1969年，明斯基和派珀特合作寫了一本名為《感知器》（Perceptrons）的書（沒錯，就是我們剛才提到的，1958年帶來巨大轟動的“感知器”），使神經網絡走入了低穀，所以全世界都把原來的神經網絡項目取消了。明斯基怎麽說的呢？他指出，神經網絡被認為充滿潛力，但實際上無法實現人們期望的功能。在他看來，處理神經網絡的計算機存在兩點關鍵問題。首先，單層神經網絡無法處理“異或”電路；其次，當時的計算機缺乏足夠的計算能力，不能滿足大型神經網絡長時間運行的需求。聽起來好像很難懂，但是我們可以用一個簡單的小故事來模擬單層神經網絡的困境。
話說有這麽一個活潑的幼兒園小朋友小明，一天，老師上課的時候在黑板上畫了一張圖。
老師問：“小朋友們看好哦！現在這個正方形的四個角上都有圖形，有人能告訴我都有哪些圖形嗎？”
小明踴躍舉手，然後回答：“有三個圓形和一個菱形！”
老師又問：“真不錯！那麽我們現在要畫一條線，把菱形與圓形分開，應該怎麽畫呢？”
小明很聰明，馬上就畫好了一條線。
老師說：“很好！看來你已經掌握了方法。現在你把剩下的兩道題都做一下吧！”
小明依然飛快地把線畫完了。
老師繼續說：“非常好！明天我們有一個跟這道題相關的小測試，答對的小朋友就能拿到小紅花！”
小明信心滿滿地回家了，他想：今天老師出的題都好簡單呀，我分分鍾就能做完。明天我肯定能拿到小紅花。
第二天，小明又高高興興地去了幼兒園。但是當老師在黑板上畫出題目的時候，小明突然就蒙了。題目如下：請畫一條直線，把下圖正方形四個角上的兩種圖形分開。
小明心理崩潰了，怎麽不按套路出牌呢？無論他怎麽畫，都無法用一根直線把圓形、菱形兩種圖形分開。