Вычислительная техника второй половины XX в. развивалась на основе парадигмы фон Неймана (Джон фон Нейман (1903-1957) — американский математики физик. В середине 1940-х годов выдвинул парадигму, на основе которой были сконструированы цифровые вычислительные машины. Среди главных ее принципов следующие: все вычисления должны производиться в двоичной системе, действия выполняются последовательно, но операции над числами — параллельно, программа, хранимая внутри машины, готовится вне ее). Ее реализация позволила создать эффективные средства для решения наиболее насущных инженерных задач и успешно совершенствовать их до настоящего времени. Однако наряду с этим возможны и другие, биологические принципы обработки информации. Еще в 1943 г. сотрудники Северо-Западного университета штата Иллинойс (США) Уоррен МакКаллоки Уолтер Питтс, основываясь на известных к тому времени данных о структуре коры головного мозга, предложили нейросетевой подход к данной проблеме. В 80-е годы была попытка описания происходящих процессов на одном из языков программирования. В качестве основного был выбран Delphi.

Сеть нервных клеток в модели представляет собой систему элементарных процессоров — формальных (условных) нейронов. Каждый из них получает положительный или отрицательный сигнал от всех других, обрабатывает эту информацию и передает результаты остальным. Обработка осуществляется ими одновременно, т.е. с высоким уровнем параллелизма, до которого пока очень далеко современным полупроводниковым многопроцессорным ЭВМ. Нейрон суммирует поступившие данные алгебраически (с учетом знака сигнала) и передает в сеть итоговый сигнал, если его величина превышает заданное пороговое значение. Такие механизмы обработки информации нелинейны. В отличие от фоннеймановского компьютера переход от решения одной задачи к другой здесь определяется не вводимой программой, а начальными состояниями нейронов и структурой сети. После того, как стартовые характеристики ей заданы, она эволюционирует во времени. Ее конечное состояние и есть решение выбранной задачи.

Начиная с 80-х годов XX в. все актуальнее становятся проблемы искусственного интеллекта*: распознавание образов, сцен и ситуаций, выбор оптимального решения сложных многофакторных логических задач, ряд других, не менее важных. Потребовалось наращивание объема памяти машин и скорости выполнения ими элементарных операций. Альтернативой гонке «вычислительная сложность задачи — производительность ЭВМ» стало развитие идей МакКаллока и Питтса. Оно привело к возрождению нейросетевых представлений и разработке нейрокомпьютеров, создавания програмных разработок на Delphi

К сожалению, из-за фундаментальных различий принципов фон Неймана и МакКаллока-Питтса дискретные полупроводниковые технологии оказались малоэффективными при создании сложных обучающихся нейронных сетей.