自从计算机出现以来，人们就预测计算机未来具有人类大脑的能力。实际上，在计算机的大多数历史中，计算机完全没有实现像大脑那样工作 。但是，近年来，它们之间的距离越来越近了。

普渡大学的Priyadarshini Panda和她的合著者Kaushik Roy和Akhilesh Jaiswal 在《利用神经形态计算实现基于Spike的机器智能》中 概述了计算机实现目标的漫长而持续的道路类似于大脑的思维能力。

电气工程学教授强调，仍然没有什么东西能像大脑一样工作，尤其是部分因为大脑的工作原理仍然是一个谜。另外，大脑的功能仍然强大得多，没有硅芯片可以接近大脑的大规模3D连接。也就是说，计算技术可以从算法和硬件的角度模拟“生物似然”的方式，从而以类似于大脑的效率来实现类似于大脑的能力。

一种方法是通过所谓的基于峰值的机器学习。在标准芯片中，晶体管一直在工作。但是，在大脑中，神经元仅在需要时才会发射信号，即交换或传递信息。这就是所谓的事件驱动尖峰，它更加节能，从而可以更快地处理。在硬件方面，除了硅器件和冯·诺伊曼(von Neumann)架构以外，还有很多有趣的研究可以加速基于尖峰的计算，并规避了摩尔定律的限制，该定律指出芯片将继续采用更多的晶体管-这是一个概念专家认为它即将结束。