Al momento della sua morte nel 1957, John von Neumann (JVN) si trovava nel mezzo di un profondo cambiamento intellettuale. Sebbene fosse famoso per l'"architettura von Neumann" che definisce i moderni computer digitali (separazione del calcolo dalla memoria), i suoi ultimi anni furono dedicati alla comprensione delle differenze fondamentali tra computer artificiali e cervello biologico. Morì prima di poter completare questa sintesi, ma i suoi manoscritti e le sue lezioni incompiute (in particolare le Silliman Lectures) posero le basi per i campi delle neuroscienze computazionali e del calcolo tollerante ai guasti. JVN era programmato per tenere le prestigiose Silliman Lectures a Yale nel 1956, ma era troppo malato per presentarle. Il manoscritto incompiuto fu pubblicato postumo come The Computer and the Brain (1958). Rimane la sua opera più significativa su questo argomento. In questo testo, eseguì un'analisi comparativa rigorosa del sistema nervoso umano e dei computer digitali della sua epoca (come l'EDVAC e l'ENIAC). * La natura "mista" del cervello: JVN sostenne che il cervello non è puramente digitale. Sebbene il fuoco di un neurone sia un evento binario (tutto o niente), il tempo e la frequenza di quegli impulsi sono analogici. Concluse che il cervello utilizza un codice ibrido—parte digitale, parte analogico—dove l'informazione è trasmessa non solo da stati "acceso/spento" ma dalla frequenza degli impulsi (modulazione di frequenza). * Precisione vs. Affidabilità: Notò che i computer digitali sono fragili; un singolo errore può far crashare il sistema. Il cervello, tuttavia, è robusto. Funziona con bassa precisione (i neuroni sono rumorosi e imprecisi rispetto ai tubi a vuoto) ma raggiunge un'alta affidabilità. * Parallelismo: Identificò che mentre i computer operano in modo seriale (un'istruzione alla volta) a velocità molto elevate, il cervello opera in modo massiccio e parallelo a velocità relativamente basse. Questa fu una delle prime riconoscenze formali di quello che ora chiamiamo Elaborazione Massivamente Parallela. Uno dei contributi più critici di JVN alla teoria delle reti neurali fu il suo articolo Probabilistic Logics and the Synthesis of Reliable Organisms from Unreliable Components (1956). Era affascinato da un paradosso centrale della biologia: come fanno gli organismi biologici a svolgere funzioni complesse e affidabili quando i loro componenti individuali (neuroni) sono soggetti a errori e morte? * Il problema: In un gate logico standard (come AND/OR), se un componente fallisce, l'output è errato. In un cervello con miliardi di neuroni, i componenti falliscono costantemente, eppure il "sistema" rimane sano e funzionale. * La soluzione (Multiplexing): JVN propose un modello matematico in cui i singoli fili sono sostituiti da "fascicoli" di fili, e i singoli gate logici sono sostituiti da "organi" che mediavano i segnali in arrivo. * Logica di maggioranza: Introdusse il concetto di logica di voto di maggioranza. Se hai un fascicolo di 100 fili che trasmettono un segnale, e 70 di essi dicono "1" mentre 30 dicono "0" (a causa di rumore/errore), il sistema interpreta il segnale come "1". Questo dimostrò matematicamente che puoi costruire un sistema con un grado arbitrariamente alto di affidabilità anche se i componenti sottostanti sono inaffidabili. JVN è anche il padre degli Automata Cellulari (CA), un modello discreto di calcolo che si basa su una griglia di celle che cambiano stato in base ai loro vicini. Questo fu il suo tentativo di astrarre matematicamente la logica della vita e della riproduzione. * Il Costruttore Universale: Progettò famosamente un modello di automata cellulari che poteva copiare se stesso—il Costruttore Universale. Questa era una macchina teorica incorporata in una griglia che poteva leggere un "nastro" di istruzioni e costruire una copia di se stessa. * Analogia biologica: Remarkably, propose questa architettura prima della scoperta della struttura del DNA. Prevedette che per il funzionamento della auto-riproduzione, un organismo deve contenere una "descrizione" di se stesso (software/DNA) e un "meccanismo" per copiare quella descrizione (hardware/RNA e proteine). Trattò il problema della auto-riproduzione come un problema logico e computazionale piuttosto che puramente chimico.