La inteligencia artificial cuenta entre sus ventajas con una mayor productividad, procesos mejorados, conocimientos más profundos, menos tareas que requieren mano de obra y menos errores.
Sin embargo, tiene aún áreas para mejorar, como la necesidad de desarrollar un hardware específico que pueda manejar cálculos complejos que los sistemas tradicionales no pueden asumir. Todavía muchos sistemas de inteligencia artificial requieren algún tipo de intervención humana para etiquetar los datos de entrenamiento correctamente, entre otros aspectos.
Los expertos creen que la respuesta está en la computación neuromórfica, un método de ingeniería informática en el que los elementos de una computadora se modelan, a partir de emular el comportamiento del sistema nervioso animal en general y el del cerebro en particular.
Este es un campo de tecnología emergente que aún se está investigando. Se siguen dos objetivos generales. El primero es crear un dispositivo que pueda aprender, retener información, e incluso hacer deducciones lógicas de la forma en que lo hace un cerebro humano: una máquina cognitiva. El segundo objetivo es adquirir nueva información, y quizáprobar una teoría racional, sobre cómo funciona el cerebro humano.
La computación neuromórfica tiene como objetivo desarrollar máquinas que puedan aprender a reconocer patrones de forma independiente, y realizar análisis con menos entradas de datos, usando menos memoria en comparación con una red neuronal digital.