反向傳播的主要創新在于能將信息輸出和目標輸出之間的誤差通過多層網絡往前一級迭代反饋，異形自動插件機，將最終的輸出收斂到某一個目標范圍之內。
1989年貝爾實驗室成功利用反向傳播算法，異形自動插件機，在多層神經網絡開發了一個手寫郵編識別器。1998年YannLeCun和YoshuaBengio發表了手寫識別神經網絡和反向傳播優化相關的論文《Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition》，開創了卷積神經網絡的時代。
此后，人工智能陷入了長時間的發展沉寂階段，直到1997年IBM的深藍戰勝國際象棋大師和2011年IBM的沃森智能系統在Jeopardy節目中勝出，異形自動插件機人工智能才又一次為人們所關注。2016年AlphaGo擊敗韓國圍棋九段職業選手，則標志著人工智能的又一波高潮。從基礎算法、底層硬件、工具框架到實際應用場景，現階段的異形自動插件機人工智能領域已經全面開花。
作為異形自動插件機人工智能核心的底層硬件AI芯片，也同樣經歷了多次的起伏和波折，總體看來，AI芯片的發展前后經歷了四次大的變化。
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