Для некоторых исследователей, особенно в области искусственного интеллекта, искусственная природа обратного распространения не является проблемой. Их цель - создать компьютеры, способные думать, любыми способами. Но для других ученых - в частности, нейробиологов - поиск алгоритма обучения мозга имеет первостепенное значение. Мы знаем, что мозг умеет становиться лучше; мы видим это, когда учимся играть на музыкальном инструменте, водить машину или читать на новом языке. Вопрос в том, как.

Поскольку мы знаем, что обратное распространение работает, некоторые нейробиологи начинают именно с него. Они проверяют признаки того, что мозг делает что-то вроде обратного распространения, даже если он не может сделать это в точности. Вдохновением послужил успешный опыт обнаружения перцептрона в мозжечке. Там подсказки содержались в анатомии: разное расположение лазающих волокон и гранулезных клеток указывало на различную роль каждого из них. Другие области мозга демонстрируют паттерны связности, которые могут намекать на то, как они обучаются. Например, в неокортексе некоторые нейроны имеют дендриты, которые тянутся далеко над ними. Далекие области мозга посылают входные сигналы на эти дендриты. Несут ли они с собой информацию о том, как эти нейроны повлияли на последующие в нейронной сети мозга? Можно ли использовать эту информацию для изменения силы связей в сети? И неврологи, и исследователи искусственного интеллекта не теряют надежды, чтоверсия обратного распространения в мозге будет найдена и что, когда она будет найдена, ее можно будет скопировать для создания алгоритмов, которые будут обучаться еще лучше и быстрее, чем современные искусственные нейронные сети

В своем стремлении понять, как разум учится под наблюдением, современные исследователи поступают так же, как Маккалох. Они смотрят на груды фактов о биологии мозга и пытаются увидеть в них вычислительную структуру. Сегодня они руководствуются в своих поисках разработками искусственных систем. Завтра открытия из биологии снова будут направлять создание искусственного интеллекта. Эта обратная связь определяет симбиотические отношения между этими двумя областями. Исследователи, стремящиеся построить искусственные нейронные сети, могут черпать вдохновение в закономерностях, найденных в биологических сетях, а нейробиологи могут обратиться к изучению искусственного интеллекта, чтобы определить вычислительную роль биологических деталей. Таким образом, искусственные нейронные сети поддерживают связь между изучением разума и мозга.