'בינה המלאכותית' הפכה בשנים האחרונות לבאזוורד במחקר, בפיתוח ובעולם בכלל. לכל דבר כמעט קוראים היום בינה מלאכותית: מערכות, תוכנות, מכונות, מצלמות, אלגוריתמיקה, ומה לא... מבחינה מדעית, בינה מלאכותית היא מכלול של סוגי למידה חישובית, כאשר הסוג המוביל, לו חבה הבינה המלאכותית את עיקר הצלחתה, הוא למידה עמוקה. כיום, המחקר והיישום של למידה עמוקה מתבסס בעיקר על ניסוי וטעיה, חכמת המונים, ואינטואיציה. כתוצאה מכך, יש לא מעט ביקורת על התחום, כמו גם חשש משימוש בלמידה עמוקה בעולמות בהם המחיר של טעות גבוה, למשל בתחומי הבריאות והמשפט. ד"ר נדב כהן, מביה"ס למדעי המחשב ע"ש בלווטניק, עושה לנו סדר בהגדרות ומסביר איפה אנו עומדים ביחס להבנה מתמטית של הלמידה העמוקה, איך כל זה קשור ל'תער של לוקאם', עקרון פילוסופי מהמאה ה-14, ולמה למידה עמוקה לכאורה סותרת תיאוריות שפותחו על פני עשרות שנים.
האזינו לפודקאסט תל אביב 360 של אוניברסיטת תל אביב בהנחיית מיכאל מירו