感知器在1969年后几乎被人工智能研究者们抛弃的原因主要有两个：
异或问题：感知器无法处理“异或”回路问题。这是因为感知器只能解决线性可分问题，而“异或”问题是一个线性不可分问题。Marvin Minsky在其1969年的著作《感知器》中证明了感知器的这一局限性，这使得研究者们对感知器失去了信心[1]。
计算能力限制：当时的计算机无法支持处理大型神经网络所需要的计算能力。感知器模型需要大量的计算资源，而当时的计算机技术无法满足这一需求，限制了感知器模型的发展和应用[2]。
这两个因素共同导致了感知器在1969年后被人工智能研究者们抛弃。直到1980年代，随着计算能力的提升和新的神经网络模型（如多层感知器）的出现，神经网络研究才重新受到关注[3]。
[1] 人工智能的发展历史| freeneuro的博客 [2] 深度学习(deeplearning)发展史_冯志伟文化博客 [3] 神经网络和深度学习简史（全） - 搜狐