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能夠大大降低能耗或是加快速度的類腦的處理器對于實現更高水平的智能無疑會有很大的幫助，但要真正實現類人水平的通用人工智能，除了需要這樣的硬件基礎外，關鍵還需要理解生物腦對于信息所做的計算，即類腦的處理及學習算法。對于此研究方向，一個常見的顧慮是：現在神經科學對于大腦工作機制的了解還遠遠不夠，這樣是否能夠開展有效的類腦算法研究？對此，我們可以從現在獲得廣泛成功的深度神經網絡獲得一些啟示。從神經元的連接模式到訓練規則等很多方面看，深度神經網絡距離真實的腦網絡還有相當距離，但它在本質上借鑒了腦網絡的多層結構（即“深度”一詞的來源），而大腦中，特別是視覺通路的多層、分步處理結構是神經科學中早已獲得的基本知識。這說明，我們并不需要完全了解了腦的工作原理之后才能研究類腦的算法。相反，真正具有啟發意義的，很可能是相對基本的原則。這些原則，有的可能已經為腦科學家所知曉，而有的可能還尚待發現，而每一項基本原則的闡明及其成功的運用于人工信息處理系統，都可能帶來類腦計算研究的或大或小的進步。非常重要的是，這一不斷發現、轉化的過程不僅能促進人工智能的進展，也會同步加深我們對于大腦為何能如此高效進行信息處理這一問題的理解[6]，從而形成一個腦科學和人工智能技術相互促進的良性循環。

腦中除了基本的興奮與抑制性的神經遞質外，還有眾多的神經調質，他們的作用在于根據當前的環境與行為目標隨時動態調節大范圍神經網絡的行為，使得相對固定的網絡結構能夠勝任復雜多變的情況，實現千差萬別的任務。近年來對于介觀及宏觀腦網絡動態活動規律的研究發現，腦網絡可能自發地組織于一個“臨界”狀態附近，這一狀態使得信息的存儲、傳遞和處理都能實現最優化[10]。重要的是，通過對這一狀態的微調，可以迅速調節網絡功能，從而適應不同任務的要求。對于神經調質以及網絡狀態調控等原理的借鑒，有望對設計更加靈活，更有適應能力的人工信息處理系統提供有益啟示。我們有可能從大腦的工作原理受到重要啟發的第3個例子是如何實現小樣本的學習和有效推廣。目前取得巨大成功的深度學習依賴于龐大的樣本數量，這與大腦卓越的“舉一反三”，即小樣本學習的能力形成鮮明對比[11]。原理上看，這意味著生物腦的學習過程并非從零開始，而是從學習之初，就擁有并運用了重要的先驗知識，這包含了物種在進化過程中學到的（生物學稱之為系統發生），以及個體在生活過程中學到的有關真實世界的關鍵知識[12]。讀取這些知識，以及借鑒如何將這些知識作為先驗信息注入神經網絡結構從而實現小樣本學習，可能會是神經科學以及類腦算法設計中一個富于成果的領域。除了上面舉出的幾個例子，神經科學可能會對類腦算法設計提供重要啟示的領域還包括對于突觸可塑性的進一步認識，具體的各項腦功能在神經環路水平的機制等。幾乎可以說，每一項腦科學的原理性發現，都可能蘊含著一顆種子，有潛力在人工智能的領域成長為像深度神經網絡一樣的參天大樹。