Ж. Готфруа провел параллель между работой человеческого мозга и компьютера [2]. Речь идет о применении вышеперечисленных стратегий при решении проблем.

Поскольку компьютер может работать только по программе, рассматривать здесь случайный перебор бессмысленно. В случае если речь идет об игре, в которой такая стратегия не используется, было бы не экономно «заставлять» компьютер искать решение задачи с помощью этой стратегии.

Остальные две стратегии используются как человеком, так и компьютером.

Рациональный перебор соответствует эвристическому методу, при котором процессор занимается поисками частичных решений, чтобы максимально повысить вероятность нахождения приемлемого решения, сведя к минимуму время и усилия на поиск.

Систематический перебор соответствует алгоритмическому методу; в этом случае просматриваются все возможные (при имеющемся наборе данных) решения с целью найти то из них, которое наиболее эффективно. Однако компьютер, так же как и человек, не использует эту последнюю стратегию для решения сложных задач. Например, при игре в шахматы алгоритмический метод потребовал бы того, чтобы компьютер для полной уверенности в выигрыше каждый раз просматривал 10120 возможностей. В подобных случаях выгоднее использовать эвристический метод, позволяющий с помощью ряда подпрограмм ограничивать поиски решений конкретными «узкими» задачами, такими как захват центра шахматной доски или атака на короля противника.

Работа нейронных сетей также аналогична процессу мышления, ведь нейронные сети и задумывались изначально как модель работы мозга.

При обучении с учителем нейронная сеть (эмулятор нейронной сети) ищет решение в виде вектора (векторов) весовых коэффициентов. Алгоритм обучения сети методом обратного распространения ошибок использует стратегию рационального перебора решений (векторов), поскольку каждое новое найденное решение приближает сеть к нужному решению.

Случайный выбор вектора весовых коэффициентов практически не способствует нахождению решения, что можно продемонстрировать ученикам, применяя для наглядности такой нейроэмулятор, в котором предусмотрена возможность свободного доступа к коэффициентам. Выбранный авторами данного исследования для изучения эмулятор Neural Network Wizard 1.7 такой возможностью не обладает.

Также в общем случае не эффективен последовательный перебор всех возможных значений коэффициентов (систематический перебор), поскольку число таких комбинаций теоретически бесконечно, а в программной реализации достаточно велико, что требует больших затрат времени на нахождение нужного решения.

По мнению Ж. Готфруа, «компьютер может послужить средством, позволяющим <…> лучше понять мышление и тем самым расширить его возможности» [2, c. 471].

Обучая нейронные сети, ученики сами начнут применять стратегию рационального перебора решений.