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ai为何突然变得很牛逼？

人工智能（AI）之所以在近年来迅速发展，主要是由于以下几个原因：

硬件技术的进步：随着计算机硬件技术的快速发展，计算机处理速度越来越快，存储空间越来越大，使得处理大规模数据和计算复杂算法变得更加容易和高效。同时，硬件设备的价格也越来越低廉，大大降低了研究和应用人工智能技术的门槛。

数据量的增加：随着互联网和传感器技术的普及，越来越多的数据被采集和存储，这些数据可以用于训练和优化人工智能算法，使得人工智能系统更加准确和高效。

算法和技术的不断发展：在过去的几年里，人工智能算法和技术得到了快速发展和应用，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。这些算法和技术的应用，大大提高了人工智能系统的准确性和可靠性。

应用场景的拓展：人工智能技术的应用场景越来越广泛，不仅仅局限于传统的领域，如计算机科学、机器人、自动控制等，还涉及到医疗、金融、交通、教育等各个领域。这些领域的需求推动了人工智能技术的快速发展。

总之，人工智能技术的快速发展离不开硬件、数据、算法和应用场景的不断提升和完善，这些因素共同推动了人工智能技术的飞速发展。

其一，技术基础得到了很大的提升。机器学习、深度学习等新兴技术的兴起，为AI技术的应用提供了更强大的支持。而且，AI开发者现在拥有的硬件设备和软件工具也比以前更灵活，更便捷，让他们能够迅速进行实验和开发。

其二，数据的爆炸式增长。随着互联网的普及，人们每天创造的数据量呈现出爆炸式增长的趋势。这些数据可以提供更多、更详细、更多样化的信息来训练AI模型，进一步提高AI技术的精度和应用范围。

其三，商业机遇的驱动。很多企业和创业公司看中了AI技术的潜在商业价值，开始通过投资和研发推动AI技术的发展。以自动驾驶技术为例，越来越多的车企、科技公司纷纷进入这一领域，成为AI技术的推动力量。

其四，应用场景的多样性。人工智能技术的应用场景越来越多元化。人们逐渐发现，AI技术可以在医疗、金融、安防等诸多领域中发挥作用。这些新场景的涌现，也让AI技术得到了更广阔的应用场景和发展空间。

原因如下：

1. 数据量剧增。大数据的存量与流量剧增,提供了AI学习和训练所需的海量数据。 

2. 计算能力提高。强大的计算机算力,尤其是GPU的应用,令AI模型可以处理复杂的深度学习算法与海量数据。 

3. 算法进步。深度学习等算法的发展与应用,使机器可以模拟人脑,进行特征抽取和模式识别。 

4. 投资热情高涨。来自行业巨头与风投的大量投资,加速了人工智能的发展与应用。 

5. 应用场景扩大。人工智能找到了广泛的应用场景,如计算机视觉、语音识别、机器翻译等,产生实际效益。 

6. 开源框架普及。许多开源的AI框架,如TensorFlow和PyTorch的出现,简化了AI模型的开发过程,降低门槛。 

7. 产学研合作。企业与高校院所的广泛合作,促进了人工智能基础研究与产业化应用。  

综上,人工智能的突然火爆得益于数据量增长、算力提高和算法进步等技术因素,加之来自产业与投资的热情支持,以及广泛的应用场景与开源框架的推动,使其在短时间内迅速发展和流行起来。

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