Nous savons que les neurones sont les principaux composants de la mémoire , bien que nous ne sachions pas vraiment comment les expériences et les apports sensoriels se rattachent à ces neurones . Les scientifiques ont cependant observé que les fonctions par lesquelles les neurones se déclenchent les unes par rapport aux autres sont probabilistes . En d'autres termes , la probabilité qu'un neurone se déclenche avec les mêmes entrées ( en supposant que cela puisse être recréé ) est une valeur inférieure à 100 % . Ni les neurologues ni les programmeurs ne sont tout à fait certains de savoir pourquoi un cerveau humain peut si facilement apprendre à reconnaître des lettres alors qu'elles ont tant de caractères différents , ou à reconnaître des mots lorsque les voix des gens sont si distinctes . Si vous pensez au cerveau comme s'il s'agissait d'un muscle , ce pourrait être le stress qui l'améliore et le renforce . En effet , l'intellect ( les phénomènes résultant de la capacité de raisonnement de l'esprit ) pourrait être interprété comme un produit de l'adaptation du cerveau à l'information que ses sens déduisent du monde qui l'entoure , en construisant littéralement de nouveaux matériaux physiques . Les neurologues appellent cette adaptation plasticité , et c'est l'un des phénomènes que les ingénieurs neuromorphes espèrent simuler . Un réseau neuronal de pointe ( SNN - spiking neural network ) y parviendrait . Dans le cerveau biologique , chaque neurone est relié à une variété d'entrées . Certains intrants produisent de l'excitation dans le neurone , tandis que d'autres l'inhibent - comme les poids positif et négatif dans un réseau neuronal artificiel . Mais avec un SNN , en atteignant un certain état de seuil décrit par une variable ( ou peut-être avec une fonction ) , l'état du neurone atteint des pics , se référant littéralement à sa sortie électrique . Le but d'un modèle SNN est de tirer des inférences à partir de ces pics - pour voir si une image ou un modèle de données déclenche une mémoire .