神经网络的演变是现代人工智能（AI）发展的基石，从20世纪中期开始，彻底改变了多个行业并重新定义了技术能力。神经网络最初受人脑结构的启发，在1940年代和1950年代被提出，1958年Frank Rosenblatt开发的感知机成为早期模型，试图模拟神经元处理信息的方式，为机器学习奠定了基础。然而，由于计算能力的限制和无法处理复杂的非线性问题，神经网络在1960年代和1970年代失宠，尤其是在1969年Marvin Minsky和Seymour Papert的批判性著作发布后，焦点转向了符号AI。直到1980年代，反向传播算法的引入使得多层网络能够从错误中学习，重新激发了兴趣。真正的突破发生在2010年代，深度学习的兴起得益于大数据集、强大的GPU以及卷积神经网络（CNN）等创新。2012年，AlexNet模型在ImageNet竞赛中显著降低了图像分类错误率，成为AI应用广泛落地的转折点。到2023年，全球AI市场价值超过1500亿美元，预计到2027年将达到7330亿美元，神经网络在医疗影像分析和自动驾驶等领域展现了巨大潜力。然而，训练大型模型的高成本、数据隐私问题以及监管挑战（如欧盟2021年提出的AI法案）仍需解决。未来，神经形态计算可能降低能耗，而伦理问题如算法偏见也需通过多样化数据集和审计来解决。神经网络从理论到实践的历程表明，其市场潜力可能在2030年达到万亿美元级别，关键在于平衡技术、伦理和监管需求。