La evolución de la Inteligencia Artificial marca un cambio definitivo de paradigma desde IA simbólica (GOFAI) hasta Connectionismo. Históricamente, la IA dependía de un razonamiento deductivo "de arriba hacia abajo", donde reglas codificadas por humanos controlaban cada resultado. Este enfoque, aunque preciso para acertijos lógicos, fracasó frente al Paradoja de Moravec—la comprensión de que el razonamiento de alto nivel es computacionalmente sencillo, mientras que las habilidades sensoriomotoras de bajo nivel (como reconocer una cara) son casi imposibles de codificar directamente.
En contraste, Computación inspirada en lo biológicoadopta una estrategia de aprendizaje inductivo "de abajo hacia arriba". En lugar de seguir instrucciones estáticas, las redes neuronales artificiales utilizan representaciones distribuidas para descubrir patrones en datos crudos. Aunque estas arquitecturas imitan el procesamiento paralelo y la plasticidad del cerebro humano, es fundamental reconocerlas como abstracciones matemáticas. Utilizan álgebra lineal y cálculo para lograr resultados funcionales, priorizando la eficiencia computacional sobre la fidelidad biológica.
El enfoque neuronal utiliza el aprendizaje inductivo "de abajo hacia arriba". Al procesar millones de documentos, identifica relaciones probabilísticas entre palabras en contexto, en lugar de depender de un diccionario definido por humanos que no puede mantenerse al ritmo de la naturaleza fluida del lenguaje coloquial y la gramática.