人工智能发展的原始动力是

人工智能（AI）的发展是多方面因素共同作用的结果，其中原始动力主要来自于以下几个方面：

1. 计算能力的提升：随着计算机硬件性能的不断提升，尤其是处理器速度、内存容量和存储技术的进步，使得大规模数据处理成为可能。这为机器学习算法的训练提供了必要的计算资源，从而推动了AI技术的发展。

2. 数据量的增加：互联网的普及和大数据时代的到来，使得人类可以获取到前所未有的数据量。这些数据的多样性和丰富性为AI提供了训练样本，使得模型能够学习到更复杂的模式和规律。

3. 算法的创新：深度学习等新型AI算法的出现，极大地提高了机器学习的效率和效果。这些算法通过模仿人脑神经网络的结构，能够自动提取数据中的有用信息，从而实现对复杂任务的智能处理。

4. 计算资源的可访问性：云计算和分布式计算技术的发展，使得AI模型的训练和部署变得更加便捷。用户可以在云端进行大规模的数据处理和模型训练，而无需担心本地硬件的限制。

5. 社会需求的增长：随着科技的发展，人们对智能化产品和服务的需求日益增长。企业需要AI技术来提高生产效率、降低成本、优化用户体验等，这也为AI的发展提供了广阔的市场空间。

6. 政策支持：许多国家和地区政府都在积极推动AI技术的发展，出台了一系列政策和法规来支持AI的研究和应用。这些政策不仅为AI企业提供了资金支持，还为研究人员创造了良好的研究环境。

7. 跨学科的合作：AI的发展涉及到计算机科学、统计学、心理学、神经科学等多个学科领域，不同领域的专家通过合作交流，共同推动了AI技术的突破和发展。

8. 投资与创业：风险投资和创业活动为AI技术的研发和应用提供了资金支持，同时也催生了一批具有创新性的AI创业公司，为AI的发展注入了新的活力。

总之，人工智能发展的原始动力是多方面的，包括计算能力的提升、数据量的增加、算法的创新、计算资源的可访问性、社会需求的增长、政策支持、跨学科的合作以及投资与创业等。这些因素相互作用，共同推动了人工智能技术的发展。