连接主义(神经网络2.0)
神经网络研究领域一直处于休眠状态，直到20世纪80年代才开始复苏。一本分上下两册出版的书籍《并行分布式处理》[65]，预示着神经网络研究领域的复兴。并行和分布式处理(简称PDP)是计算机科学研究的一个主流领域，它主要研究如何建立能够并行运算的计算机系统。乍一看，这本书跟人工智能或者神经网络毫无关联，而且我想某些看了书名就买书的人，在发现本书的内容和神经网络有关的时候，会感到无比困惑。或许作者选择这个标题就是为了跟之前的神经网络研究撇清关系吧。
从某种意义上来说，新兴研究的最重要部分也没那么新颖：它主要研究多层神经网络，可以轻易克服明斯基和帕普特所断定的简单感知器系统的局限性。不过跟之前的研究仍然有一点关键的区别。以前关于感知器的研究主要集中在单层网络上，因为当时没有人知道如何“训练”多层神经网络，也不知道如何找出神经元之间连接的权重值。PDP以一种被称为反向传播的算法为这个问题提供了解决方案，这或许是神经网络领域中最重要的一门技术。