模拟计算系统被用于求解数学方程式已经超过半个世纪。二十世纪五六十年代，电子模拟计算机被用来设计桥梁、涡轮叶片等机械系统，并为飞机机翼和河流的行为建立模型。这种模拟计算机是一个冰箱大小的柜子，其中装有数百个被称为运算放大器的电子电路。盒子的前部是一个插板，类似于老式的电话总机，用于配置模拟计算机以解决不同的问题。模拟计算机不像数字计算机那样可以用代码编程序，每次解决新问题时都要重新布线。
因为模拟计算机精度有限且难以重新配置，到了 20 世纪 70 年代初，它被数字计算机所取代。数字计算机使用 1 和 0 表示周围的世界。即使处理很简单的数据（如计算机屏幕上的颜色），数字计算机也必须使用很多位的 1 和 0。数字计算机使用程序来处理这些数据，如果对图像进行动画处理，可能需要数字计算机每秒执行数百万个步骤。而当今 AI 系统的主要应用之一就是图像识别和分类。现在几乎所有的深度学习 AI 算法都是基于数字计算的，由于数字电路本身的特点，这类算法的可扩展性也存在问题。
数字电路需要一个时钟来控制，时钟频率是每秒可以执行的步骤数。数字计算机受到时钟频率的限制，而时钟频率无法任意提高。从物理学的角度来看，想要任意提高时钟频率，最终 1 和 0 将必须比光速更快地在计算机中运行。电子产品的性质也限制了数字计算机。由于数字芯片是由数以千万计的晶体管构成的，随着性能的提升，它们消耗的功率越来越大，芯片损坏的概率也增加了。
采用数字计算的机器通过算法进行编程。基本上，这是一系列指令，每个处理器通过从内存子系统读取指令、解码指令、获取操作数、执行所请求的操作、存储结果等来执行这些指令。所有这些存储请求都需要大量能量，并且会大大降低速度。成千上万个单独的内核还需要复杂的互连结构，以根据需要在内核之间交换数据，这也增加了执行计算所需的时间和功能。
从组成芯片的基本器件——晶体管来看，数字计算只用到了晶体管的两个状态：导通和截止，即二进制的 1 和 0。但是从模拟的角度来看，晶体管具有无限量的状态，原则上可以表示无限范围的数值。数字计算使晶体管大部分的信息表达能力无法发挥作用。
另一方面，生物大脑则以完全不同的方式工作。它的工作没有任何程序参与，只是通过其活动元件（通常是所谓的神经元）之间的互连进行「编程」。生物大脑
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