К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Нейрофизиолог Уоррен Маккалох со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко расп¬ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме¬ре сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро¬щенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент одной из систем математической логики. Английский математик XIXв. Джордж Буль, предложивший эту остроумную систему, показал, что логи¬ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где еди¬ница соответствует истинному выссказыванию а нуль - ложному, после че¬го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи¬онеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, по¬няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде¬ально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показа¬ли, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта.
Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машин¬ному разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" ¬движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, об¬ладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са¬моорганизующейся системы" или "обучающейся машины". Основной трудностью, с кото¬рой столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. ней¬ронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь неколько сотен нейронов.