由相互联系的人工神经元简单元素组成的网络称为神经网络。每个神经元都是传输信号的简单元素。可以说,正是联系结构,而非相连元素(神经元)起到了主要作用。这个主张正是各种神经网络建立的基础。
戈尔班介绍说:"神经网络的主要优势在于,它们能够良好适应平行计算。当然,它们是可以接受训练的。神经网络一个最为著名和广受欢迎的应用之处在于辨识形象:人脸、字母和汉字、指纹,根据症状判断疾病等。神经网络这么做的速度要比人类感觉器官快得多,也成功得多,它们从不疲惫,它们被认为是‘不会走神的'。它们还可以预测事件,例如,预测选举结果、对手的行为举止、夫妻关系的稳定度等。目前,神经网络是人工智能可能建立的主要基础之一。"
戈尔班说,在不久的将来,神经网络将在预测、优化即时管理方面"得到应用"。他在"神经信息学-2017"会议上指出,"一些前景有点让人害怕。例如,我们在神经网络达到某个发展点后几乎将变成洞穴人"。俄罗斯国立核能研究大学-莫斯科工程物理学院是本次会议的主办方。