年夜脑是若何做到这一点的呢？计较机和人类年夜脑的一个主要区别是每个系统的信息处置模式 ， 计较机使命本家儿如果串行
中执行完当作的 ， 这可以从工程师经由过程建立指令的挨次流程来实现 ， 对于这种持续的级联操作 ， 每个
必需要有高切确度 ， 因为错误在持续
中会累积和放年夜 。 同时 ， 年夜脑也利用持续信息处置模式 ， 在击打网球的例子中 ， 信息从眼睛反馈至年夜脑 ， 之后再传递至脊髓 ， 节制腿部、躯干、手臂和手腕的肌肉缩短 。
可是人类年夜脑可以进行并行信息处置 ， 在处置年夜量神经元和每个神经元成立毗连方面占有优势 ， 例如：网球快速移动将激活视网膜细胞——感光器 ， 其工作是将光线转换当作电子旌旗灯号 。 这些旌旗灯号之后并行传输至视网膜上分歧类型的神经元 。 当源自感光器细胞的旌旗灯号经由过程两至三个突触毗连时 ， 关于网球位置、偏向和速度的信息 ， 将被并行神经元电路所提取 ， 之后并行传输至年夜脑 。 同样地 ， 活动皮层（负责活动意识节制的年夜脑皮层部门）会发出指令节制腿部、躯干、手臂和手腕的肌肉缩短 ， 身体和手臂可以或许充实协调 ， 调整身体最佳位置击打网球 。
这种年夜规模并行策略是可能实现的 ， 因为每个神经元收集输入信息 ， 并标的目的外发送信息至其它神经元 ， 对于哺乳类动物神经元 ， 输入和输出信息的神经元平均有1000个 。 比拟之下 ， 计较机每个晶体管仅有3个节点 ， 用于数据输入和输出 。 来自单个神经元的信息可以传递至很多并行下流路径 ， 与此同时 ， 很多处置不异信息的神经元 ， 可以将它们的输入信息集中到不异的下流神经元 。 下流神经元对于提高信息处置切确度很是有效 ， 例如：由单个神经元所代表的信息可能是“嘈杂”的（切确度为百分之一） ， 通俗下流伴侣神经元可以或许加倍切确地表达信息（切确度为千分之一） 。
同时 ， 计较机和人类年夜脑在根基单元旌旗灯号模式中存在共性和差别 ， 晶体管利用数字旌旗灯号 ， 它利用离散值（0和1）来暗示信息 。 神经元轴突的峰值也是一个数字旌旗灯号 ， 因为神经元在任何时候处于要么激活或不激活峰值状况 ， 当神经元被激活时 ， 所有峰值都差不多具有不异大小和外形 ， 这一特征将有助于实现靠得住远距离峰值传布 。
然而 ， 神经元也操纵模拟旌旗灯号 ， 它利用持续数值暗示信息 。 一些神经元（像视网膜上的年夜大都神经元）长短峰值状况 ， 它们的输出是经由过程分级电旌旗灯号传输的 ， 这分歧于峰值旌旗灯号 ， 它们的大小可以不竭转变 ， 比峰值旌旗灯号传输更多的信息 。 神经元的领受结尾（凡是发生在树突）也利用模拟旌旗灯号整合数以千计的输入信息 ， 使树突可以或许执行复杂的计较处置 。
你的年夜脑比一台计较机运算速度慢1000万倍 。 年夜脑的另一个显著特征 ， 可表示在网球活动中接发球动作 ， 是神经元之间的毗连强度 ， 可在响应活跃性和体验过程中进行点窜 ， 这一过程被神经系统科学家遍及认为是进修和记忆的根本 。 反复练习可使神经回路更好地设置装备摆设完当作使命 ， 从而年夜幅提高速度和切确度 。
在曩昔几十年里 ， 工程师从人类年夜脑布局中获得灵感来加强改良计较机设计 。 并行处置和毗连强度的功能依靠性点窜的道理 ， 都被并入现代计较机应用中 。 例如：计较机加强并行性处置能力 ， 在一台计较机上利用多个处置器 ， 这是计较机设计的当前趋向 。 另一个例子是计较机“深度进修”能力 ， 这是人工智能机械进修的一个主要能力 ， 近年来计较机“深度进修”能力取得较年夜的当作功 ， 这得益于计较机和移动设备的方针和语音识此外快速成长 ， 它受到哺乳类动物视觉系统的灵感开导 。 就像哺乳动物的视觉系同一样 ， 深度进修能力利用多条理来代表日益增多的抽象特征（例如：视觉对象或者说话） ， 同时 ， 权衡分歧条理之间的毗连是经由过程进修而不是由工程师设计的 。
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