현재 인공지능은 작고 간단한 기능 단위를 복잡하게 연결시킨다. 인간은 다양한 경험을 통해 패턴을 학습하는데, '인공신경망' 방법론은 이를 소프트웨어적으로 구현한다. 여러 은닉층이 있고, 연결의 가중치를 조정해 정확도를 높인다. 
초기 인공지능은 숫자 계산 및 기호 조작 등 논리적 추론을 수행했는데, 감각 및 의미와 괴리된 기호 연산은 지능을 구현하는데 곧 한계에 직면하였다(유신, 2014: 29-30). 추상적인 기호의 논리 체계로 본 초기 접근과 달리 현재는 지능이 작고 간단한 기능 단위들이 복잡하게 연결되며 발생하는 현상으로 이해하고 있다. 인간의 대뇌 신피질은 출생 시에는 아무 사전지식을 갖고 있지 않지만, 다양한 경험을 쌓아가며 세계에 존재하는 패턴을 학습한다. 대뇌 신피질에서는 뉴런 사이의 연관이 활성화되는 경험이 반복될수록 연결하는 시냅스가 강화되는데, ‘인공신경망’ 방법론은 뉴런과 시냅스에 해당되는 노드와 연결을 소프트웨어적으로 구현한다. 입력과 출력 신호 사이에 다수의 은닉층이 존재하고, 학습을 통해 각 노드 간 연결의 가중치를 조정함으로써 예측 정확도를 개선해 나간다.