현재 여러 분야에서 널리 이용하고 있는 인공지능은 신경과학 분야의 오랜 연구의 성과에서 큰 도움을 받았다. 사람의 뇌에는 전기적인 형태로 정보를 처리하는 무려 1000억개 정도의 신경세포가 있다. 신경세포는 안의 전압이 밖보다 더 낮아 전위차가 음(-)의 값을 갖는 상태를 보통 유지하고 있다.

자신과 연결된 여러 다른 신경세포로부터 들어오는 전기신호의 합이 충분히 세지면 전위차는 갑자기 양(+)의 값으로 치솟고 잠시 뒤 다시 평상시의 음의 전위차로 돌아온다. 전위차가 짧은 시간 오르고 내리면 신경세포가 발화(fire)했다고 하는데, 우리 뇌는 복잡하게 서로 연결된 수많은 신경세포의 발화를 통해 정보를 처리한다.

이처럼 뇌의 모든 정보처리가 결국 신경세포의 발화로 환원될 수 있다는 것은 분명히 잘 알고 있지만, 그렇다고 해서 신경세포의 발화패턴으로 뇌가 지금 무슨 생각을 떠올리는지를 알아내기는 여전히 무척 어렵다. 기본입자들의 상호작용을 잘 알고 있다고 해도 방금 던진 주사위의 눈을 예측할 수 없는 물리학과 크게 다르지 않은 상황이다. 구성요소로 환원해 이해했다고 전체를 이해한 것은 아니지만, 뇌에서 거시적으로 일어나는 정보처리가 신경세포라는 미시적 수준에서 어떻게 구현되는지 살펴보는 것은 뇌의 작동방식을 이해하는 데에 도움이 될 수 있다...