Vào thời điểm ông qua đời vào năm 1957, John von Neumann (JVN) đang ở giữa một bước ngoặt trí tuệ sâu sắc. Mặc dù nổi tiếng với "kiến trúc von Neumann" định nghĩa máy tính kỹ thuật số hiện đại (tách biệt tính toán khỏi bộ nhớ), những năm cuối đời của ông được dành để hiểu những khác biệt cơ bản giữa máy tính nhân tạo và não bộ sinh học. Ông đã qua đời trước khi có thể hoàn thành sự tổng hợp này, nhưng các bản thảo và bài giảng chưa hoàn thành của ông (cụ thể là các Bài giảng Silliman) đã đặt nền tảng cho các lĩnh vực thần kinh học tính toán và máy tính chịu lỗi. JVN đã được lên lịch để trình bày các Bài giảng Silliman danh giá tại Yale vào năm 1956, nhưng ông đã quá ốm để có thể trình bày chúng. Bản thảo chưa hoàn thành đã được xuất bản sau khi ông qua đời với tên gọi Máy tính và Não bộ (1958). Đây vẫn là công trình quan trọng nhất của ông về chủ đề này. Trong văn bản này, ông đã thực hiện một phân tích so sánh nghiêm ngặt giữa hệ thống thần kinh của con người và các máy tính kỹ thuật số thời bấy giờ (như EDVAC và ENIAC). * Bản chất "Hỗn hợp" của Não bộ: JVN lập luận rằng não bộ không hoàn toàn kỹ thuật số. Mặc dù việc một nơ-ron phát xung là một sự kiện nhị phân (tất cả hoặc không có gì), nhưng thời gian và tần số của những xung đó lại là tương tự. Ông kết luận rằng não bộ sử dụng một mã hỗn hợp—một phần kỹ thuật số, một phần tương tự—nơi thông tin không chỉ được truyền đạt qua các trạng thái "bật/tắt" mà còn qua tốc độ xung (modulation tần số). * Độ chính xác so với Độ tin cậy: Ông lưu ý rằng máy tính kỹ thuật số rất dễ vỡ; một lỗi duy nhất có thể làm sập hệ thống. Tuy nhiên, não bộ thì mạnh mẽ. Nó hoạt động với độ chính xác thấp (các nơ-ron ồn ào và không chính xác so với ống chân không) nhưng đạt được độ tin cậy cao. * Tính song song: Ông xác định rằng trong khi máy tính hoạt động tuần tự (một lệnh tại một thời điểm) với tốc độ rất cao, não bộ hoạt động song song lớn với tốc độ tương đối thấp. Đây là một trong những sự công nhận chính thức sớm nhất về điều mà chúng ta bây giờ gọi là Xử lý song song quy mô lớn. Một trong những đóng góp quan trọng nhất của JVN cho lý thuyết mạng nơ-ron là bài báo của ông về Logic xác suất và Tổng hợp các sinh vật đáng tin cậy từ các thành phần không đáng tin cậy (1956). Ông đã bị cuốn hút bởi một nghịch lý trung tâm của sinh học: Làm thế nào các sinh vật sinh học thực hiện các chức năng phức tạp, đáng tin cậy khi các thành phần riêng lẻ của chúng (các nơ-ron) có xu hướng mắc lỗi và chết? * Vấn đề: Trong một cổng logic tiêu chuẩn (như AND/OR), nếu một thành phần bị hỏng, đầu ra sẽ sai. Trong một bộ não với hàng tỷ nơ-ron, các thành phần thường xuyên bị hỏng, nhưng "hệ thống" vẫn giữ được sự tỉnh táo và chức năng. * Giải pháp (Đa tuyến): JVN đề xuất một mô hình toán học trong đó các dây đơn được thay thế bằng "bó" dây, và các cổng logic đơn được thay thế bằng "cơ quan" trung bình các tín hiệu đầu vào. * Logic Đa số: Ông đã giới thiệu khái niệm logic bỏ phiếu đa số. Nếu bạn có một bó 100 dây mang tín hiệu, và 70 trong số đó nói "1" trong khi 30 nói "0" (do tiếng ồn/lỗi), hệ thống sẽ diễn giải tín hiệu là "1". Điều này đã chứng minh toán học rằng bạn có thể xây dựng một hệ thống với độ tin cậy cao một cách tùy ý ngay cả khi các thành phần cơ bản không đáng tin cậy. JVN cũng là cha đẻ của Tự động hóa Tế bào (CA), một mô hình tính toán rời rạc dựa trên một lưới các tế bào thay đổi trạng thái dựa trên các hàng xóm của chúng. Đây là nỗ lực của ông để trừu tượng hóa toán học logic của sự sống và sinh sản. * Bộ xây dựng phổ quát: Ông nổi tiếng thiết kế một mẫu tự động hóa tế bào có thể tự sao chép—Bộ xây dựng phổ quát. Đây là một máy lý thuyết được nhúng trong một lưới có thể đọc một "băng" hướng dẫn và xây dựng một bản sao của chính nó. * Phân tích sinh học: Đáng chú ý, ông đã đề xuất kiến trúc này trước khi phát hiện ra cấu trúc của DNA. Ông dự đoán rằng để tự sinh sản hoạt động, một sinh vật phải chứa một "mô tả" về chính nó (phần mềm/DNA) và một "cơ chế" để sao chép mô tả đó (phần cứng/RNA & protein). Ông đã coi vấn đề tự sinh sản như một vấn đề logic, tính toán hơn là một vấn đề hóa học thuần túy.