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.
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).