神经计算：AI的底层驱动力

本质核心：基于数据的自动化特征挖掘，无需人工预设规则，通过联结强度的持续调整逼近数据内在模式；理论架构（从原理到应用的递进关系）：神经计算→人工神经网络→深度学习→大语言/多模态大模型。1943年M-P神经元模型问世，宣告神经计算正式开启；1949年赫布学习规则确立神经网络学习的理论根基。1957年感知机模型诞生，掀起首轮神经网络浪潮；1969年明斯基证实单层感知机无法破解异或难题，相关研究陷入十余年低谷。1982年Hopfield网络使研究再度升温；1986年BP反向传播算法突破多层网络训练瓶颈，引爆第