Нейрокомпьютерлер сияқты
дәстүрлі емес архитектуралы
жаңа есептеу жүйелері үлкен
өлшемді ақпараттық массивтерді
тез өңдеуге мүмкіндік береді.
Дәстүрлі есептеу жүйелерімен
салыстырғанда нейрожелілік есептеуіштер
нейронды желіле сияқты дискретті
және үздіксіз сигналдардың ақпараттық
ағындарын өңдеуге мүмкіндік
береді. Олардың құрамында қарапайым
есептеу элементтері бар және
олар алынған шешімге байланысты
есептеу ортасының өзін-өзі қайта
құру режимін қамтамасыз ете
отырып деректерді өңдеудің ақпараттық
есептерін жоғары сенімділікпен
шешеді.
Жалпы айтқанда, «нейрокомпьютер»
терминінің астында есептеуіштердің
кең класы жатыр. Бұл кез-келген
нейрожелілік алгоритмнің (биологиялық
нейронның моделінен бастап бейнелерді
тану жүйелеріне дейін) аппараттық
жүзеге асырылуын есептеуге формалды
түрде нейрокомпьютер деп есептеуге
болатындығынан.
Қазіргі уақыттағы
технология жалпыға арналған
нейрокомпьютерлер (әрі жасанды
зерде болып табылатын) туралы
айтуға болатындай даму деңгейіне
жеткен жоқ. Салмақтық коэффициенттері
тұрақты жүйелер – нейрожелілік
топтың бір ғана саланың есептерін
шешуге арналған түрі. Осылайша
нейрокомпьютерлерді құру – бұл
нейрондық желілердің барлық
элементтерінің аппараттық жүзеге
асыру жолында әрқашан терең
зерттеу жүргізу деген сөз.
21 ғасырдың басында, 40-50 жылдармен
салыстырғанда нейрокомпьютерлерді
жасауды үйренуге, яғни параллелді
әрекет ететін нейрондарды аппараттық
жүзеге асыруға деген қажеттілік
жоғарырақ.
Ұзақ уақыт бойы
нейрокомпьютерлер шешу алгоритміне
шынайы тәжірибелік материалдармен
оқыту үрдісін қосу қажеттілігімен
байланысты, формализацияланбайтын
немесе нашар формализацияланатын
есептерді шешуге тиімді деп
есептеліп келді. Бірінші кезекте
мұндай есептерге функцияның
жеке түрінің аппроксимациясы
есебі, яғни бейнелерді тану
есебі жатады. Қазіргі кезде бұл
классқа тәжірибелік материалдармен
оқытуды талап етпейтін, бірақ
нейрожелілік логикалық базисте
жақсы келтірілетін есептер класы
қосылады. Оларға сигналдарды өңдеудің
табиғи параллелизмі айқын бейнеленген
есептер, суреттерді өңдеу есептері
т.б. жатады.
Болашақта нейрокомпьютерлердің
басқа архитектураларға қарағанда
тиімдірек болады деген көзқарасты
растау ретінде соңғы жылдары
логикалық нейрожелілік базисте
шешілетін жалпы математикалық
есептер классының кенеттен кеңеюін
айтуға болады.