人们习惯于从硬件和软件的角度来谈论计算机。由于人们编写软件（计算机程序）时几乎不必了解硬件（回路等）的细节，所以人们——特别是心理学家——争论说没必要了解有关脑的quot;硬件quot;的任何知识。实际上想把这种理论强加到脑的操作过程中是不恰当的，脑的硬件与软件之间并没有明显的差异。对于这种探讨的一种合理的解释是，虽然脑的活动是高度并行的，在所有这些平行操作的顶端有某些形式的（由注意控制的）序列机制，因而，在脑的操作的较高层次，在那些远离感觉输入的地方，可以肤浅地说脑与计算机有某种相似之处。
人们可以从一个理论途径的成果来对它作判断。计算机按编写的程序执行，因而擅长解决诸如大规模数字处理、严格的逻辑推理以及下棋等某些类型的问题。这些事情大多数人都没有它们完成得那么快、那么好。但是，面对常人能快速、不费气力就能完成的任务，如观察物体并理解其意义，即便是最现代的计算机也显得无能为力。
近几年在设计新一代的、以更加并行方式工作的计算机方面取得了重要进展。大多数设计使用了许多小型计算机，或是小型计算机的某些部件。它们被连接在一起，并同时运行。由一些相当复杂的设备来处理小计算机之间的信息交换并对计算进行全局控制。像天气预测等类似问题，其基本要素在多处出现。此时超级计算机特别有用。
人工智能界也采取了行动设计更具有脑的特点的程序。他们用一种模糊逻辑取代通常计算中使用的严格的逻辑。命题不再一定是真的或假的，而只需是具有更大或更小的可能性。程序试图在一组命题中发现具有最大可能性的那种组合，并以之作为结论，而不是那些它认为可能性较小的结论。
在概念的设置上，这种方法确实比早期的人工智能方法与脑更为相像，但在其他方面，特别是在记忆的存贮上，则不那么像脑。因此，要检查它与真实的脑在所有层次上行为的相似性可能会有困难。
一群原先很不知名的理论工作者发展了一种更具有脑的特性的方法。如今它被称为PDP方法（即平行分布式处理）。这个话题有很长的历史，我只能概述一二。在1943年沃仑·麦卡洛克（arrenc Mc Cullocer Pitts）的工作是这方面最早的尝试之一。他们表明，在原则上由非常简单的单元连接在一起组成的quot;网络quot;可以对任何逻辑和算术函数进行计算。因为网络的单元有些像大大简化的神经元，它现在常被称作quot;神经网络quot;。
这个成就非常令人鼓舞，以致它使许多人受到误导，相信脑就是这样工作的。或许它对现代计算机的设计有所帮助，但它的最引人注目的结论就脑而言则是极端错误的。
下一个重要的进展是弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）发明的一种非常简单的单层装置，他称之为感知机（Perceptron)。意义在于，虽然它的连接最初是随机的，它能使用一种简单而明确的规则改变这些连接，因而可以教会它执行某些简单的任务，如识别固定位置的印刷字母。感知机的工作方式是，它对任务只有两种反应：正确或是错误。你只需告诉它它所作出的（暂时的）回答是否正确。然后它根据一种感知机学习规则来改变其连接。罗森布拉特证明，对于某一类简单的问题——quot;线性可分quot;的问题——感知机通过有限次训练就能学会正确的行为。
由于这个结果在数学上很优美，从而吸引了众人的注目。只可惜它时运不济，它的影响很快就消退了。马文·明斯基（Mar Vin Minsky)和西摩·佩伯特（Segmour Papert)证明感知机的结构及学习规则无法执行quot;异或问题quot;（如，判断这是苹果还是桔子，但不是二者皆是），因而也不可能学会它。他们写了一本书，通篇详述了感知机的局限性。这在许多年内扼杀了人们对感知机的兴趣（明斯基后来承认做得过分了）。此问大部分工作将注意力转向人工智能方法。①
用简单单元构建一个多层网络，使之完成简单的单层网络所无法完成的异或问题（或类似任务），这是可能的。这种网络必定具有许多不同层次上的连接，问题在于，对哪些最初是随机的连接进行修改才能使网络完成所要求的操作。如果明斯基和佩伯特为这个问题提供了解答，而不是把感知机打入死路的话，他们的贡献会更大些。
下一个引起广泛注意的发展来自约翰·霍普菲尔德（John hop-field)，一位加利福尼亚州理工学院的物理学家，后来成为分子生物学家和脑理论家。1982年他提出了一种网络，现在被称为霍普菲尔德网络(见图53）。这是一个具有自反馈的简单网络。每个单元只能有两种输出：一1（表示抑制）或十1（表示兴奋）。但每个单元具有多个输入。每个连接均被指派一个特定的强度。在每个时刻单元把来自它的全部连接的效果(2)总和起来。如果这个总和大于0则置输出状态为