AI已经出现了几十年了，而近五年发展明显加速，为什么？

当以前的机器学习算法性能上升到一定程度，即使再增加数据样本量（前文谈到的输入A、响应B的A-B映射），性能改善也很有限。似乎超过一定样本量之后，再多的数据也对算法不起作用。

而过去几年，主要由于GPU，我们终于实现了能利用这么巨大的数据集的机器学习软件。将数据输入一个小的神经网络，当超过一定性能后，上升变得平缓。而不断地把数据输入一个很大的神经网络时，即使性能上升没有那么快，也会保持上升趋势，随着数据量的增大，不断提高。

因此，要想获得很好的AI性能，需要两样东西：

• 很大的A-B映射的数据集；

• 大的神经网络。现在常用的大型神经网络建立在HPC高性能计算集群上。

现在的大型AI团队包括机器学习和高性能计算两组人，才能获得足够计算能力。百度AI团队里的这两种人员都专注于各自领域，没有人能两者兼备。