在当今科技飞速发展的时代，AI 算法无疑是人工智能领域的核心驱动力，它的不断演进和突破正在重塑我们的世界。从简单的代码到如今令人惊叹的 “智能大脑”，AI 算法经历了漫长的发展历程，取得了诸多令人瞩目的成就，但同时也面临着一系列的挑战。
一、AI 算法的辉煌成就
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精度超越传统机器学习
以 MNIST 手写数字识别任务为例，这是一个经典的手写数字图像数据集，在早期常被用于图像分类任务的训练和研究2。在过去，传统的机器学习算法已经取得了一定的成果，但随着神经网络算法的出现，其预测效果得到了显著提升。1998 年，简单的 CNN 就可以接近 SVM 的最好效果；到了 2012 年，CNN 更是将错误率降低到了 0.23%，已经非常接近人类的错误率 0.2%。神经网络模型在这种小规模数据集上的出色表现，让研究者们看到了其提升预测效果的巨大潜力，进而促使他们不断尝试在更复杂的数据集上验证新的神经网络模型2。 -
在公开数据集上的突破
每年在 ImageNet 数据集上，新的模型不断涌现，带来了算法和训练方式的不断创新2。从 1998 年的 LeNet 到 2012 年的 AlexNet，模型不仅效果提升，规模变大，还引入了 GPU 训练和新的计算层（如 ReLU 等）。2015 年的 Inception 模型计算图更加复杂，新的计算层不断被提出；ResNet 模型层数进一步加深，甚至达到上百层。到 2019 年的 MobileNet3 的 NAS，模型设计逐渐朝着自动化的方式进行，错误率进一步降低。这些新的模型在激活函数、网络结构