Tarixga ekskursiya Mashinani o'rganish nazariyasini amalda qo'llash faqat bugungi kunda nisbatan arzon va ayni paytda kuchli "apparat" ning paydo bo'lishi tufayli mumkin bo'ldi. Biroq, ushbu mavzu bo'yicha nazariy tadqiqotlar o'n yildan ko'proq vaqtga borib taqaladi:
Matematika va algoritmlarga asoslangan birinchi hisoblash chegarasi mantiqiy modeli 1943 yilda Uorren Makkaloch va Uolter Pits tomonidan qurilgan;
1940-yillarning oxirida Donald Hebb asabiy plastisiya mexanizmini ishlab chiqdi va shu bilan avtomatlarni o'rganish qoidalarini belgilab berdi;
1954 yil nazariy kashfiyotlar kompyuterlar ishida birinchi marta qo'llanilishiga to'g'ri keladi. Alison Klark bu maqsadda an'anaviy kalkulyatordan foydalangan;
Frank Rosenblatt 1958 yilda naqshni aniqlash algoritmini va uning uchun matematik belgilarni ishlab chiqdi;
1960-yillarning oxirida muammoga ilmiy qiziqish sezilarli darajada susaydi, chunki uni o'sha davrning apparat vositalarida qo'llash mumkin emas;
Kibernetika neyron tarmoqlarga faqat 1980-yillarning boshlarida qaytdi: mexanizmli tizim paydo bo'ldi. fikr-mulohaza, o'z-o'zini o'rganish algoritmlari ishlab chiqildi va ma'lumotlarni qidirish intizomining asoslari yaratildi;
2000-yillarga kelib, kompyuterlarning hisoblash quvvati shu qadar o'sdiki, bu kreslo olimlarining eng jasoratli intilishlarini amalga oshirishga imkon berdi. Ovozni aniqlash, kompyuterda ko'rish va boshqalar uchun dasturlar keng tarqaldi.
Xopfild neyron tarmog'i 1982 yilda amerikalik olim Jon Xopfild hozirda uning nomini olgan hisoblash tizimining yangi turini tasvirlab berdi. Uning xarakterli xususiyatlari orasida:
Tarmoqdagi bloklar holatini tavsiflash uchun faqat ikkita qiymatni qabul qilishi mumkin: 1 va -1. Qiymat birliklarining har bir juftligi grafik tugunlarini ulash imkoniyati yoki mumkin emasligi haqida gapiradi;
Sun'iy neyronlarni modellashtirish grafigidagi bitta tugunni yangilash asinxron yoki sinxron tarzda amalga oshiriladi. Birinchi holda, faqat bitta blok yangilanadi, uni tasodifiy tanlash mumkin. Ikkinchi holda, barcha bloklar bir vaqtning o'zida yangilanadi;
Tarmoq "energiya" deb ataladigan holat bilan tavsiflanadi. Tarmoq yangilanishlari har doim maksimal energiya qiymatlarida amalga oshiriladi;
Tarmoqni o'qitish qoidalari inson aqlining mexanizmlariga o'xshaydi. Eski ma'lumotlar (mahalliy qoida) yordamida yoki eski namunalarga murojaat qilmasdan (qo'shimcha qoida) yangi ma'lumotlarni ulash mumkin.
Biologik namunalarga yaqin bo'lganligi sababli, bu model ko'pincha inson xotirasining ishlashini tushunish uchun ishlatiladi.