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Fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación.

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Los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de la computación neuronal

fueron Warren McCulloch, un neurofisiólogo, y Walter Pitts, un matemático . Quienes lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas.

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Este Congreso frecuentemente se menciona para indicar el nacimiento de la inteligencia artificial.

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1956 - Congreso de inteligencia artificial

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Comenzó el desarrollo del Perceptrón. Esta es la red neuronal más antigua; utilizándose hoy en día para aplicación como reconocedor de patrones.

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Desarrollaron el modelo Adaline (ADAptative LINear Elements). Esta fue la primera red neuronal aplicada a un problema real (filtros adaptativos para eliminar ecos en las líneas telefónicas) .

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Red neuronal para simples realizaciones técnicas (memoria asociativa).

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1977 - Stephen Grossberg _Teoría de Resonancia Adaptada (TRA)

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1977 - Stephen Grossberg _Teoría de Resonancia Adaptada (TRA)

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La Teoría de Resonancia Adaptada es una arquitectura de red que se diferencia de todas las demás previamente inventadas. La misma simula otras habilidades del cerebro: memoria a largo y corto plazo.

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Desarrolló un modelo neuronal para el reconocimiento de patrones visuales.

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Provocó el renacimiento de las redes neuronales con su libro: "Computación neuronal de decisiones en problemas de optimización."

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Son numerosos los trabajos que se realizan y publican cada año, las aplicaciones nuevas que surgen (sobretodo en el área de control) y las empresas que lanzan al mercado productos nuevos, tanto hardware como software (sobre todo para simulación).

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Redescubrieron el algoritmo de aprendizaje de propagación hacia atrás (backpropagation). A partir de 1986, el panorama fue alentador con respecto a las investigaciones y el desarrollo de las redes neuronales.