Преимущества нейрокибернетического подхода в искусственном интеллекте:

• Возможность настройки системы на сложное поведение, адекватное решаемой задаче. 12 Сложность поведения зависит только от количественных факторов модели нейронной сети. 1
• Живучесть сети (в случае аппаратной реализации) — способность сохранять приемлемую эффективность решения задачи при выходе из строя элементов сети. 12
• Работа в условиях неполной или зашумлённой информации (при программной реализации). 12
• Способность к обучению, что делает нейрокибернетический подход гибким и мощным. 5
• Универсальность, так как нет необходимости разрабатывать алгоритм для решения конкретной задачи и понимать внутренние механизмы её выполнения. 5

Недостатки нейрокибернетического подхода:

• Отсутствие достоинств логического подхода. 2
• Работа оптимизированных моделей как «чёрных ящиков», что не даёт возможности изучить причины выбора ими того или иного решения. 5 Этот факт может привести к этическим проблемам, связанным с прозрачностью информации. 5