目前来说，理论上还是没啥进步，算法在七八十年代就有了，只是在原有基础上作了各种优化，计算能力的提高以及大规模数据的采集，使得机器学习成为可能，目前的主流算法只能是对历史数据的推导，主动学习还只是停留在理论层面。

自动驾驶实现的可能性不大，目前还有很多技术难点需要克服，比如图像识别这块，图形算法用了ML，在一定范围内提高还是很明显的，但是对于动态环境，尤其是光线变化比较复杂的情况下还是难以胜任的。这个主要是ML理论本身就存在这个缺陷性，样本数据只是历史的总结和推导，而不能对未知环境做出准确的判断，另外一个方面，图像识别的一个难点就是干扰问题，google自动驾驶团队内部做过试验，对大量图片进行训练达到一个比较理想的准确率以后，对这些图片进行一些色彩干扰运算，在人眼看来，差别不大，但是重新给机器做识别，准确率大幅度下降。一个非常尴尬的事实就是，现在所有的自动驾驶如果不依赖预置的地理信息系统，连十字路口的红灯都不能准确识别。更别说图像自动识别了。

ML是基于数理统计的向量化而已，在一定程度上提高了准确率，但是也有其极限，这个是算法本身特性决定的，数据量再大也无法突破，只能是无限接近，特定算法只能用于特定场景，人脸识别，棋谱都需要不同的对应算法，这些算法都需要人为的去优化，以达到最优效果。
颜色比较特殊，计算机处理的是数字化数据，非线性连续的，这就给ML带来挑战，需要基础图像识别理论的突破来解决。