【ITBEAR】從簡單的算法到如今的“智能大腦”，AI的發展之路可謂是一段精彩紛呈的旅程。這背后的推動力，離不開算法研究員和工程師們的不懈努力，他們不斷設計新的AI算法和模型，以提升預測效果，并取得了一系列突破性進展。
以MNIST手寫數字識別任務為例，這一早期常用于訓練和研究圖像分類任務的數據集，見證了機器學習算法效果的顯著提升。從1998年簡單的CNN接近SVM的最佳效果，到2012年CNN將錯誤率降低到與人的錯誤率相近的0.23%，這一進步展示了神經網絡模型的潛力。
隨著每年ImageNet數據集上新模型的突破，神經網絡模型結構和訓練方式的潛力不斷被挖掘。從1998年的Lenet到2012年的AlexNet，不僅效果提升，模型規模也變大，同時引入了GPU訓練和新的計算層。到2019年，MobileNet3的NAS技術使模型設計逐漸自動化，錯誤率進一步降低。
這一系列的進步不僅體現在算法和模型上，還伴隨著算力與體系結構的顯著提升。從摩爾定律帶來的計算機性能增長，到為特定應用定制的專用芯片，如GPU和TPU，再到華為昇騰NPU和達芬奇架構的創新，算力的提升為AI的發展提供了強大的支持。
然而，盡管處理器性能大幅提升，AI的智能程度仍遠不及生物大腦。這促使研究者們不斷探索新的出路，包括設計更好的分布式計算系統，發掘深度學習的作業特點，如稀疏性，通過算法與系統硬件的協同設計，進一步提升計算效率和性能。
AI的發展是一個不斷演進的過程，從簡單的算法到復雜的“智能大腦”，每一步都凝聚著研究員和工程師們的智慧與汗水。未來，隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，AI將在更多領域展現出其無限的潛力。
