小沃尔特·哈里·皮茨（1923年4月23日—1969年5月14日）是美国逻辑学家、数学神经生理学研究者。他与沃伦·麦卡洛克合作，将逻辑学与大脑研究联系起来，推动了人工神经网络理论基础的建立。他们于1943年发表的论文《神经活动内在观念的逻辑演算》展示了由理想化神经细胞组成的网络如何实现逻辑运算。皮茨还参与了感觉处理的实验研究，并为控制论的发展作出了贡献。(en.wikipedia.org)
早年生活与学术成长
皮茨出生于密歇根州底特律，早年的许多知识都通过自学获得。他的兴趣包括数学、古典语言和形式推理。到1938年，他已在芝加哥大学旁听课程，但并非正式注册的学生。在那里，他与杰罗姆·莱特文成为挚友；莱特文当时是一名医科预备生，后来成为神经生理学家。莱特文在自传性记述中将皮茨描述为一位学识出众的自学者：他曾带着一本写满批注的逻辑学著作去见该书作者鲁道夫·卡尔纳普，随后跟随卡尔纳普学习。(brainfacts.org)
在芝加哥，皮茨还接触到了运用数学方法研究生物学的思路。他在尼古拉斯·拉舍夫斯基的学术圈中开展研究，后者的研究计划旨在对生物过程作出定量描述。皮茨早期发表的论文探讨了简单神经回路以及神经网络的静态与动态行为。这些研究早于他与麦卡洛克那段更为知名的合作。芝加哥大学因他的成就授予他文科副学士学位；他并未完成常规的博士学位培养。(researchgate.net)
1943年的逻辑演算
麦卡洛克提供神经生理学问题和解剖学知识，皮茨则贡献形式逻辑方面的专长。他们的合著论文于1943年12月刊登在《数学生物物理学通报》第5卷，第115—133页。论文以神经元“全或无”的放电特性为基础，运用命题逻辑描述神经活动。作者并未试图重现每一项生物学细节，而是构建了一个行为可以用数学方法分析的简化系统。(doi.org)
由此形成的麦卡洛克—皮茨神经元具有两种状态：激活或不激活。当兴奋性输入的总和达到预设阈值时，神经元就会被激活；只要有抑制性输入处于激活状态，神经元便不会放电。模型假定信号传播存在延迟，网络连接则保持固定。这些假设使神经回路能够得到精确描述，同时有意略去了真实突触和细胞动力学中的许多复杂细节。(cs.cmu.edu)
由这些单元组成的网络能够实现合取、析取和否定，即布尔代数的基本运算。论文从两个方向阐述了这种联系：一是用逻辑语言描述网络行为，二是构建与满足特定条件的逻辑表达式相对应的网络。对于包含回路的神经网络，还需要作进一步处理，因为其活动取决于先前的状态。这些回路使模型能够从数学上描述活动的持续性和反馈，而不只是输入到输出的瞬时映射。(doi.org)
这一模型并不是学习算法。其结构和阈值是预先指定的，而非从样例中习得；它也没有提供通过经验调整连接的一般方法。其核心成就在于证明了逻辑计算如何能够由相互连接的基本单元产生。正是这一点，将最初的逻辑演算与后来的机器学习系统区分开来，即使后者仍然采用了类似神经元的简化组件。(cs.cmu.edu)
麻省理工学院与控制论
1943年，皮茨进入麻省理工学院的科研环境，与诺伯特·维纳共事。此后，他开展了神经活动的理论研究、突触兴奋研究，并为维纳的《控制论》一书作出了贡献。他还参加了梅西会议；这一系列跨学科会议汇集了关注通信、神经系统和循环因果关系的研究者。(researchgate.net)
皮茨的兴趣并不局限于以他命名的二元模型。他与维纳等合作者还运用统计学方法研究突触兴奋。麻省理工学院的存档研究报告也记载了他在该校电子学研究实验室参与神经生理学研究的情况。这些活动表明，他在开展逻辑研究的同时，也在探究神经信号传递的物理机制。(researchgate.net)
知觉与实验研究
1947年，皮茨与麦卡洛克发表了《我们如何认识共相：听觉与视觉形式的知觉》。他们探讨了神经机制如何在形式的呈现方式发生变化时，仍能识别这些形式。论文提出了实现稳定识别的机制，包括对各种变换的结果取平均，并将这些设想与神经系统解剖结构及可能的实验检验联系起来。这使他们的研究从基本逻辑运算拓展到了有组织的知觉过程。(link.springer.com)
后来，皮茨与莱特文、温贝托·马图拉纳及麦卡洛克共同撰写了《蛙眼告诉蛙脑什么》，于1959年发表。对单根视神经纤维的记录揭示了视觉图案引发的不同类别反应，包括对边缘、小型凸状物体、运动和光线变暗的反应。研究表明，蛙的视网膜在将视觉信息传递至大脑之前，就已对其进行处理，而不是简单地逐点转送光照情况的记录。作者明确指出，他们的解释仅适用于蛙。(courses.csail.mit.edu)
晚年与历史意义
皮茨晚年的研究活动逐渐减少，1969年在马萨诸塞州剑桥去世，享年46岁。关于这一时期的叙述主要依据同事们的回忆；因此，将某些个人经历与他退出研究活动联系起来的解释，应与有文献记录的科研成果加以区分。(en.wikipedia.org)
他的长远贡献在于建立了神经组织与计算之间的形式化联系。麦卡洛克—皮茨演算成为计算机科学和人工智能的重要先驱成果，而他的知觉研究则探讨了神经回路如何筛选和转换感觉信息。这些贡献关注的是网络能够计算什么，以及生物系统如何处理信号，而不是提供一套完整的智能理论，或一种训练现代神经网络的方法。(cs.cmu.edu)