目前来看，人工智能中深度自学的运营，不外乎分成两个部分。一个是通过大量的数据样本来训练神经网络，第二个是训练好后在系统中展开推理小说。在推理小说的过程中，大大累积一些数据，反过来再行大大改动神经网络，更进一步把结果提高。
生物识别技术为人工智能获取大数据来源 生物识别通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等以及不道德特征还包括笔迹、声音、步态等展开身份检验，身份辨识的前提是信息搜集。百度深度研究院专家认为，没数据采集，数据整理、研究和分析，人工智能无从谈起。 因此可以说道生物识别作为生物特征搜集和感官的最重要载体，通过生物识别收集数据是人工智能应用于的重要一环。随着数据库的大大累积、算法更进一步优化，人工智能将扩展到更加多应用领域，并造就多个产业发展。
另外，仍然以来，行业内都不存在批评算法能力的众说纷纭，都指出算法最后不会遇上天花板，未来发展不会有瓶颈期。但事实证明，这种众说纷纭是站不住脚的。以AlphaGo与Alphazero的较为来看，算法的前景是无法估量。
随着数据库的累积、算法将大大优化。 人工智能算法演变扩展生物特征辨识的应用领域 正如依图科技罗忆所言正是由于算法性能的不断深入，针对安防行业带给的变化以及应用于场景都在呈现出几何级数的快速增长。
以前由于算法精度约将近，某些场景下应用于是无法构建的，随着算法技术就越了解，能应用于场景就不会越少。也正是由于算法的磨练，生物特征辨识技术的辨识能力大大提高，其应用于的领域也将大大扩展。 以人脸识别为事例，早期的人脸识别探寻主要依赖一些手工标定的几何特征(比如眼镜、嘴巴等器官的方位、距离)展开分类，简单的成果较较少。
目前，随着算法性能的不断深入，国内外大部分的人脸识别团队算法辨识准确率(在LFW数据集上)多达99%，其中既有百度、Google、腾讯这样的互联网巨头，也有安防监控领域硬件制造商海康威视、大华股份、天地伟业等，也有人工智能初创企业依图科技、云天励飞以及云从科技等，这些团队的结果都归功于深度自学算法。毫无疑问，深度自学沦为目前人脸识别领域最主流的研究方向。 这其中数据沦为提高人脸识别算法性能的关键因素，很多应用于更为注目较低误报条件下的辨识性能，比如支人脸缴纳必须掌控错误拒绝接受亲率在0.00001之内，因此以后的算法改良也将着重于提高较低误报下的识别率。对于安防监控而言，有可能必须掌控在0.00000001之内(比如几十万人的登记库)。
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