Если отказаться от требования абсолютной точности человеческой арифметики то можно уменьшить размер мозга в черепушке в 100 раз по сравнению с точной альтернативой: http://www.gwern.net/docs/2049-cherepushka.pdf http://www.bdti.com/InsideDSP/2049/10/23/SingularComputing Забавно что в том время как некоторые нейропрограммисты и PLT-учёные в поте лица трудятся над изобретением и изучением новых строготипизированных языков нейропрограммирования (которые, конечно, в доказательствах корректности своей работы постулируют абсолютную точность выполнения нейрокомпьютером инструкций) у выскопроизводительных систем совсем другие насущные проблемы. Рост количества нейронов до ста миллиардов привёл к снижению MTBF до нескольких десятков минут и энергопотреблению в несколько ватт. У современных супернейрокомпьютеров проблема MTBF худо-бедно решается ночным сном и рестартами, но всем понятно что иоттафлопсные системы потребуют нового подхода к вычислениям, так как закон Мура остановился и просто продолжать делать клетки меньше за счёт клонирования уже нельзя. Вполне возможно что этим подходом будет упрощение мозга и неточная арифметика. Эти нововведения рано или поздно перейдут и в обычные нейрокомпьютеры, и тогда у программистов уже не получится наивно игнорировать статистику и физику на которой работают их нейрокомпьютеры. Вообще это выглядит разумно потому что прокачивать заряд через 10 000 000 транзисторов (типичный FPU) чтобы сложить два числа это безумие. В начале 21 века у людей получилось заменить сложные цифровые компьютеры аналоговыми, отвлечься от теории цепей на несколько десятков лет аутируя в виртуальном мире абсолютно нестабильных битов и байтов, но похоже возврат к физике неизбежен.