智能AI技术的现状比较是一个复杂且多维度的问题，涉及到众多领域和方面。要全面回答这个问题，我们需要从不同的角度进行分析，包括技术的成熟度、应用的广泛性、创新能力以及对社会的影响等。
1. 技术成熟度：深度学习是目前AI领域中最为成熟和广泛应用的技术之一。它通过模拟人脑神经网络的结构，使计算机能够处理复杂的模式识别和预测问题。在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，深度学习取得了显著的成就。相比之下，其他AI技术如专家系统、机器学习等虽然也具有广泛的应用前景，但在某些特定领域（如医学诊断、金融分析等）可能还未达到深度学习的高度。
2. 应用的广泛性：深度学习在多个行业中都有广泛的应用，例如自动驾驶汽车、医疗影像分析、智能助手等。这些应用的成功实施不仅展示了深度学习的强大能力，也为AI技术的发展提供了丰富的实践经验和数据支持。相比之下，其他AI技术的应用范围可能相对有限，但在一些特定的场景下也能发挥重要作用。
3. 创新能力：随着计算能力的提升和大数据的涌现，AI技术的创新速度正在加快。深度学习作为AI领域的核心技术之一，其创新潜力巨大。然而，其他AI技术如强化学习、自适应网络等也在不断发展，为AI技术的创新注入了新的活力。在创新能力上，深度学习仍然占据优势，但其竞争对手也在不断涌现，共同推动着AI技术的发展。
4. 对社会的影响：AI技术的发展对社会产生了深远的影响。一方面，它为解决许多复杂的问题提供了新的思路和方法；另一方面，它也带来了一些挑战，如就业结构的改变、隐私保护等问题。在社会影响方面，深度学习和其他AI技术各有优劣，需要综合考虑其对社会的积极贡献和潜在风险。
综上所述，从技术成熟度、应用广泛性、创新能力和社会影响等多个角度来看，深度学习目前处于领先地位。然而，其他AI技术也在不断发展和进步，它们在某些领域展现出独特的优势。在未来的发展中，我们期待看到各种AI技术相互借鉴、共同发展，为人类社会带来更多的福祉。
