在微软全球研究院负责人Peter Lee看来，很多人工智能研究者在刻苦攻关的同时并不能真正理解一些技术实现原理。比如现在热议的深度学习，很多研究者并不确切知道它是如何运作的。 这一状况也发生在微软。
Peter Lee介绍了微软在研发Skype实时翻译时的状况，微软希望能够将Skype打造成实时翻译的工具。为此，研究者需要给通过各种语言训练系统。「当我们开始普通话训练的时候惊讶地发现系统的英文水平提高了，而且中文的训练速度也提升不少。紧接着，系统训练法语时，中文和英文水平都不同程度地改善了。」
Peter Lee
如果这类的技术上的提升出现在机器人领域，那么毫无疑问这将是一个巨大的提升。比如，现在很多高校研究者正在努力让机器人做一些诸如折叠衣物、煎鸡蛋或者取放洗碗机等工作。但如果将深度学习领域的这些提升应用到机器人领域，当研究人员训练机器人取放洗碗机，同样的学习可能适用于训练机器人折叠衣物。麻烦的是，这很难预料这两种情境下学习会互相转移从而进步。
另一个案例发生在语音识别领域，过去，研究者会使用男声女声两套系统来识别，但通过深度学习系统，这没有一点区别。
最后，Peter Lee表示：「所有这些依然很神秘，不过依然运行良好。」
