Другая классификация включает: элементарный перцептрон, простой перцептрон, перцептрон с последовательными связями, перцептрон с перекрёстными связями, перцептрон с обратными связями, перцептрон с переменными связями. Первые три класса были описаны Ф. Розенблаттом, а следующие три развиты в дальнейшем при детальной проработке модели искусственных нейронных сетей.
Итак, структурный подход основан на идее о том, что наиболее важной для эмерджентного проявления разума и других подобных функций вплоть до сознания является сетевая структура. Это значит, что моделирование должно затрагивать не только базовые элементы типа нейронов, но и их взаимосвязанные сети. При этом полагается, что сеть элементов как сложная система обладает нелинейными свойствами относительно базовых элементов, а потому при увеличении количества взаимосвязанных элементов сложность модели изменяется нелинейно и зачастую даже непредсказуемым образом, так что при переходе некоторого порога сложности как раз и начинают проявляться те самые эмерджентные эффекты, которых мы так ждём. До сегодняшнего дня главным и фактически единственным представителем структурного подхода являются искусственные нейронные сети.
Эволюционный подход реализует так называемую «искусственную эволюцию» и фактически решает оптимизационную задачу поиска значения целевой функции в заданном пространстве решений с установленными ограничениями. Этот подход содержит большое количество эвристических методов, некоторые из которых используются даже для гарантированного нахождения оптимума для мультимодальных недифференцируемых функций в пространствах высоких размерностей. Важным методом эволюционного подхода являются генетические алгоритмы, которые мы рассмотрим чуть позже. Но здесь также есть несколько других важных методов, в числе которых находятся эволюционное программирование и даже нейроэволюция, когда искусственному отбору подвергаются нейронные сети.
Итак, в рамках эволюционного подхода обычно выделяют следующие технологии и методы: эволюционное программирование, генетическое программирование, эволюционные стратегии, генетические алгоритмы, дифференциальная эволюция и нейроэволюция. Другими словами, а что, если вычислительные процессы могли бы эволюционировать так же, как это делают биологические виды в своей экологической среде? Возможно, получилось бы «выращивать» программы для оптимального решения поставленной задачи? Эволюционное программирование как раз и основано на этой идее.