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Alan fue el primero en llevar a cabo el estudio del cerebro como forma de ver el mundo en la computación. No obstante, los teóricos que desarrollaron los principios de la computación neuronal fueron Warren Mc Culloch, un neurofisiólogo, y Walter Pitts, un matemático.

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En sus investigaciones, descubrió que la información no se almacenaba de manera centralizada en el cerebro, sino que estaba distribuida por él.

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El congreso es mencionado con la finalidad de indicar el nacimineto de la AI.

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Basándose en sus conocimientos de fisiología, ha escrito varios libros y desarrollado modelos de redes neuronales. Creó una red llamada Avalancha, que consta de elementos discretos cuya actividad varía con el tiempo, satisfaciendo ecuaciones diferenciales continuas. Este modelo se utiliza para tareas como el reconocimiento continuo del habla y el aprendizaje en los brazos de un robot.

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Desarrolló el algoritmo de aprendizaje por propagación hacia atrás (backpropagation), definido en 1985. Este método ajusta los pesos de una red neuronal al calcular el error de salida y propagarlo hacia atrás a través de las capas. Esto permite optimizar los pesos para minimizar la discrepancia entre la salida esperada y la real, mejorando así la efectividad del modelo en tareas de reconocimiento y clasificación.

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La teoría de resonancia adaptada es un modelo de red que se distingue de todas las arquitecturas anteriores. Este modelo emula diversas funciones del cerebro, incluyendo la memoria tanto a corto como a largo plazo.

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Kohonen desarrolló un modelo similar al de Anderson pero independiente.

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Él desarrolló un modelo neuronal para poder reconocer patrones visuales.

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Con su libro "Computación neuronal de decisiones en problemas de optimización" fue que provocó el renaciemiento de las redes neuronales.

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Redescubrió el algoritmo del aprendizaje de la propagación hacia atras y a partir de 1986, el panorama fue inspirador con respecto a las investigaciones y el desarrollo de redes neuronales.