神经网络（Neural Network）听起来是一个相当高冷的词汇，它是人工智能在近些年突飞猛进的主要原因。通过神经网络系统的累积学习，人工智能实际上不是再依赖所谓人的操控，通过程序来指挥计算机，而是独立于人开始真正地学习和自我成长。
神经网络模拟的是人类大脑系统学习的模式，从初级的轮廓、形状等等根本要素开始，通过学习百万、千万个实例，最后计算机不断累积自己的信息和感知，最终达到和人类模式抗衡或超过人类的能力。
通过神经网络学习方式，计算机的擅长领域不仅仅局限于传统的数学和计算，而是向真正仍智能方向发展。最先涉及的就是图形和图像领域，通过学习百万-上亿张图片，现在的人工智能已经能够具有识别复杂图形和类似于人类的图像认知。
于是出现了人工智能的“设计”，例如人工智能的企业标识设计。人工智能在学习了巨量的企业标识后，自己总结出的一套设计方法。
现在有了另一个相当有趣的应用。如果你是一位漫画、画画、涂鸦…爱好者，在画了黑白线条之后的上色是一个令人头疼的事情。现在通过神经网络学习的人工智能系统能够为你自动上色，而且效果还相当好！
Paintschainer是一个基于深度学习（神经网络学习）平台chainer.org 的填色工具。这也就说这个Paintschainer在学习了海量的漫画填色后自己得出了一套填色方案。这个神经网络学习平台chainer.org 是一个位于日本的人工智能创业公司，这也就难怪会推出像Paintschainer这样的漫画填色工具。
Paintschainer除了自动填色外，在提供一些简单色彩提示的基础上，能够更加符合要求地完成填色人物。填色效果是流行的“水彩”风格。
这不但为爱好画画，却无色彩天赋的人们提供了一个不错的选择。更重要的是它显示了基于深度学习（神经网络学习）的巨大潜力和优势。人工智能一旦全面发力，在模式化的创意产业方面超过人类可以说是分分钟的事。
