Машина фон Неймана основана на принципе последовательных вычислений и эффективно решает задачи числовой и символьной обработки данных. Однако такие задачи, как распознавание изображений, полученных в разных масштабах и ракурсах, ассоциативный поиск информации по "обрывочным" или искаженным данным, принятие интеллектуальных решений в сложных ситуациях, решаются на последовательных машинах неэффективно. В то же время мозг человека, включающий в себя низкопроизводительные с технической точки зрения вычислительные элементы - нейроны с частотой срабатывания не более нескольких сотен герц, с легкостью справляется с подобными задачами. Например, задача распознавания лица человека решается за доли секунды. Такой результат достигается за счет принципиально иной организации вычислений, основанной на параллельной обработке информации. В табл. 1 приведены сравнительные характеристики машины фон Неймана и биологической нейронной сети [3]. Искусственные нейронные сети в некоторой степени повторяют особенности функционирования биологических нейронных сетей. К их числу следует отнести параллелизм вычислений, поиск информации по содержанию (ассоциации), а не по месту хранения, адаптация к внешним условиям или самообучение, устойчивость работы при возможных отказах отдельных вычислительных элементов или нарушении связей между ними.
Таблица 1
Сравнение машины фон Неймана