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當然靠A.I.技術支持所生產的產品還不止谷歌一家。其它像蘋果公司的Siri，臉書的M，和亞馬遜的Echo，都或多或少跟機器學習有關。據說當今世界上做機器學習的ｔｏｐ ５ 的公司包括：谷歌，臉書，微軟，蘋果，和中國的百度。百度能在這個領域做出亮眼的成就，令人欽佩。
一般說來，這些公司在人工智慧神經網路領域都具有一個或多個領軍人物，在那裡起到定海神針的功效。比如說
谷歌原來有Andrew Ｎｇ， 現在有Geoffrey Hinton和他的幾位學生；
臉書現在有Yann LeCun， 一個法國科學家；
百度有Andrew Ng直到最近他離開。據說百度的研究團隊仍舊非常大也很強。
微軟直到２０１５年以前有John Platt。這人現在似乎在谷歌。
。。。
其實，谷歌大腦的形成有很大的偶然性。２０１１年早期，Jeff Dean，一個谷歌技術fellow，在辦公樓的廚房偶遇剛好在谷歌實驗室里做ｃｏｎｓｕｌｔａｎｔ的年輕的斯坦福教授Andrew Ng。 Dean以前並不是做有關神經網路和機器學習的。但是他曾把人工智慧的研究作為他大學學習時一個短暫的課題。當Ng給Dean提到他正在谷歌組建一個由一千個GPU（Graphic Processer Unit)構成的機器系統以模擬人大腦的柔細可變的神經系統時（Marvin Project， named after the celebrated A.I. pioneer Marvin Minsky），Deff似乎發現了由此可能產生應用的重大意義。於是他重新燃起了對機器學習的熱情。他把他每周五天中的一天，用到了有關神經網路的學習和研究上來。直到有一天，Dean對Ng說，讓我們再加一個有神經科學背景的人進來，他就是Greg Corrado。於是三個人一起成立了一個新的項目：谷歌大腦（Ｇｏｏｇｌｅ Ｂｒａｉｎ）。嚴格意義上講，這是一個關於人工智慧的應用項目。
人工智慧（Artificial Intelligence)這個詞最初是由Dartmouth大學於１９５６年提出的。從那時以來，大多數研究者認為，要想做出真正的A.I.，最好的方法就是，基於世上現有的最嚴謹的邏輯推理，和最充分的科學理論，寫出一個包羅萬象的優美的程序來模擬大腦是怎麼工作的。這是非常典型的傳統的關於A.I.的定義。
舉一個例子，如果你想做一個英譯中的機器翻譯，按照這種傳統的思維，那麼最直接的方式就是把所有英文的語法和整本牛津英語字典輸進程序；同樣把所有的中文的語法，主，謂，賓，補，定，狀，和最新版本的漢語字典也全部納入系統。然後在兩種語言之間去建立mapping的關係。怎麼建立這種對應關係，這一步是最重要的。一般人們把這種人工智慧叫做，symbolic A.I.
這種所謂「好而老式的A。I。」主要存在兩方面的問題。一方面為了讓它工作得好，需要大量的人工輸入去完善那些複雜多變的數學和邏輯運算以及資料的準備，另一方面，它僅僅在那些有著清晰，邏輯的規則和界限的領域工作得很好，比如說，數學和國際象棋。而翻譯則是不一樣的一個領域，這種傳統的A.I.在這上面不能很好地完成任務。一方面是因為，即便是按照詞典去翻譯，同一個詞在不同的環境下有不同的歧義，並且語言作為一種人類文明，與土人的習俗密不可分，並有書面和口語的雙重表達形式。它們實際上在使用時有各種各樣，不可預測的例外，而這些例外仍舊是無可指責的。
比如我們中國人說：「我差點沒被你嚇死」和「我差點被你嚇死」。這兩句話本身的語義完全是不同的。可是在人使用他們的時候，卻完全用來表達同樣的意思。只是一個在情感上更誇張（已經死過去了！），而另一個稍微收斂（還沒有嚇死）罷了。
另一個例子，文化的差異，在語言的表達上可以是完全不同。KFC的一條著名的廣告詞說，「We ｄｏ Chicken Right」。如果用谷歌的翻譯譯出來，即便就是用現今的谷歌翻譯版本，得到的中文仍舊是，「我們做雞吧」。這有點南轅北轍，牛頭不對馬嘴了。
由此可見從一種語言到另一種語言的轉換，翻譯，僅僅把字典的字和語法輸入進去，再把它們一一對應起來，仍是不能解決基本正確這個問題的。
機器翻譯並不是一字一詞去翻譯的，而是從整個句子的結構大意去翻譯的。這就是所謂的強耦合輸出理論。這種強耦合理論能夠解決一部分問題，但不能解決文化差異和習俗的難題。這差異和習俗是模糊不清的，沒有很強的邏輯規律，也不能用數學的公式加以表述。怎麼辦？
當人們面臨這樣的困難時，又一次，學習研究的對象轉向了人， 人自己的大腦。人類自身到底是怎麼學習的？人們發現，人類在小時候根本不是通過背誦字典和語法大綱來了解和學習一門語言的！
那麼為什麼人工智慧里用到的電腦不能做同樣的事情呢？
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