1980년대 초까지 신경망 연구는 암흑시대로 들어가지만 극소수의 학자들은 신경망 연구의 명맥을 이어 갔고 흡필드 교수가 발표한 논문이 계기가 되어 부활하게 된다.
 그러나 신경망 열기에 찬물을 끼얹는 청천벽력이 떨어진다. 연구 인력과 자금을 빼앗긴 인공지능 이론가들이 가만히 있을 리 만무했다. 1969년 마빈 민스키는 《퍼셉트론》이라는 제목의 책을 펴내고 퍼셉트론의 한계를 낱낱이 비판했다. 민스키는 로젠브러트와 고등학교를 같이 다닌 친구 사이였다. 《퍼셉트론》의 영향력 때문에 신경망의 열기는 급격히 냉각됐다. 로젠브러트는 1971년 7월 43번째 생일날 혼자 보트를 타다가 자살(自殺)일지도 모르는 사고로 익사했다.
 신경망 연구는 1980년대 초까지 암흑시대로 들어가지만 미국의 생물물리학자인 존 흡필드 등 극소수의 학자들은 끈질기게 신경망 연구의 명맥을 이어 갔다. 마침내 1982년에 흡필드 교수가 발표한 논문이 계기가 되어 신경망 이론이 극적으로 부활했다.
 신경망을 인공지능과 확실히 구분하기 위해 전자는 상향식 또는 연결주의(connectionism), 후자는 하향식 또는 계산주의(computationalism)라 부른다. 신경망은 수많은 뉴런이 연결되어 정보가 병렬적으로 처리된다는 측면에서 연결주의, 인공지능은 기호처리 방식에 의해 정보가 직렬적으로 계산된다는 의미에서 계산주의라 한다. 1960년대 이후 줄곧 주도권을 장악한 계산주의가 딥 블루나 왓슨 같은 전문가 시스템의 성공으로 활로를 찾았다면, 21세기 초반부터 학습능력의 측면에서 연결주의가 획기적인 성과를 내놓기 시작했다. 2006년 캐나다 토론토대학의 컴퓨터과학자인 제프리 힌턴이 심층학습, 곧 ‘딥러닝(deep learning)’의 걸작품으로 여겨지는 심층신경망(DNN·Deep Neural Network)을 개발했다. 딥러닝은 기계학습(machine learning) 분야의 하나이다. 기계학습이란 컴퓨터가 주어진 데이터를 반복적으로 분석해 의미를 찾아내고 미래를 예측하는 능력을 뜻한다.
