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• 计算能力提升：21 世纪，硬件的改进，尤其是更强大、更高效的处理器的开发，推动了计算能力的大幅提升。计算能力的提升使研究人员能够训练更大、更复杂的人工智能模型。• 大型数据集的可用性：互联网和数字技术的发展导致了大量数据集的生成和积累。在人工智能领域，尤其是在机器学习和深度学习领域，获取大量数据对于训练模型至关重要。大型数据集的可用性促进了更准确、更复杂的人工智能算法的开发。• 机器学习算法的进步：研究人员在开发和改进机器学习算法方面取得了重大进展，特别是在监督学习、无监督学习和强化学习领域。支持向量机、决策树和神经网络等技术得到了进一步探索和改进。• 开源与协作：开源运动在 21 世纪初势头强劲，促进了研究人员和开发人员之间的协作。共享资源、代码存储库和开源框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）使 AI 社区更容易协作和借鉴彼此的工作成果。• 大型科技公司的崛起：包括谷歌、Facebook、微软等在内的主要科技公司开始大力投资 AI 研发。这些公司拥有吸引顶尖人才、资助雄心勃勃的项目和大规模部署 AI 技术的资源。• 深度学习革命：深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个子集，在 21 世纪初经历了复兴。研究人员证明了深度学习在解决复杂问题方面的有效性，图形处理单元 (GPU) 的发展提供了有效训练深度神经网络所需的计算能力。• 人工智能应用的成功：自然语言处理、图像识别和语音识别等人工智能应用的突破证明了实际的成功，并鼓励了对人工智能技术的进一步投资和兴趣。• 认识到人工智能的经济和战略重要性：政府、行业和学术界认识到人工智能的经济和战略重要性。对人工智能研究和开发的资金和支持增加，促进了该领域的发展。下一个重要步骤是实现 GPU 的极高效率，能够加速学习算法的计算。该过程非常迭代，在 2010 年之前，处理整个样本集可能需要数周时间。这些 GPU 卡的计算能力每秒可处理超过一千亿次交易，在缩短这些时间方面取得了长足进步，而且财务成本有限。
推动人工智能爆炸式增长的因素
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