Co všechno se tak lze naučit, kde leží hranice možností takového řešení, to dnes nedokáže nikdo odpovědně říci.
Algoritmus strojového učení se obvykle učí na velké sadě „trénovacích“ dat, která jsou předem jasně popsaná a označená. Na základě toho se neuronová síť, složená z velkého množství malých jednoduchých podprogramů, naučí rozpoznávat určitá pravidla a vzorce. Naučená pravidla ale může samozřejmě používat i na zcela nová data, postupně se tak zdokonalovat a také se i sama trénovat. Co všechno se tak lze naučit, kde leží hranice možností takového řešení, to dnes nedokáže nikdo odpovědně říci.