A evolução da Inteligência Artificial marca uma mudança definitiva de paradigma de IA Simbólica (GOFAI) para Conexão. Historicamente, a IA dependia do raciocínio dedutivo "de cima para baixo", onde regras codificadas por humanos governavam todos os resultados. Esse método, embora preciso para quebra-cabeças lógicos, falhou em Paradoxo de Moravec—a percepção de que o raciocínio de alto nível é computacionalmente fácil, enquanto habilidades sensoriomotoras de baixo nível (como reconhecer um rosto) são quase impossíveis de codificar diretamente.
Em contraste, Computação Inspirada no Biológicoadota uma estratégia de aprendizado indutivo "de baixo para cima". Em vez de seguir instruções estáticas, redes neurais artificiais utilizam representações distribuídas para identificar padrões em dados brutos. Embora essas arquiteturas imitem o processamento paralelo e a plasticidade do cérebro humano, é essencial reconhecê-las como abstrações matemáticas. Elas aproveitam álgebra linear e cálculo para alcançar resultados funcionais, priorizando eficiência computacional sobre fidelidade biológica.
A abordagem neural utiliza aprendizado indutivo "de baixo para cima". Ao processar milhões de documentos, ela identifica relações probabilísticas entre palavras no contexto, em vez de depender de um dicionário definido por humanos que não consegue acompanhar a natureza fluida das gírias e da gramática.