1957'deki ölümünde John von Neumann (JVN) derin bir entelektüel değişimin ortasındaydı. Modern dijital bilgisayarları tanımlayan "von Neumann mimarisi" (hesaplamanın hafızadan ayrılması) ile ünlü olsa da, son yılları yapay bilgisayarlar ile biyolojik beyin arasındaki temel farkları anlamaya adandı. Bu sentezi bitirmeden önce öldü, ancak tamamlanmamış el yazmaları ve dersleri (özellikle Silliman Konferansları) hesaplamalı sinirbilim ve hata toleransı hesaplama alanlarının temelini oluşturdu. JVN, 1956'da Yale'de prestijli Silliman Konferansları'nı vermesi planlanmıştı, ancak onları sunacak kadar hastaydı. Bitmemiş el yazması, ölümünden sonra The Computer and the Brain (1958) adıyla yayımlandı. Bu konudaki en önemli çalışması olarak kalmaktadır. Bu metinde, insan sinir sistemi ile dönemin dijital bilgisayarları (EDVAC ve ENIAC gibi) titiz bir karşılaştırmalı analiz yaptı. * Beynin "Karışık" Doğası: JVN, beynin tamamen dijital olmadığını savundu. Bir nöronların ateşlenmesi ikili bir olay (ya hep ya hiç) olsa da, bu darbelerin zamanlaması ve frekansı analogdır. Beynin, bilginin sadece "açık/kapalı" durumlarıyla değil, darbe hızıyla (frekans modülasyonu) iletildiği hibrit bir kod kullandığı—kısmen dijital, kısmen analog—kullandığını sonucuna vardı. * Hassasiyet ve Güvenilirlik: Dijital bilgisayarların kırılgan olduğunu belirtti; tek bir hata sistemi çöktürebilir. Ancak beyin sağlamdır. Düşük hassasiyetle çalışır (nöronlar vakum tüplerine kıyasla gürültülü ve hassas değildir) ancak yüksek güvenilirlik sağlar. * Paralellik: Bilgisayarların seri olarak (bir komut bir anda) çok yüksek hızlarda çalıştığını, beynin ise nispeten düşük hızlarda büyük bir paralel çalıştığını tespit etti. Bu, günümüzde Kitlesel Paralel İşleme olarak adlandırdığımız şeyin en erken resmi tanımlarından biriydi. JVN'nin sinir ağı teorisine en kritik katkılarından biri, Probabilistic Logics and the Synthesis of Reliable Organisms from Unreliable Components (1956) adlı makalesidir. Biyolojinin merkezi bir paradoksu onu büyüledi: Biyolojik organizmalar, bireysel bileşenleri (nöronları) hata ve ölüme yatkın olduğunda nasıl karmaşık ve güvenilir işlevleri yerine getirir? * Sorun: Standart bir mantık kapısında (örneğin AND/OR) bir bileşen arızalanırsa, çıktı yanlıştır. Milyarlarca nöronun bulunduğu bir beyinde, bileşenler sürekli arızalanır, ancak "sistem" aklı başında ve işlevsel kalır. * Çözüm (Çoklama): JVN, tek tellerin yerine "tel demetleri" getirildiği ve tek mantık kapılarının yerine gelen sinyallerin ortalamasını ölçen "organlar" getirildiği matematiksel bir model önerdi. * Çoğunluk mantığı: Çoğunluk oyu mantığı kavramını tanıttı. Eğer sinyal taşıyan 100 kablo demetiniz varsa ve 70'i "1" diyor, 30'u ise "0" (gürültü/hata nedeniyle), sistem sinyali "1" olarak yorumlar. Bu, matematiksel olarak, temel bileşenler güvenilmese bile keyfi yüksek bir güvenilirlikle bir sistem inşa edebileceğinizi kanıtladı. JVN ayrıca, komşularına göre durum değiştiren hücrelerin ızgarasına dayanan ayrık bir hesaplama modeli olan Hücresel Otomatların (CA) babasıdır. Bu, yaşamın ve üreme mantığını matematiksel olarak soyutlama çabasıydı. * Evrensel Yapıcı: Kendini kopyalayabilen bir hücresel otomata desenini tasarladığı ünlü bir şekilde — Evrensel Yapıcı. Bu, bir ızgaraya gömülü teorik bir makineydi ve bir "bant" komutu okuyup kendi kopyasını oluşturabiliyordu. * Biyolojik Benzerlik: Dikkat çekici bir şekilde, DNA yapısının keşfinden önce bu mimariyi önerdi. Kendi kendine üremenin işe yaraması için bir organizmanın kendisinin bir "tanımı" (yazılım/DNA) ve bu tanımı kopyalayacak bir "mekanizma" (donanım/RNA ve proteinler) içermesi gerektiğini öngördü. Kendini üretme sorununu tamamen kimyasal bir sorun değil, mantıksal ve hesaplamalı bir problem olarak ele aldı.