Эволюция искусственного интеллекта отмечает кардинальный сдвиг парадигмы от Символического ИИ (GOFAI) к Коннективизму. В истории ИИ опирался на «сверху вниз» дедуктивное рассуждение, где правила, написанные человеком, определяли каждый результат. Этот подход, хотя и точен для логических головоломок, не справлялся с парадоксом Моравека—осознанием того, что высокий уровень рассуждений вычислительно прост, а низкий уровень сенсорно-моторных навыков (например, распознавание лица) практически невозможно закодировать вручную.

В противоположность этому, Вычисления, вдохновленные биологиейпринимает стратегию обучения «снизу вверх». Вместо выполнения статических инструкций искусственные нейронные сети используют распределённые представления для выявления закономерностей в сырых данных. Хотя эти архитектуры имитируют параллельную обработку и пластичность человеческого мозга, важно понимать их как математические абстракции. Они используют линейную алгебру и математический анализ для достижения функциональных результатов, делая акцент на вычислительной эффективности, а не на биологической достоверности.