人工智能哲学
D·鲁梅哈特、G·欣顿和J·麦克莱兰对他的开拓性工作重新表示赞赏：
当时对罗森布拉特的工作争议很大，同时他提出的特定模型也未能达到他所寄予的全部希望。但是他把人类信息加工系统看作动态的、相互作用的、自组织的系统，这种看法却是PDP方法的核心(Rumelhart and McClelland 1986：i.45)。
感知机的研究……清楚地预见到许多对今天有用的结果。明斯基和帕佩尔特对感知机的批评，产生了广泛误解，损害了感知机的信誉，而那本书只是说明了感知机式机构中力量最有限的一类的局限性，对更有力的多层模型则只字未提(1986：ii.535)。
受挫的AI研究者们，厌倦于依附那个被J·莱特温在80年代初描绘成“仅有一根漂浮着的稻草”的研究纲领，纷纷拥向新的范式。鲁梅哈特和麦克莱兰的《并行分布式处理》一书刚问世就售出6()00)册，到现在已经印刷了3万册。正如P·斯莫伦斯基所指出的：
近五年来，有关认知模型的联结论方法已经从只有少数几个忠实信徒的默默无闻的教派成长为一个如此强劲的运动，以致最近几次认知科学学会会议，开始给人以像联结论者在举行鼓动大会的印象(待出版)。
如果多层网络成功地实现了它们的期许，研究者们就不得不放弃笛卡尔、胡塞尔和早期维特根斯坦认为产生智能行为的惟一方式是在心灵中用形式理论来反映世界的信念。更坏的是，人们也许不得不放弃对哲学本源的更为基本的直觉，即认为必定存在着一个有关现实每一方面的理论，也就是说，必定存在着一些元素和原理，借助它们，人们就能对任何领域的智力能力作出说明。神经网络有可能表明，海德格尔、后期维特根斯坦和罗森布拉特认为我们在世界上的智能行为并不需要有关这个世界的理论的想法是正确的。如果理论不是解释智能行为所必要的，我们就只好准备提出这样的问题：在日常领域中，这样的理论解释是否还是可能的。
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