深度学习使用神经网络，用以模拟人脑的生物功能和结构。神经网络的一个杰出应用就是手写文字识别。这其实是一个超级难题，但是神经网络可以学习，然后自动推断规则。31,32
人工智能的一个用例是自然语言处理，即使用机器学习和深度学习，以一种有用的方式分析、理解和使用人类语言。本质上，它可以理解和生成口语和书面语，并将两者结合起来。在法律领域，这种技术被用于文档分类。33
机器学习和深度学习的另一个应用是与计算机视觉和机器推理组合相关的。例如，人类观察事物并立即进行理解：“我们每个人都可以看一本书，理解它的内容，关注它的用途，即使我们对它的制作过程和周围发生的事情的细微理解不尽相同。”机器学习和深度学习现在可以让计算机解决这一挑战——有了计算机视觉和机器推理，一个认知系统就可以具备识别和理解物体的能力。34
麻省理工学院（MIT）将狭义的AI按功能而不是按技术进行分解。其中一个功能是助手，比如半自动驾驶汽车，需要有一个了解驾驶环境的人类驾驶员。这样的公司有Mobileye，提供高级驾驶员辅助解决方案，帮助驾驶员避免事故的发生。这家公司创立于以色列，该产品目前安装在许多公共巴士上，帮助巴士司机避免事故的发生。35