从简单的算法到如今的“智能大脑”，AI的发展之路可谓是一段精彩纷呈的旅程。这背后的推动力，离不开算法研究员和工程师们的不懈努力，他们不断设计新的AI算法和模型，以提升预测效果，并取得了一系列突破性进展。
以MNIST手写数字识别任务为例，这一早期常用于训练和研究图像分类任务的数据集，见证了机器学习算法效果的显著提升。从1998年简单的CNN接近SVM的最佳效果，到2012年CNN将错误率降低到与人的错误率相近的0.23%，这一进步展示了神经网络模型的潜力。
随着每年ImageNet数据集上新模型的突破，神经网络模型结构和训练方式的潜力不断被挖掘。从1998年的Lenet到2012年的AlexNet，不仅效果提升，模型规模也变大，同时引入了GPU训练和新的计算层。到2019年，MobileNet3的NAS技术使模型设计逐渐自动化，错误率进一步降低。
这一系列的进步不仅体现在算法和模型上，还伴随着算力与体系结构的显著提升。从摩尔定律带来的计算机性能增长，到为特定应用定制的专用芯片，如GPU和TPU，再到华为昇腾NPU和达芬奇架构的创新，算力的提升为AI的发展提供了强大的支持。
然而，尽管处理器性能大幅提升，AI的智能程度仍远不及生物大脑。这促使研究者们不断探索新的出路，包括设计更好的分布式计算系统，发掘深度学习的作业特点，如稀疏性，通过算法与系统硬件的协同设计，进一步提升计算效率和性能。
AI的发展是一个不断演进的过程，从简单的算法到复杂的“智能大脑”，每一步都凝聚着研究员和工程师们的智慧与汗水。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在更多领域展现出其无限的潜力。
