Развитие теории искусственных нейронных сетей, составляющих основу для компьютерного моделирования автоматических систем управления сложными объектами, напрямую зависит от успехов нейробиологии в отношении естественных нейронных сетей. Отправной точкой для понимания функционирования естественных нейронных сетей является исследование нейробиологии нейронов и формируемых ими экранных центров. Между тем, экранные центры, типичным примером которых является сетчатка глаза – примитивная модель интегративного центра по сравнению с формациями палеокортекса. Познание закономерностей взаимосвязей и взаимовлияния нейронов палеокортекса, осуществляемых в его плексиформном слое, способно расширить круг методических математических приемов обучения нейронных сетей и привести к созданию новых направлений в нейрокомпьютенге, а также расширить круг практического применения обучающихся нейронных сетей в биологической и медицинской практике.