Человеческий мозг - это гигантская сеть из десятков миллиардов нервных клеток, связанных между собой отростками (дендритами и аксонами). Благодаря работам нейрофизиологов достаточно хорошо известен механизм действия отдельного нейрона. Отвлекаясь от быстрых переходных процессов, можно сказать, что нервная клетка способна находиться в одном из трех дискретных состояний: покое, возбуждении и невозбудимости (рефрактерности). Переходы между состояниями управляются как процессами внутри самой клетки, так и электрическими сигналами, поступающими к ней по отросткам от других нейронов. Переход от состояния покоя к возбуждению происходит пороговым образом при почти одновременном поступлении достаточно большого числа импульсных сигналов возбуждения. Оказавшись в возбужденном состоянии, нейрон находится в нем в течение определенного времени, а потом самостоятельно переходит к состоянию рефрактерности. Это состояние характеризуется очень высоким порогом возбуждения: нейрон практически не способен реагировать на приходящие к нему сигналы возбуждения. Через некоторое время способность к возбуждению восстанавливается, и нейрон возвращается в состояние покоя.

Кроме устройства отдельной нервной клетки относительно хорошо изучены глобальные аспекты деятельности мозга - назначение его отдельных областей, связи между ними. Однако попытки описать работу мозга с позиций текущих принципов функционирования вычислительных устройств с линейной организацией вычислений приводят к фантастическим цифрам скорости передачи информации. Несколько ближе оказываются распределенные вычислительные сети, но они и построены на дискретных принципах, в то время как мозг использует аналоговую обработку.

Непрекращающиеся попытки построить подобные мозгу вычислительные системы привели к идее использования нечеткой логики. Большие надежды связаны с нанотехнологиями и молекулярными компьютерами, что требует нового взгляда на проблему обеспечения надежности, так как вероятность прекращения функционирования отдельного элемента достаточно высока. Видимо и программирование такого компьютера будет отличаться от традиционного подхода, возможно более напоминая процесс тренировки/обучения.

Клеточные автоматы

В качестве модели таких устройств сейчас рассматриваются клеточные автоматы. Ими обычно называют сети из элементов, меняющих свое состояние в дискретные моменты времени по определенному закону, в зависимости от того, каким было состояние самого элемента и его ближайших соседей по сети в предыдущий дискретный момент времени.

Самым известным клеточным автоматом является игра Жизнь. Здесь сеть представляет собой двумерную или трехмерную решетку элементов, каждый из которых может иметь два состояния: жив или мертв. Смерть, жизнь или оживление клетки определяется количеством живых соседей: в пустоте или при перенаселенности клетка гибнет, в некотором диапазоне числа соседей продолжает жить, такое же число может воспроизвести новую клетку. Более сложные автоматы могут иметь большее количество состояний элементов, элементы могут быть подвержены случайным возмущениям и т. п. По своему поведению клеточные автоматы делятся на четыре класса. К первому классу относятся автоматы, приходящие через определенное время к устойчивому однородному состоянию. Автоматы второго класса через некоторое время после пуска генерируют стационарные или периодические во времени структуры.