Во-первых, современные вычислительные мощности значительно выросли. С развитием технологий и появлением мощных графических процессоров (GPU) стало возможным обрабатывать огромные объемы данных и проводить сложные вычисления в реальном времени. Это позволило создавать и обучать глубокие нейронные сети, требующие большого количества вычислительных ресурсов.
Во-вторых, доступ к огромным объемам данных. С появлением интернета и цифровизацией процессов мы получили доступ к огромным массивам данных, которые могут быть использованы для обучения искусственных нейронных сетей. Большие объемы данных позволяют улучшать качество обучения сетей и повышать их точность.
Также значительный вклад в развитие искусственных нейронных сетей внесли новые алгоритмы и методы обучения. Появление глубокого обучения (deep learning) и развитие методов оптимизации позволили создавать более эффективные и точные модели.
Таким образом, современное совокупление высоких вычислительных мощностей, доступа к огромным объемам данных и новых методов обучения способствовали активному применению искусственных нейронных сетей в различных областях, от медицины до финансов.