1982 年 约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）发明了 Hopfield 神经网络，这被视为近代神经网络的开端。近代的贝叶斯网络（Bayesian Network）、自组织映射（Self-Organized Map）也是在这一年被提出的。
1983 年 纽厄尔在卡内基梅隆大学发布了认知架构“ Soar”（State，Operator And Result），Soar 源于纽厄尔和司马贺的通用问题求解程序 GPS。它以知识块理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，即能从经验中学习，能记住自己是如何解决问题的，并把这种经验和知识用于以后的问题求解过程中，实现通用问题求解。
1983 年 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）发明了玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）。波尔兹曼机是一种随机神经网络。在这种网络中神经元只有两种输出状态，即二进制的 0 或 1。状态的取值由概率统计法则决定，由于这种概率统计法则的表达形式与著名统计力学家路德维希 · 玻尔兹曼（LudwigBoltzmann，1844—1906）提出的玻尔兹曼分布类似，故将这种网络取名为玻尔兹曼机。
附录 人工智能历史大事记
421