人工智能的发展突破了以下三个方面的制约因素：
1. 计算能力的限制：在人工智能发展的早期阶段，计算能力相对较弱，导致模型训练和数据处理的效率较低。随着计算机硬件性能的提升，尤其是GPU、TPU等专用硬件的出现，以及云计算、分布式计算等技术的发展，计算能力得到了极大的提升。这使得大规模数据的处理和复杂模型的训练成为可能，为人工智能的发展提供了强大的动力。
2. 数据获取的限制：在人工智能发展的初期，由于数据采集和标注的成本较高，数据量相对较少，限制了模型的训练和验证。随着互联网的普及和物联网技术的发展，数据获取变得更加容易和便捷。同时，开源社区的兴起也使得大量的数据集可以免费获取和使用，为人工智能的发展提供了丰富的数据资源。
3. 算法创新的限制：在人工智能发展的早期阶段，由于算法设计的难度较大，且缺乏有效的理论指导，导致算法创新的速度较慢。随着深度学习等新型算法的出现，以及算法优化工具的发展，算法设计变得更加高效和灵活。此外，学术界和工业界之间的合作也促进了算法的创新和发展，为人工智能的发展提供了有力的支持。
综上所述，计算能力的提升、数据获取的便利性和算法创新的加速是人工智能发展突破的主要制约因素。这些因素的共同作用推动了人工智能技术的快速发展和应用，使其在各个领域取得了显著的成就。
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