深度学习技术的进步令人瞩目，但其概念却并不新颖，实际上在30年前就已经诞生。只不过这种算法需要对庞大的数据进行并行计算，而当时可以支持这种计算的硬件还不存在。随着计算机的发展，深度学习的计算在如今终于成为了可能。
使计算机的图像处理和运算处理速度提升成为可能的硬件是GPU（graphics processing unit，图形处理器）。它的开发公司英伟达（NVIDIA）近年来在半导体制造方面的业绩正在迅速提升，这也正象征着深度学习技术的发展进步。
深度学习技术发展的另一个重要原因，是互联网与IoT（Internet of Things，物联网）的出现。
五六个数据还不足以让人工智能利用深度学习来判断正误，深度学习需要的是数以千万计的数据。
在以前的条件下，存在如此大量数据的领域极其有限，但随着互联网和物联网设备的出现，状况发生了改变。物联网是指世界上的各种设备都拥有通信功能，可以互相通信并连接互联网的一种结构。通过这种结构，可以实现自动识别、自动防御、远程测量等功能。它甚至可以将我们的发言、拍摄的照片又或是动作和心率都数据化，并发送给第三方。虽然在个人隐私方面，物联网的使用还存在争议，但它也是人工智能能够发展到今天并利用大量数据的重要原因之一。
