随着智能计算机的不断发展，科学家们想模仿人的大脑构造和工作而造出一种新的计算机，这种计算机称为神经计算机。然而要造出这种计算机可不是一件轻而易举的事，难而又难。因为，科学家对人脑的结构已经知道得比较清楚，但人大脑里的神经网络的工作原理，还存在许多困惑。比如说人是怎么学习的，就还没弄清楚。人大脑的神经网络太复杂了，各个细胞间是怎么相互联系的，还没有完全揭示出来。换句话说，人大脑还有许多未解之谜。另外，因为人脑的神经网络太复杂，因此完全模仿它还存在相当大的困难。
现在，神经计算机只能初步模仿人脑神经的网络，研究出的人工神经网络（也有的是神经计算机）就具有了很好的效果，且显露出它的美妙前景。
人脑大约有140～150亿个神经细胞，大约与天上星星的数目相等。每个神经细胞与上千个细胞相连，这就像叶脉一样错综复杂。模仿人脑这样的结构制造的神经计算机，采用并行工作方式。过去的计算机是串行工作方式：存数据，取数据，送去计算，再进行下一步工作，是一步接一步进行工作的。让串行工作的计算机无限提高速度是不可能的，特别是有的关键环节，像流水线工作出现瓶颈一样，卡住了整个工作过程的脖子。这就是常常所说的“瓶颈效应”。
神经网络计算机是由多个人造神经处理单元并联而成的。人造神经处理单元相当于人脑的神经细胞。由于这种计算机是并联的，许多工作任务可以分配开来，同时协调工作，所以不会卡脖子，避免出现“瓶颈效应”，工作速度可以成千百倍地提高。（顺便说一下，现在的超级计算机都采用很多处理器并联，按并行工作方式建造。）
神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。什么叫容错性？比如说吧，人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。这是因为，人脑是把信息存储在神经细胞与神经细胞相连的网络之间，而不是存储在神经细胞体内，而神经网络连接部分有千千万万，若是有一两个神经细胞体坏了也无关紧要，信息不会丢失。即使部分信息丢失，也可以根据剩余部分信息恢复完整的记忆。这就是容错性的一种表现。神经计算机是依照人大脑神经网络设计出来的，所以具有容错性，若是丢失些资料，它仍能重新建立起来，具有修复性。
专家普遍认为，人脑学习功能，是把神经细胞之间的连接形式不断加以改变，使网络功能不断提高，人的智慧也就发展了。现在研究神经计算机的目的，就是想制造出能听懂声音，能辨认景物，具有学习能力的智能计算机。这种计算机机有些科学家称它为第六代计算机或人工大脑。如果研究成这样的计算机，它的计算速度可达到1015次/秒，而目前最好的计算机运算速度仅为109～1010次/秒。
现在各国都重视神经计算机的开发，研究主要向两方面发展：一是如何制造接近人脑的网络；二是如何改进它的学习能力，提高智力。
1988年，美国提出一个研究神经计算机的计划，投资4亿美元。日本把1988年定为神经计算机元年，欧共体于这一年开始集中28个研究所和近千名专家合作研究神经计算机。1989年，美国贝尔实验室制成可供神经计算机使用的集成电路。1992年日本三菱电机公司开发出可供神经计算机使用的大规模集成电路芯片。之后，日本富士通研究所开发出由256个神经处理器互相连接而成的神经计算机，更新数据速度4亿次/秒。一种由日本电气公司推出的神经网络声音识别系统，能识别任何人的声音，正确率达99.8%。美国电气通信基础技术研究所和卡内基-梅隆大学研究的神经计算机，由相当于人“左脑”和“右脑”的两个神经块连接而成。“右脑”的经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别，存储有基于经验的语句。“左脑”的识别功能部分，含有100万个神经元，用来存储单词和语法规则。这种计算就可以利用存储的知识进行翻译。
20世纪90年代前期到中期，神经计算机已获得了应用。例如，在纽约、迈阿密、伦敦飞机场用神经网络检查塑料炸弹和爆炸物，每小时可检查600～700件行李。
美国制成一台神经计算机，专门用于模式识别，如分析心电图、脑电图波形，对细胞自动分类计数，染色体分类识别等。它的工作过程由三层人工神经网络共同完成：第一层是提取特征并用数据表示出来；第二层是对这些信息进行运算，获得模式；第三层是把获得的模式与预先存储的模式相比较，完成识别。
我们可以乐观地相信，在不久的将来神经计算机将会得到广泛的应用。比如说进行模式识别，实现知识处理，进行运动控制，在军事上识别敌人，判定目标，进行决策和指挥，甚至进行社会管理等等。
