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神経計算とは、ニューロンのネットワークによって行われる情報処理のことである。神経計算は、認知を説明するというテーゼを提唱する計算主義という哲学的伝統と関連している。ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは、1943年の画期的な論文「神経活動に内在する観念の論理計算」の中で、神経活動を計算的なものとして捉える説明を初めて提唱した。
計算主義には、古典主義、コネクショニズム、計算神経科学の3つの主要な流れがあります。これら3つの流れはすべて、認知は計算であるという点では一致していますが、どのような種類の計算が認知を構成するかについては意見が分かれています。古典主義の伝統では、脳内の計算はデジタルであり、デジタルコンピューティングに類似していると考えられています。コネクショニズムと計算神経科学は、認知を実現する計算が必ずしもデジタル計算である必要はないと考えています。しかし、認知現象の説明モデルを構築するためにどのような種類の実験データを使用すべきかについては、この2つの流れは大きく意見が異なります。コネクショニストは、認知現象を説明するモデルを構築するために行動的証拠に依拠していますが、計算神経科学は、認知を説明する数学モデルを構築するために神経解剖学的および神経生理学的情報を活用しています。[ 1 ]
心の計算理論の3つの主要な伝統と、脳におけるさまざまな計算形態を比較する際には、一般的な意味での計算の意味を定義することが役立ちます。計算とは、変数または実体とも呼ばれる情報を、一連の規則に従って処理することです。この意味での規則とは、特定の出力を生成するために、変数の現在の状態に対して操作を実行するための命令にすぎません。言い換えれば、規則は、計算システムへの特定の入力が与えられた場合に、どの出力を生成するかを指示します。計算システムとは、確立された一連の規則に従って情報を処理するために、コンポーネントが機能的に組織化されなければならないメカニズムです。計算システムが処理する情報の種類によって、それが実行する計算の種類が決まります。認知科学では、従来、神経活動に関連する2種類の計算、デジタルとアナログが提案されており、理論的研究の大部分は認知のデジタル的理解を取り入れています。デジタル計算を実行する計算システムは、文字列上の数字の種類と位置に関して、数字列に対する操作を実行するように機能的に組織化されています。神経スパイク列信号は、何らかのデジタル計算を実装していると主張されてきた。なぜなら、神経スパイクは、0 または 1 のような離散的な単位または数字とみなすことができ、ニューロンは活動電位を発火するかしないかのどちらかだからである。したがって、神経スパイク列は数字の列と見なすことができる。一方、アナログ計算システムは、非離散的で還元不可能な連続変数、つまり時間の関数として連続的に変化する実体に対して操作を実行する。このような操作は、微分方程式系によって特徴付けられる。[ 1 ]
神経計算は、例えば神経計算のモデルを構築することによって研究することができる。
人工ニューラルネットワークの研究は、ニューラル計算の知識に多少影響を受けている。[ 1 ]
スパイク列
などの典型的な神経信号は
連続信号のように段階的であるが、離散的な機能要素（スパイク）によって構成されていることを示している。したがって、典型的な神経信号は連続信号でも数字列でもない。このことから、神経計算は
独自のもので
あることがわかる。