1단계 : 계산(Computation), 인간이 보유한 지식을 컴퓨터로 표현하고 이를 활용해 현상을 분석하거나 문제를 해결하는 지식기반시스템을 말함. 컴퓨팅 성능의 제약으로 연산과 논리체계의 한계에 직면. 특정 분야에 전문적인 지식을 저장하여 질의를 했을 경우, 가장 유사한/관련된 지식을 제공하는 전문가 시스템이 있음

2단계 : 연결(Connection), 지식을 직접 제공하기보다는 지시과 정보가 포함된 데이터를 제공하고 컴퓨터가 스스로 필요한 정보를 학습. 인간의 두뇌를 모사하는 인공신경망을 기반. 막대한 컴퓨팅 성능과 방대한 학습데이터 부족으로 비즈니스 활용 측면에서 역부족. 여전히 컴퓨팅 파워의 부족이 존재함. 인공신경망 학습방법인 Back-Propagation으로 학습과 판단으로 지능적 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였음. 이때 연구된 여러 판별함수는 Deep Learning Algorithm에서도 활용되고 있음.

3단계 : 분산/병렬처리(Distribution+Parallel computing), GPU의 등장과 분산처리 기술의 발전으로 방대한 데이터 양과 컴퓨팅 파워의 문제를 해결. 사물인터넷과 클라우드 기술의 발전으로 빅데이터 생성/수집. 정형/반정형/비정형 데이터 처리가 가능하여 음성인식, 이미지인식, 자동번역, 자율주행차, 드론 등에 활용.

폰 노이만 아키텍쳐를 기반으로 하는 CPU는 순차적인 계산을 통해 이전 계산 결과와 다음 계산 결과의 유기적인 연계가 가능한 구조로 ALU(Arithmetic Logic Unit)연산을 거쳐 반드시 메모리(Cache)에 저장되어야 하므로 한번에 하나의 트랜잭션만을 순차적으로 처리.

반면, GPU는 학습에 필요한 연산인 Convolution 연산(합성곱)을 수행함에 있어서 CPU와 달리 복합한 명령어 세트와 레지스터가 필요하지 않고 동일한 형태의 부동 소수점 곱셈 연산을 대량으로 수행할 수 있어서 CPU보다 효율적으로 저비용으로 수행 가능. GPU의 보급화(?)로 부족한 computing power의 문제를 해결할 수 있게 되었고 네트워크 처리 속도(5G) 향상과 함께 분산처리도 가능하게 되었음