人工智能（AI）在各种应用中的影响力不断增强，从简单的计算任务到复杂的决策支持。但在这背后，AI的发展其实是一个关于结构演变的故事。从最早的线性结构，到今天的复杂网络结构，结构的演变对AI的能力和效率产生了深远的影响。
在AI的初期，算法主要基于线性结构。例如，线性回归和感知机都是基于输入与输出之间的线性关系进行计算。这种简单的结构在处理线性问题时效果显著，但对于复杂的非线性问题则力不从心。

为了解决非线性问题，研究者开始探索包含多个处理层的模型，这导致了多层感知机的诞生。通过在输入和输出之间引入一个或多个隐藏层，模型能够学习并表示更复杂的函数。尽管这仍然是一个前馈网络，但它标志着从简单线性结构到更复杂结构的第一步。

随着技术的进步，AI开始处理更复杂的任务，如图像识别和自然语言处理。这需要新的结构来捕捉数据中的局部和时序信息。卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的出现，使得AI能够处理具有空间和时间结构的数据。

深度学习的崛起标志着结构复杂度的新高峰。通过堆叠多个隐藏层，深度网络能够表示非常复杂的函数。此外，技术如残差连接和注意力机制进一步加强了网络的能力。

人工智能的发展历程充分证明了结构的重要性。从简单的线性模型到复杂的深度网络，结构的演变推动了AI的进步。