Ngày nay không ai có thể phủ nhận vai trò cực kỳ quan trọng của máy tính trong nghiên cứu khoa học kỹ thuật cũng như trong đời sống. Máy tính đã làm được những điều kỳ diệu và giải được những vấn đề tưởng chừng nan giải. Càng ngày càng có nhiều người tự hỏi, liệu máy tính có khả năng suy nghĩ như con người hay chưa? Chúng ta sẽ không trả lời câu hỏi ấy. Thay vào đó, chúng ta sẽ nêu ra những khác biệt chủ yếu giữa cách làm việc của máy tính và bộ. | Trong hầu hết các vấn đề trong thực tế, số trường hợp mẫu là khoảng hàng trăm hay hàng nghìn mẫu. Đối với những vấn đề rất phức tạp thì cần nhiều hơn, nhưng trường hợp này rất ít. Nếu dữ liệu huấn luyện ít hơn, rõ ràng không đủ thông tin để huấn luyện mạng, và cách tốt nhất là dùng mạng tuyến tính. Nhiều vấn đề trong thực tế có dữ liệu không đáng tin cậy, một vài dữ liệu bị phá hỏng do liệu do nhiễu, hoặc các giá trị không phối hợp đựợc với nhau. Mạng neural có khả năng đặc biệt xử lý dữ liệu bị mất(sử dụng giá trị trung bình hay các những giá trị thống kê khác). Mạng neural cũng chịu được nhiễu, nhưng cũng phải có giới hạn. Nếu thỉnh thoảng có giá trị nằm xa ra khỏi vùng giá trị bình thường thì mạng huấn luyện phải có ngưỡng. Cách tốt nhất đối với trường hợp này là nhận ra và loại bỏ những giá trị nằm xa đó ( có thể hủy trường hợp này hoặc xem giá trị nằm xa này là giá trị bị mất ). Nếu giá trị này khó nhận ra, mạng neural có chức năng huấn luyện chịu được giá trị nằm khỏi vùng này nhưng huấn luyện này thường kém hiệu quả hơn là huấn luyện chuẩn.
