1958年，美国心理学家弗兰克·罗森布拉特发明了感知机（Perceptron），这是世界上首个可通过训练进行模式识别的神经网络模型，将神经网络从理论推向了工程实践。

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弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt，1950 届本科，1956 年博士）致力于“电子轮廓分析计算机”的研究——这是感知器的先驱。（图片来源：康奈尔大学官网）

名片

时间：1958年

人物：弗兰克·罗森布拉特（康奈尔航空实验室）

突破：首次以实体机器实现了可通过参数更新完成简单模式分类的神经网络模型，验证了这种学习机制在工程上的可行性。

成果

1.提出感知机学习算法，首次形式化了通过误差调整权重的过程，为现代机器学习中的随机梯度下降奠基。

2.定义“输入层—输出层”的两层结构，确立加权求和与阈值激活的基本单元，成为人工神经网络的构建原型。

3.研制出Mark I感知机硬件，首次以物理设备验证机器学习可行性，激发了早期人工智能研究热潮。

罗森布拉特和感知器。（图片来源：康奈尔大学官网）

影响

感知机虽结构简单，但其思想奠定了现代深度学习的基石，从人脸识别到ChatGPT，当前绝大多数智能应用都源于这一起点。