L’approccio ideale alla soluzione di problemi legati alla percezione e’ quello connessionista.
Un sistema puo’ manifestare comportamenti intelligenti se possiede le seguenti caratteristiche:
Elevato numero di componenti elementari
Ogni componente e’ interconnesso con un elevato numero di altri componenti
Le connessioni non sono rigide, ma plastiche, modificabili da adeguati processi di apprendimento
Ogni componente deve essere in grado di effetuare semplici operazioni
Memorie Associative: a un certo input X associano automaticamente un output Y
Memorie Autoassociative: a un input X+rumore associano un output depurato X
Una Rete Neuronale deve comportarsi come un sistema adattivo che apprende il valore opportuno da dare ai pesi delle connessioni per ottenere una rappresentazione non simbolica del mondo reale.