L'intelligenza artificiale classica utilizza il paradigma simbolico per affrontare problemi considerati di alto livello.

L'approccio classico non riesce però ad affrontare problemi apparentemente semplici, quali il meccanismo di volo di una mosca.

Le funzioni biologiche e cognitive che sembravano più elementari si sono dimostrate essere più difficili di quanto si pensasse, più complesse di funzioni considerate di alto livello; soprattutto, tali funzioni sono estremamente difficili da simulare con l'approccio computazionale classico.

Simulare il S.N.C.

Poiché i sistemi nervosi biologici sono in numerose circostanze più potenti dei sistemi computazionali classici, si è cercato di simularne le potenzialità riproducendo alcuni aspetti della loro architettura fisica.

L'architettura biologica

L'approccio connessionista è sorto dall'ipotesi che la capacità dimostrata dai sistemi biologici ad affrontare compiti complessi fosse dovuta all'architettura fisica del loro sistema nervoso. Si è dunque tentato di creare delle architetture fisiche che riproducessero, in maniera semplificata, alcune delle caratteristiche del S.N.C.

Un differente paradigma computazionale

Le macchine di von Neumann sono basate su un'astrazione di elaborazone e memoria del ragionamento umano;

Le reti neurali sono basate sull'architettura parallela del cervello biologico.