【10 . 人工神经网络发展的第一次高潮是()。】人工神经网络（Artificial Neural Network, 简称ANN）作为人工智能的重要分支，其发展历程可以分为多个阶段，其中第一次高潮通常被认为发生在20世纪50年代至60年代。这一时期的研究奠定了神经网络的基础理论，并推动了相关算法的初步探索。
一、
在20世纪50年代初，随着计算机技术的发展和对人类大脑工作机制的深入研究，科学家们开始尝试用数学模型模拟人脑的神经元结构。1943年，麦卡洛克（McCulloch）和皮茨（Pitts）提出了第一个神经元数学模型，为后续研究提供了理论基础。到了1958年，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）发明了感知机（Perceptron），这是最早的神经网络模型之一，能够进行简单的模式识别。
感知机的成功引发了学术界的广泛关注，标志着人工神经网络发展的第一次高潮。然而，由于当时计算能力有限以及理论上的局限性，感知机无法处理非线性问题，导致研究逐渐陷入低谷。尽管如此，这一阶段的研究为后来的神经网络发展积累了宝贵的经验和技术储备。
二、表格：人工神经网络发展关键阶段对比
| 阶段 | 时间 | 关键人物/模型 | 特点 | 意义 |
| 第一次高潮 | 1950s-1960s | 感知机（Perceptron） | 能够进行简单分类任务 | 标志神经网络研究的开端 |
| 理论瓶颈期 | 1970s | 多层网络理论提出 | 发现感知机无法解决非线性问题 | 推动反向传播算法研究 |
| 再次兴起 | 1980s | 反向传播算法（BP） | 实现多层网络训练 | 重新点燃神经网络研究热情 |
| 深度学习时代 | 2010s | 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN） | 利用大数据和GPU加速 | 引领AI技术突破 |
三、结语
人工神经网络发展的第一次高潮虽然时间不长，但其影响深远。从感知机的诞生到理论的逐步完善，这段历史不仅展示了科学探索的艰辛与突破，也为后来的深度学习奠定了坚实的基础。理解这一阶段的发展历程，有助于我们更全面地认识人工智能技术的演进路径。
