发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素包括：
1. 大数据：大量的图像数据是训练深度学习模型的关键。这些数据可以提供足够的样本和信息，帮助模型学会更准确的图像识别。
2. 计算能力：现代计算机的处理速度和存储容量不断提高，使得深度学习模型可以更快地进行训练和推理。
3. 算法优化：深度学习算法的不断优化和改进，使得模型能够更好地处理复杂的图像数据，并提高识别准确性。
4. 硬件加速：GPU等专门的硬件加速器可以大幅提升深度学习模型的运行速度和效率，从而加快图像识别的速度和准确性。
5. 人工智能领域的交叉学科合作：人工智能技术涉及多个领域，如计算机科学、数学、神经科学等。不同领域的专家通过合作，共同推动了人工智能技术的发展。
总之，图像识别成功率超越人类的人工智能是一个复杂的过程，需要多方面的技术支持和不断的研究创新。
