Становление в середине XX века кибернетики как научного на-правления по изучению принципов управления в технических и живых системах и бионики с целью использования этих принципов и знаний о строении и организации природных объектов для решениях различных инженерных задач объединило исследователей разных специальностей в этих двух междисциплинарных направлениях. Особое внимание уделялось исследованию нервной системы и моделированию её свойств как новой методологии нейрокибернетики и нейробионики, изучающих возможность реализации принципов организации нервной системы и функционирования мозга на элементной базе электронной техники, пользуясь аналогией между мозгом и вычислительной машиной на ос-новании тождества двух стабильных состояний у триггера и генерируе-мого биологическим нейроном импульса. В широко распространенных однородных искусственных нейронных сетях используют только такие свойства нейрона, как суммация входных сигналов и изменение весов входов в процессе обучения, что позволяет настраивать топологию сети на решение задач классификации и распознавания образов или принятия решения и управления при соответствующем формировании входных сигналов и интерпретации выхода. Для облегчения пользования и формирования единой теории построения искусственных однородных сетей, их многочисленное разнообразие с различными архитектурой и правилами обучения систематизировано и представлено отдельными функциональными блоками в рамках идеального нейрокомпьютер.