"Perceptrons" er en banebrytende bok som representerer det første systematiske studiet av parallellisme i databehandling, skrevet av to pionerer innen kunstig intelligens, Marvin Minsky og Seymour Papert. Denne nyutgaven av den utvidede utgaven fra 1988 inneholder et nytt forord av Leon Bottou. I 1969, ti år etter oppdagelsen av perseptronen, som demonstrerte at en maskin kunne læres opp til å utføre spesifikke oppgaver basert på eksempler, offentliggjorde Minsky og Papert analysen sin av perseptronens datakapasiteter for bestemte oppgaver. Som Bottou påpeker i forordet, 'Deres strenge arbeid og geniale teknikk gjør ikke perseptronen særlig attraktiv.' Dette førte muligens til at forskningen skiftet fokus vekk fra perseptronen. Imidlertid har interessen for maskinlæring blomstret, og det har blitt det raskest voksende feltet innen datavitenskap. Minsky og Paperts fokus på de teoretiske aspektene ved maskinlæring er nå mer relevant enn noen gang. "Perceptrons" markerte et historisk skifte innen kunstig intelligens og gjeninnførte ideen om at intelligens kan forstås og formidles gjennom matematiske og teoretiske rammer.
