并非如此。感知机模型是一种最简单的人工神经网络结构，由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出。它模仿了人类神经元的工作原理，通过输入信号的加权求和以及激活函数的作用进一步传递信号。AI并不是最早的感知机模型。
一般认为，感知机模型的起源可以追溯到1943年，由心理学家Warren McCulloch和数理逻辑学家Walter Pitts合作提出的“MCP神经元模型”。这个模型基于二值逻辑，具有多个输入和一个输出，并且能够通过改变权重和阈值来进行学习和适应。尽管MCP神经元模型与现代感知机模型在结构上有所差异，但它奠定了神经网络的基础。
AI并非第一个感知机模型的提出者，但它在感知机模型的发展中起到了重要的推动作用。通过不断改进和优化，AI带来了更好的性能和效果，推动了人工智能领域的发展。
可以说AI是感知机模型的重要发展者。在20世纪80年代末和90年代初，由于计算能力的限制和数据的不足，感知机模型的发展遇到了瓶颈。直到深度学习技术的兴起，AI才能够利用更强大的计算机和大规模数据来训练深层次的神经网络，进一步改进了感知机模型的性能。
AI是第一个感知机模型吗？
