当前，人工智能的主流算法——深度自学模型在语音辨识、图像识别、信息引荐等方面早已十分有影响，但是在医疗、教育等领域的应用于还不存在艰难。这缘于以下三个方面：第一，在医疗、教育领域需要认识到的数据往往都是小数据，而不是大数据。比如，教育、医疗、基因检测等的个人数据，实验、学生测验、客服解说等数据都只是小数据。
只有构建了从大数据向小数据迁入的标准化模型，才能协助更好的领域用上人工智能，让人工智能更加普及。第二，深度自学模型十分薄弱，离开了现有场景或稍作移动，其效果就不会打折扣。
对机器学习而言，由于训练数据与应用于数据有所区别，被训练出来的模型在应用于中就不会遭遇这类可靠性问题。第三，机器学习模型难以实现应用于的个性化。
例如，在引荐类的信息服务上，机器学习很难限于于个人行为。如果要构建这一点，必须解决问题如何把云端的标准化模型兼容到终端小数据。上述深度自学面临的可靠性和应用于个性化的问题，是迁入自学较为合适的事情，迁入自学原理上可协助机器学习从云端向移动末端迁入。
深度自学的一个大自然发展方向就是迁入自学。迁入自学能让深度自学显得更为可信，还能老大我们解读深度自学的模型。比如，我们需要知悉哪部分特征更容易迁入，这些特征所对应的是某个领域较为高层、抽象化的一些结构型概念。把它们和细节区分开，就能让我们对这个领域的科学知识传达构成一个很深的解读。
这样一来，机器学习就可以像生物的神经系统一样终生自学，大大地对过去的科学知识展开总结、概括，让一个系统越学越慢，而且在自学过程中还能找到如何自学。深度自学的特点是用非线性把完整的特征从低层转化成到高层，这个过程很简单，其优点有目共睹，但副产品是特征分层。刚好，这种层次对于迁入自学是有益处的，比如，需要对迁入自学的效果展开分析。等深度自学有了一定的发展后，迁入自学就有可能构建这一点，让算法仍然意味着运营登录的自学任务，而是能举一反三，显得比以前更为标准化。
而且，在有所不同的迁入目标下，科学知识可以从一个领域到另一个领域，在有所不同层次迁入，并且能迁入多少是可以定量的——这在过去还逗留在“能无法迁入”，现在早已可以准确地告诉哪些可以迁入：是一部分参数，还是一部分特征。另外，当几个有所不同的任务一起自学时，往往不会有一些难以置信的找到，这就是多任务自学。
多任务自学往往不会找到有所不同的领域所共计的科学知识，往往很更容易抽象化出有高层的科学知识，也就很更容易用来传达有所不同领域之间的共性。所以，多任务自学和迁入自学的目标是完全一致的，都是要构建比较稳定的科学知识传达，殊途而一无。
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