퍼셉트론은 출력이 0 또는 1, 두 가지 값만 나오기 때문에 분류 문제에 적용할 수 있습니다. 이때, 하나의 직선만으로 데이터를 분리할 수 있는 경우를 ‘선형적으로 분리 가능하다’라고 합니다. 그러나 퍼셉트론은 이러한 방식으로는 나눌 수 없는, 즉 선형적으로 분리되지 않는 문제(비선형적 문제)를 해결할 수 없습니다. 예를 들어 XOR⁴ 문제처럼 하나의 선으로 분리할 수 없는 경우는 단층 퍼셉트론으로 해결할 수 없습니다.

▲ 그림 1-9 퍼셉트론의 XOR 문제

1969년, 마빈 민스키와 시모어 페퍼트(Seymour Papert)는 이 점을 지적하는 저서 ‘퍼셉트론’을 출판했습니다. 그들은 퍼셉트론의 한계를 상세히 분석하였고, 이에 따라 인공 신경망 연구는 큰 타격을 입었습니다. 이러한 비판은 AI 분야에 대한 회의론을 불러일으켜, 연구 자금과 관심이 급격히 감소하여 ‘AI 겨울’로 이어졌습니다.