像大脑一样的机器
既然我们的目标是制造一台具有人类智能的机器，为何不直接复制一下人脑呢？毕竟，人类自己是智能的最好样本。过去几十年，神经科学为大脑如何处理和存储信息提供了很多新的认识。
人脑是由连接着1000亿个神经元的100万亿个神经突触组成的网络，这些神经突触和神经元的状态每秒改变10～100次。人脑的这种结构使得它非常擅长诸如在图片中辨认物体之类的任务。一台超级计算机拥有100万亿字节的内存，拥有的晶体管电路的运算速度比人脑至少快1亿倍，这种结构使得计算机擅长有明确定义、工作量大、要求精确的任务。
这两种结构各有优缺点。如果完成模糊性任务，人脑更占优势。比如，诸如识别面孔的任务，无需计算高度精确的电路。
相比于超级计算机，人脑是一台节能机器。人脑进行各种计算时，所需功率约20瓦，只相当于一个亮度很低的老式电灯泡。而一台进行类似计算的超级计算机所需功率约20万瓦。据统计，2010年，谷歌公司用电23亿千瓦时（度），相当于20.7万户美国家庭一年的用电量、41座帝国大厦一年的用电量。一个表面上看起来并非传统重工业的公司却是个耗电大户，这不由引发研究人员思考人脑的节能高效。
我们都知道，任何一台电脑都有CPU、内存和硬盘。假设CPU是你，内存是桌子，硬盘是柜子，而程序则是那些你放在柜子里的各种书籍、文件、玩具等，CPU负责运算和执行各个程序，硬盘存储着各个程序。如果想看书或玩玩具，你得先把相应的东西从柜子里拿出来放到桌面上，然后才可以在桌面上看书或玩玩具。桌子就相当于内存，是一个临时存储程序的地方。在电脑里，这三个部件缺一不可。可是，在人脑里，我们并没有相应的这些部件，处理、存储信息都是放在一起同时进行的。按照传统计算机的结构，你玩完玩具想去看书，需要先把玩具从桌子放回柜子里，然后再从柜子里拿一本书放到桌子上，完成多个不同任务需要一道道的工序，效率就会降低，可是人脑允许你同时做很多件事情，不需要做完一件再做另外一件。
据此，很多研究人员正在模仿人脑制造新型计算机：它们平行地而不是一件一件地完成任务，它们更加模拟化而不是数字化，它们虽然会慢一些但是耗能较少。
