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四、人工智能的浴火重生
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1969年，明斯基和派珀特合作写了一本名为《感知器》（Pers）的书（没错，就是我们刚才提到的，1958年带来巨大轰动的“感知器”
），使神经网络走入了低谷，所以全世界都把原来的神经网络项目取消了。
明斯基怎么说的呢？他指出，神经网络被认为充满潜力，但实际上无法实现人们期望的功能。
在他看来，处理神经网络的计算机存在两点关键问题。
首先，单层神经网络无法处理“异或”
电路；其次，当时的计算机缺乏足够的计算能力，不能满足大型神经网络长时间运行的需求。
听起来好像很难懂，但是我们可以用一个简单的小故事来模拟单层神经网络的困境。
话说有这么一个活泼的幼儿园小朋友小明，一天，老师上课的时候在黑板上画了一张图。
老师问：“小朋友们看好哦！
现在这个正方形的四个角上都有图形，有人能告诉我都有哪些图形吗？”
小明踊跃举手，然后回答：“有三个圆形和一个菱形！”
老师又问：“真不错！
那么我们现在要画一条线，把菱形与圆形分开，应该怎么画呢？”
小明很聪明，马上就画好了一条线。
老师说：“很好！
看来你已经掌握了方法。
现在你把剩下的两道题都做一下吧！”
小明依然飞快地把线画完了。
老师继续说：“非常好！
明天我们有一个跟这道题相关的小测试，答对的小朋友就能拿到小红花！”
小明信心满满地回家了，他想：今天老师出的题都好简单呀，我分分钟就能做完。
明天我肯定能拿到小红花。
第二天，小明又高高兴兴地去了幼儿园。
但是当老师在黑板上画出题目的时候，小明突然就蒙了。
题目如下：请画一条直线，把下图正方形四个角上的两种图形分开。
小明心理崩溃了，怎么不按套路出牌呢？无论他怎么画，都无法用一根直线把圆形、菱形两种图形分开。
我们将这个故事挪用到“感知器”
身上，它的任务就是把不同的东西分类。
罗森布拉特所提出的单层神经网络只能处理线性分类，也就是说，只能像小明一样“画一条线”
。
如果碰到一个像明斯基那样“刁钻”
的老师，小明也无法用一条直线做出分类了。
明斯基正是发现了单层神经网络的弊病，才在《感知器》一书中用详细地证明了感知器的弱点，并对神经网络的发展产生了悲观的态度，他还认为如果是两层神经网络，则计算机的运算量会大大增加，且没有有效的学习算法，据此，他认为研究多层神经网络没什么意思。
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