的整體。20世紀60年代，提出人工神經網路，並用來模擬人的大腦處理資料，類似的最著名的演算法就是感知機。後來，反向傳播演算法(backpropagation,BP)得以發展，這是一種監督型的學習演算法，由資訊的正向傳遞和誤差的反向傳播兩部分組成。到了21世紀，由於大資料和人工智慧技術的發展，掀起了深度學習的研究熱潮，深度學習成為人工智慧領域研究的重要領域。
深度學習是科技發展的必然趨勢，是一種實現人工智慧的強大技術，已經在影象影片處理、語音處理、自然語言處理等領域取得了大量成功應用案例，並對學術界和工業界產生了非常廣泛的影響。當前，我國關於深度學習的研究主要體現在以下方面。
技術領域。百度、阿里巴巴和騰訊等大型公司成為我國發展深度學習技術的主導力量，並投入了大量的研發力量。百度在2012年就啟動了人工智慧研究計劃，先後推出AI技術平臺體系，在人臉識別、自然語言處理和影象處理方面發揮了重要作用。2016年，百度推出天智平臺，天智平臺由多種平臺組合而成，包括深度學習平臺、機器學習平臺和感知平臺，運用於醫療、金融、零售等各個領域。阿里巴巴以阿里云為基礎，將電商支付與人工智慧技術相結合，刷臉支付、智慧出行等極大地方便了人們的生活。騰訊在人工智慧技術方面也取得了非常不錯的成績，例如基於強大的深度學習演算法的微信，極大地改變了我們的生活。
哲學社會科學領域。何靜(2017)首先對學習和深度學習的定義進行了區分，指出深度學習和人類學習的異同點，深度學習與人類學習不同，深度學習是一種身體與世界之間的耦合關係，而人類學習需要充分調動人類的遷移能力，深度學習依然存在亟待解決的問題，出現這種困境的原因主要在於深度學習把人類的學習和智慧僅看作是大腦神經網路的功能。①徐英瑾(2019)指出了深度學習的實質，認為深度學習技術只是模擬人類在特定的環境中進行特定輸入與輸出之間建立的對映規律，但是沒有很好地理解這種對映規律的宏觀認知架構，因此透過建立通用人工智慧技術來保證人類社會健康發展的新技術發展方向。②孫銀黎(2007)從教育技術學的角度，分別從不同的方面對學習、深度學習、淺層學習進行了相關概念的界定，指出深度學習涉及到不同的方面，具有對資訊的整合、自我導向、終身學習和主動、積極學習等特徵，並對深度學習的實施措施進行案例分析。③張浩(2012)從建構主義、情境認知理論角度對深度學習進行分析，並闡釋了分散式認知理論和元認知理論對深度學習引導與調節的理論意義。④張祥龍(2018)從深度學習和廣義心學的角度，首先指出數學因素是人工智慧發展的哲學背景，對深度學習和本心的時間進行了討論，認為具有深層意識(本心)隔膜的人工智慧擁有人的天然情感、道德感、藝術感和神聖感，從而成為人類的真正知心者、保護者和善良的幫助者。
