ニューラルネットワークは、受け取った入力に基づいて満足のいく出力を生成するように訓練されています。彼らが任意の入力に応答する方法は、ネットワークが出力するものを集合的に制御する相互接続された数値の希少なコレクションによって決定されます。ブラックボックス内の数字を不十分にするたびに数字をランダムに変更することにより、ネットワークは最終的により良い結果を生み出し始めます。専門家でさえも、それぞれの数字が何をするのか、どのように協力するかは誰も知りません。しかし、重要な部分は、ブラックボックスを理解する必要がなく、単に機能する必要があることです。

人間の脳とニューラルネットワークの知性、構造、開発は非常に異なっていますが、それらが物を計算する方法を取り巻く完全な謎は非常に似ています。
Neural networks are trained to produce satisfactory outputs based on the inputs they receive. The way in which they respond to any input is decided by an enoumeous collection of interconnected numbers who collectively controll what the network is going to output. By randomly changing the numbers inside the black box every time it produces an unsatisfactory output, the network eventually starts to create better results. Nobody, not even the experts, knows what each of the numbers does or how they work together. But the important part is that black box doesn't need to be understood, it just needs to work. 

Even though the intelligence, structure and development of a human brain and a neural network are very different, the total mystery surrounding the way they compute stuff is very similar.