人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,然而计算力及理论等的匮乏使得不切实际目标的落空,人工智能的发展走入低谷。
1974年,哈佛大学沃伯斯(Paul Werbos)博士论文里,首次提出了通过误差的反向传播(BP)来训练人工神经网络,但在该时期未引起重视。