Na época de sua morte, em 1957, John von Neumann (JVN) estava no meio de uma profunda viragem intelectual. Embora famoso pela "arquitetura von Neumann" que define computadores digitais modernos (separação do computo da memória), seus últimos anos foram dedicados a entender as diferenças fundamentais entre computadores artificiais e o cérebro biológico. Ele morreu antes de poder concluir essa síntese, mas seus manuscritos e palestras inacabados (especificamente as Silliman Lectures) lançaram as bases para os campos da neurociência computacional e computação tolerante a falhas. JVN estava programado para proferir as prestigiadas Palestras Silliman em Yale em 1956, mas ele estava doente demais para apresentá-las. O manuscrito inacabado foi publicado postumamente como The Computer and the Brain (1958). Permanece sua obra mais significativa sobre esse tema. Neste texto, realizou uma análise comparativa rigorosa do sistema nervoso humano e dos computadores digitais de sua época (como o EDVAC e o ENIAC). * A Natureza "Mista" do Cérebro: JVN argumentou que o cérebro não é puramente digital. Embora o disparo de um neurônio seja um evento binário (tudo ou nada), o tempo e a frequência desses pulsos são análogos. Ele concluiu que o cérebro usa um código híbrido — parte digital, parte analógico — onde a informação é transmitida não apenas por estados de "ligar/desligar", mas pela taxa dos pulsos (modulação de frequência). * Precisão vs. Confiabilidade: Ele observou que computadores digitais são frágeis; Um único erro pode fazer o sistema travar. O cérebro, no entanto, é robusto. Ele opera com baixa precisão (os neurônios são barulhentos e imprecisos em comparação com válvulas), mas alcança alta confiabilidade. * Paralelismo: Ele identificou que, enquanto os computadores operam em série (uma instrução por vez) em velocidades muito altas, o cérebro opera em paralelo massivo a velocidades relativamente baixas. Esse foi um dos primeiros reconhecimentos formais do que hoje chamamos de Processamento Massivamente Paralelo. Uma das contribuições mais críticas de JVN para a teoria das redes neurais foi seu artigo Probabilistic Logics and the Synthesis of Reliable Organisms from Untrusted Components (1956). Ele se fascinava com um paradoxo central da biologia: como os organismos biológicos realizam funções complexas e confiáveis quando seus componentes individuais (neurônios) são propensos a erros e morte? * O Problema: Em uma porta lógica padrão (como AND/OR), se um componente falhar, a saída está errada. Em um cérebro com bilhões de neurônios, componentes falham constantemente, mas o "sistema" permanece são e funcional. * A Solução (Multiplexação): JVN propôs um modelo matemático onde fios únicos são substituídos por "feixes" de fios, e portas lógicas simples são substituídas por "órgãos" que fazem a média dos sinais recebidos. * Lógica da Maioria: Ele introduziu o conceito de lógica da votação majoritária. Se você tem um feixe de 100 fios carregando um sinal, e 70 deles dizem "1" enquanto 30 dizem "0" (devido a ruído/erro), o sistema interpreta o sinal como "1". Isso provou matematicamente que você pode construir um sistema com um grau arbitrariamente alto de confiabilidade, mesmo que os componentes subjacentes sejam não confiáveis. A JVN também é o pai dos Autómatos Celulares (CA), um modelo discreto de computação que depende de uma grade de células mudando de estado com base em seus vizinhos. Essa foi sua tentativa de abstrair matematicamente a lógica da vida e da reprodução. * O Construtor Universal: Ele projetou de forma famosa um padrão de autômatos celulares que podiam se copiar — o Construtor Universal. Era uma máquina teórica embutida em uma grade que podia ler uma "fita" de instruções e construir uma cópia de si mesma. * Analogia Biológica: Notavelmente, ele propôs essa arquitetura antes da descoberta da estrutura do DNA. Ele previu que, para que a auto-reprodução funcione, um organismo deve conter uma "descrição" de si mesmo (software/DNA) e um "mecanismo" para copiar essa descrição (hardware/RNA e proteínas). Ele tratou o problema da autorreprodução como um problema lógico e computacional, e não puramente químico.