在探讨机器学习与深度学习在人工智能中所扮演的角色之前，我们首先需要明确人工智能的特点。人工智能，简称AI，是一种能够模拟、延伸、扩展人类智能行为的计算技术，它可以执行通常需要人类智能的人类任务，如语音识别、图像处理和决策分析等。
人工智能的发展历程可分为三阶段：狭义的人工智能（Narrow AI）、一般型的人工整（General AI）和超越一般型的人工智慧（Superintelligence）。狭义的人工智能指的是专门设计用于完成某一特定任务或领域内的一系列任务，而不具备更广泛的认知能力；而一般型的人工智慧则是指拥有普遍适用的认知能力，可以进行任何类型的问题解决；超越一般型的人工智慧则是在达到或者超过了人类水平之后，即具有自我意识和能对其它问题解决方法产生创新性的能力。
然而，无论是狭义还是一般型甚至是超越一般型，实现这些高级功能都离不开两大核心技术：机器学习与深度学习。这两个概念虽然紧密相关，但它们有着不同的侧重点和应用场景。
机器学习是一种通过算法使计算机系统从数据中“学到”如何做出预测或决策，而无需被显式编程。这种方式使得系统能够根据新的数据实例自动调整其性能，从而适应不断变化的情况。在传统程序化方法中，一个程序将会被精心设计来处理各种可能的情况，但这并不是一个可持续的方案，因为新情况总是会出现。而机器学习允许系统逐渐学会如何有效地处理这些新情况，使之更加灵活且可持续。
其中一种流行且强大的子集叫做深度神经网络，这是一种受生物体神经网络结构启发出来的一种特殊类型的机器-learning模型。相比于传统统计模型，它们包含多层次相互连接的节点，每个节点都可以响应输入信号，并将这个信息传递给下一层。在训练过程中，这些网络会尝试调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间差异。这使得它们非常擅长复杂模式识别，比如图像分类、自然语言理解以及语音识别等任务。
尽管如此，不同于单纯依赖规则驱动的情境下，在复杂环境下的决策仍然面临挑战。例如，在医疗诊断上，一旦遇到罕见病症，现有的知识库可能无法提供足够指导，因此医生必须依靠他们自己的经验来决定最佳治疗方案。而随着深度学到的模型数量增加，其捕捉潜在模式和关系变得更加困难。此外，由于缺乏监督数据，许多关键问题如情感理解、社交技能等对于当前技术来说仍然是一个开放性问题。
为了克服这一局限性，对未来研究方向提出了建议。一方面，要继续推进算法创新，以提高效率并减少过拟合风险；另一方面，要加强跨学科合作，以促进不同领域间知识迁移及融合。此外，还需要考虑伦理标准，比如隐私保护、偏见减少以及责任归属等，这些都是构建安全、高效、高质量AI必不可少的一部分内容。
综上所述，虽然我们还远未达到真正意义上的通用AI，但是通过不断优化现有的技术，如提升算法精准度，加强理论基础，以及增强科技伦理思考，我们有理由相信未来几十年里，将看到更多令人振奋的地标性突破，为社会带来巨大的变革和福祉。
