En septiembre de 2012 AlexNet ganó el concurso ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge con un margen de error un 10% menor que el segundo clasificador — una diferencia sin precedentes en la historia del concurso. La red usaba GPU para el entrenamiento, arquitectura convolucional profunda y dropout para regularización. El resultado fue un punto de inflexión: demostró a toda la comunidad de IA que las redes neuronales profundas, entrenadas con grandes datos y hardware paralelo, podían superar radicalmente los enfoques clásicos. En tres años, prácticamente toda la investigación en visión por computador había migrado a deep learning. AlexNet no inventó el deep learning — ese mérito pertenece a décadas de trabajo de Hinton, LeCun, Bengio y otros — pero lo demostró de forma irrefutable ante el mundo.