병렬처리 기술의 발달만으로 자연어 이해 또는 이미지 해석과 같이 복잡한 작업을 수행하는 것은 가능하지 않다. 이를 위해서는 수많은 고차원적 정보를 병렬처리가 가능한 방식으로 구조화하는 알고리즘의 개발이 선행되어야 한다(Bengio,  Courville,  &  Vincent,  2013). 인공지능 과학자들은 그 해답을 인간의 뇌의 작동 방식에서 발견했다. 즉, 인간의 뇌는 외부 자극을 처리할 때 수많은 관련 뉴런들이 동시에 활성화하고, 유사한 자극에 대한 처리를 반복할수록 뉴런들 간의 시냅스 결합이 강화되면서 시냅스 활성화에 있어서 일정한 패턴을 형성하는 방식으로 작업 수행 방법을 학습한다(Gazzaniga, Ivry, & Mangun, 2002). 컴퓨터 역시 수많은 노드(뉴런)들의 결합(시냅스)으로 구성된 인공신경망(Artificial Neural Network)이 학습을 통해 노드 간의 결합 가중치를 변경시키는 방법으로 정보처리 능력을 획득한다(Schmidhuber, 2015).
복잡한 작업을 수행할 때 병렬처리가 가능한 방식의 알고리즘 선행이 필요하다. 외부 자극 처리 시 인간의 뇌는 뉴런들의 활성화와 처리 반복으로 인해 결합 강화로 일정 패턴을 형성해 작업 수행 방법을 학습하며 컴퓨터 역시 이러한 구조와 방법으로 정보처리 능력을 획득한다.