* Neuron: Een neuron ontvangt via dendrieten signalen van andere neuronen. Als de som van deze signalen een bepaalde drempel overschrijdt (het activeringspotentieel), 'vuurt' het neuron en stuurt een elektrisch signaal door zijn axon. Dit is een alles-of-niets-reactie; het vuurt of het brandt niet. Dit kan worden gezien als een binair getal:"1" (vuurt) of "0" (niet vuurt). De sterkte van het signaal wordt niet gecodeerd in de frequentie van het afvuren in eenvoudige binaire zin, maar eerder in de *snelheid* van het afvuren en mogelijk andere factoren zoals de timing van pieken.

* Computer: De logische poorten van een computer werken op binaire cijfers (bits), die "1" (aan) of "0" (uit) vertegenwoordigen. Deze bits worden verwerkt via verschillende logische poorten (AND, OR, NOT, enz.) om berekeningen uit te voeren. De algehele werking van de computer is afhankelijk van deze fundamentele binaire representatie en verwerking.

De analogie valt aanzienlijk uiteen in verschillende belangrijke aspecten:

* Complexiteit: Eén enkel neuron is veel complexer dan één enkele logische poort. Het gedrag ervan wordt beïnvloed door tal van factoren die verder gaan dan eenvoudige binaire activering, waaronder typen neurotransmitters, receptorsubtypen, synaptische plasticiteit (sterkte van verbindingen die in de loop van de tijd veranderen) en de complexe dendritische integratie van signalen.

* Signaalvoortplanting: Signaalvoortplanting in een neuron is een complex elektrochemisch proces, waarbij ionkanalen en membraanpotentiaalveranderingen betrokken zijn, terwijl dit bij een computer de beweging van elektronen door circuits is.

* Parallelle verwerking: De hersenen verwerken informatie massaal parallel, waarbij talloze neuronen tegelijkertijd met elkaar interacteren. Hoewel moderne computers ook gebruik maken van parallelle verwerking, is de parallelle verwerking van het neuronale netwerk fundamenteel anders in zijn gedistribueerde en gedecentraliseerde aard.

* Leren en aanpassingsvermogen: Neuronen en hun verbindingen zijn in staat tot leren en aanpassing (synaptische plasticiteit). Deze dynamische wijziging van verbindingen is niet direct analoog aan enig enkel proces in een typische digitale computer, hoewel kunstmatige neurale netwerken dit aspect proberen na te bootsen.

Samenvattend is de analogie van een neuron met een binair proces een vereenvoudiging die nuttig is voor een aanvankelijk begrip. Hoewel het 'aan/uit' afvuren van een neuron oppervlakkig lijkt op de binaire '1/0' van een computer, zijn de onderliggende mechanismen en de algehele rekenkracht enorm verschillend. De berekeningen van de hersenen zijn veel genuanceerder en krachtiger dan een simplistisch binair systeem zou kunnen vertegenwoordigen.