深度学习是人工智能领域中的一种机器学习方法，它涉及构建和训练能够模拟人类大脑结构的神经网络。这种技术在过去十年中取得了巨大的进步，已经被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。

首先，我们需要了解什么是人工智能，以及它的基本内容。人工智能是一个跨学科领域，其主要目标是在机器上实现某些形式的人类智力功能，如感知、推理、决策和自然语言理解等。为了实现这些功能，研究人员开发了一系列算法和模型，这些算法和模型可以从数据中学习，并根据新的输入做出预测或决策。

深度学习作为一种特定的机器学习方法，是通过构建具有许多层次的神经网络来实现这一点。这使得计算机能够处理复杂的数据表示，并从大量未标记或部分标记的数据集中进行高效地模式发现。

在深度学习中，一个典型的神经网络由多个相互连接的节点组成，每个节点执行一个简单但可重复使用的小函数，比如 sigmoid 或 ReLU（Rectified Linear Unit）。这些节点通常被组织成一系列层，每一层都对输入进行不同的转换，以捕捉更抽象或更高级别的事物。在最后一层，输出将用于对给定输入做出预测或分类。

例如，在图像识别任务中，一幅图像可能会首先被分解为颜色通道，然后每个通道都会经过几次卷积操作以提取空间信息。随后，这些信息会通过池化过程减少维度并降低参数数量，从而防止过拟合。此外，还会使用全连接层来整合来自不同卷积块的特征，并最终产生图像属于哪个类别的一个概率分布。

然而，不同于传统统计方法，深度学习模型不需要事先定义如何与数据交互，而是通过反向传播算法自我调整其权重，使其能最大限地优化预测性能。当足够多样本时，该过程可以自动找到最佳映射，即使这意味着超越人类设计者所能想象到的任何手动规则或逻辑程序。

此外，对于一些问题来说，即便存在大量已知知识，也很难用传统的手动编程方式解决，因为它们往往包含了高度非线性关系或者无数微妙细节。而利用深度神经网络，可以有效地解决这类问题，因为它们能够从原始数据直接学会复杂模式，而无需显式编码知识表述。在这个意义上，深度学习不仅仅是一种工具，它也是探索如何让计算机系统接近人类认知能力的一种尝试。

尽管如此，由于缺乏全面理解生物大脑工作原理以及内部结构与功能之间精确关联，大量研究仍然致力于提高现有技术以及创造新的概念。这包括改进现有的架构，如ResNet（残差网）对于提升图片分类准确性至关重要，以及提出新颖理论框架，如生成对抗网络（GANs），用于生成真实且令人信服的人脸照片甚至整个场景背景画像。

总之，无论是在基础理论还是实际应用方面，都可以看出为什么“deep learning”成了现代AI研究中的焦点之一：它提供了一种强大的工具，让我们能够创建更加灵活、高效且鲁棒性的系统，从而改变了我们的生活方式，就连我们今天说的“AI”也几乎都是指那些依赖於deep learning技术发展起来的人工智能系统。