现阶段的人工智能以深度学习为代表，深度学习是指深层神经网络，模拟人脑工作机制，基于MP模型，用输出函数和激活函数表示神经元状态，用权重表示轴突和树突间的连接，用BP算法进行权重学习，为了提高学习效率，深层神经网路做了很多限制，例如：只能前向连接，不能反向连接。与人脑至少有三点差距：一是神经元数量少了多个数量级，二是激活函数过于简单，三是神经元连接过于简单。如果要实现强人工智能，需要从生物学上进行突破。