Примерно так же работают и нейросети, учась узнавать буквы и звуки, отличать танки от вертолетов, предугадывать падение цен на нефть и тому подобное. При всей схожести принципов работы процесс обучения электронного мозга еще более непредсказуем, чем биологического. Во всяком случае, на сегодня никто не сможет дать гарантии того, что та или иная нейросеть «научится» решать поставленную задачу за определенный период времени. Более того, вполне возможно, что обучение может быть принципиально невозможным. Опять же, как и у людей: один, сколько ни бейся, никогда не заиграет на скрипке, а другой, как ни старайся, никогда не научится плавать. Одна из возможных причин подобной несостоятельности — недостаточное «богатство» определенных видов нейронов и типов связей между ними. Другая причина может крыться в изначально неверном подходе к методике и средствам обучения. Иначе говоря — в неправильном выборе алгоритма процесса тренировки.

Что же касается «интеллектуальных способностей» нейронных сетей, то перед ними зачастую ставят заведомо нерешаемые, некорректные задачи, направленные на выявление взаимосвязей между предметами или событиями, не сопоставимыми ни по каким параметрам. Рекламные лозунги, декларирующие то, что нейрокомпьютеры умеют обрабатывать искаженную или частично поврежденную информацию, отчасти правдивы, но — в определенных пределах. Совсем не факт, что та нейросеть, которая обучена различать танки противника, сумеет отличить их от машин союзников. В лучшем случае, отнеся «своих» к неизвестному типу объектов, она запросит мнение человека: стрелять или не стрелять.

Одной из основных и весьма привлекательных особенностей нейросетей является параллельность обработки поступающей информации. Входной сигнал после некоторой его фрагментации и разделения на существенные составляющие сразу поступает на входы всех нейронов, и та часть сети, которая опознает сигнал как некий объект (например, XYZX), выдает выходной сигнал, сообщая о типе обнаруженного объекта. Остальные выходные нейроны при этом остаются в состоянии покоя, поскольку знакомых им объектов не наблюдается.