人工知能は１～４までのレベルに分類できます。
レベル1・・・単純な制御プログラム
センサーで温度を計測して機能するエアコンや電子レンジなど、条件判断のプログラムで実現される人工知能がレベル１です。
レベル２・・・対応のパターンが非常に多い制御プログラム
将棋や囲碁のゲーム、お掃除ロボット、簡単な質問に答えるチャットボットなど、条件判断のプログラムで実現できますが、レベル１より多くの条件判断が必要となるものがレベル２です。
レベル３・・・人間が特徴を教えることで、それを学習するもの
GoogleやYahooなどの検索エンジン、あるいはビッグデータを使った故障予知や予測など、人工知能の実現に機械学習を取り入れたものがレベル３になります。
例えば、動物のネズミと入力装置のマウスを機械学習させようとする場合、両者の違いが判別できるような情報（表面温度、体毛の長さ、尻尾の太さなど）を人間が選んで与えることで、機械（コンピュータ）は温度が３７度で体毛が２ミリ以上、尻尾の太さが３ミリ以上あればネズミであるという特徴を見つけ出してくれます。
レベル４・・・関係する情報を与えることで、勝手に特徴を見つけて学習するもの
顔認識や音声認識、自然言語処理や高度な質疑応答ができるチャットボットなど、いわゆるディープラーニングを取り入れたものがレベル４になります。
レベル３では温度や体毛、尻尾の太さなど、ネズミとマウスを識別するための数値データを、人間が選んで与える必要がありましたが、ディープラーニングでは様々な角度からネズミとマウスの画像データを与えることで、そこから自動で識別するためのルールや特徴を見つけ出してくれます。