На электрическую сеть похожа зачастую и сама структура нервной ткани. Во многих областях мозга нейроны и контактирующие с ними синапсы организованы в стандартные местные сети, которые напоминают наборы электронных компонентов, составляющие микросхему или печатную плату. Например, кора головного мозга, покрытая извилинами кожура, составляющая основную массу человеческого мозга, имеет слоистую структуру, и эти слои идут параллельно поверхности мозга – совсем как ряды микросхем на карте памяти компьютера (см. рис. 2).
Кроме того, нейронные сети делают то, для чего придуманы электронные цепи в цифровых процессорах. На самом простом уровне отдельные нейроны «умеют» складывать и вычитать, сочетая импульсы, которые получают от пресинаптических клеток. Грубо говоря, исходящий импульс постсинаптического нейрона – это сумма всех входящих импульсов, повышающих частоту потенциалов действия, минус все символы, которые ее понижают. Эта элементарная нейронная арифметика лежит в основе многих функций мозга. Например, зрительная система млекопитающих устроена так, что сигналы от пресинаптических нейронов, реагирующих на свет, из разных участков сетчатки суммируются, когда импульсы от этих клеток сходятся в отдельные постсинаптические клетки. Если комбинировать такие вычисления на множестве стадий, на каждой из которых задействуется новый уровень клеток, суммирующий данные от предыдущего уровня, можно получать реакцию на все более сложные световые узоры.
Сложность нейронных вычислений доходит до понятий из вузовской математики. Нейронные сети «знают» математический анализ, основу основ программы первого курса, и применяют его, когда надо отследить, как что-то в мире меняется или накапливается со временем. Когда глядишь на что-то определенное, двигая головой или телом, то задействуешь «нейронный матанализ», чтобы отслеживать прогресс