기본 신경망의 역사는 1940년대에 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 제안한 McCulloch-Pitts 뉴런으로 거슬러 올라갑니다. 이 모델은 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 이진 입력을 처리하도록 설계되었습니다.
1950년대와 1960년대에는 퍼셉트론을 비롯한 인공 신경망을 계속해서 개발하였습니다. 퍼셉트론은 Frank Rosenblatt에 의해 1957년에 발명되었으며 입력 패턴을 구분하는 학습을 할 수 있었습니다.
하지만 퍼셉트론의 한계는 선형적으로 분리 가능한 패턴만 학습할 수 있다는 것이 드러났습니다. 이로 인해 인공 신경망에 대한 관심은 사그라들게 되었으나, 1980년대에는 새로운 모델인 역전파 알고리즘 등이 개발되면서 다시 인공 신경망에 대한 관심이 증대되었습니다.
1986년 David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 그리고 Ronald Williams가 발명한 역전파 알고리즘은 예측 출력과 실제 출력 사이의 차이를 기반으로 뉴런 간 연결 가중치를 조정하여 인공 신경망이 보다 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 했습니다.
이후 인공 신경망은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 적용되었습니다.
2000년대에는 다층 뉴런으로 구성된 아키텍처를 사용하는 새로운 접근 방식인 딥러닝이 등장했습니다. 딥러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 게임 플레이 등의 작업에서 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.
현재 인공 신경망과 딥러닝은 금융, 의료, 운송 등 다양한 분야에서 적용되며, 미래를 위한 핵심 기술로 간주됩니다.