计算机与人工智能技术的影响因素是多方面的，这些因素共同决定了AI技术的发展速度、应用范围以及最终的成熟度。以下是一些主要的影响因素：
1. 硬件性能：计算能力是推动AI发展的关键因素之一。随着处理器速度的提升和存储容量的增加，AI模型能够处理的数据量和复杂度也在不断增加。此外，GPU等专用硬件的发展也极大地加速了AI的训练过程。
2. 数据可用性：高质量的数据是训练有效AI模型的基础。数据的多样性、准确性和可获取性直接影响到AI的性能。随着大数据时代的到来，越来越多的数据被收集和分析，为AI提供了丰富的训练材料。
3. 算法创新：AI算法是实现机器学习和深度学习的关键。新的算法不断涌现，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等，它们在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
4. 计算资源：云计算和分布式计算技术的发展为AI提供了强大的计算支持。云平台使得AI模型的训练和部署变得更加便捷，同时也降低了企业的技术门槛。
5. 软件工具：各种AI开发工具和框架的出现，使得非专业开发者也能够参与到AI的研发中来。这些工具简化了AI模型的开发流程，提高了开发效率。
6. 法律法规：政府对AI技术的监管政策对行业发展有着重要影响。例如，欧盟的GDPR法规要求企业必须保护用户数据，这促使企业在设计AI系统时更加重视隐私保护。
7. 社会接受度：公众对AI技术的认知和接受程度也会影响AI的发展。随着AI技术的普及和应用，越来越多的人开始关注并使用AI技术，这将为AI的发展提供更广阔的市场空间。
8. 跨学科合作：AI技术的发展需要多个领域的知识和技术相结合。例如，生物学、心理学、神经科学等领域的知识对于理解人类行为和提高AI的智能水平具有重要意义。跨学科合作有助于解决AI面临的复杂问题。
9. 国际合作：全球化背景下，各国之间的科技合作日益紧密。国际组织如联合国教科文组织、世界经济论坛等都在推动全球范围内的AI技术交流和合作，以促进AI技术的健康发展。
10. 资金投入：AI技术的发展离不开充足的资金支持。风险投资、政府资助和社会捐赠等资金渠道为AI项目的研发和推广提供了必要的资金保障。
总之，计算机与人工智能技术的影响因素是多方面的，涉及技术、经济、社会等多个层面。只有综合考虑这些因素，才能更好地推动AI技术的发展和应用。
