Функциональной единицей ЦНС является нейрон, клеточная мембрана которого представляет область интеграции синаптических влияний. Этот первый уровень интеграции осуществляется в результате
взаимодействия возбуждающих (ВПСП) и тормозных (ТПСП) постсинаптических потенциалов, которые генерируются при активации синаптических входов нейрона. Если входы на нейрон активируются одновременно, то происходит суммация постсинаптических потенциалов, что и является основой интеграции.
Конвергенция возбуждающих и тормозных входов на мембране нейрона определяет частоту генерируемых им ПД и, следовательно, выступает в качестве универсального фактора интегративной деятельности нервной клетки [15,17,32].
Анализ работы нейронов позволил разработать их математическую модель, с тем чтобы затем применить полученные результаты в нейронных сетях, которые, в свою очередь, применяются в системах искусственного интеллекта (рис. 7.3).
Блок
Входные Синаптические              Блок              нелинейного Выходной
сигналы              веса              суммирования преобразования сигнал

Рис. 7.3. Функциональная схема формального нейрона Маккалока и Пиитса
С современной точки зрения, формальный нейрон представляет собой математическую модель простого процессора, имеющего несколько входов-дендритов и один выход-аксон. Входные сигналы, поступающие через «дендриты», преобразуются «нейроном» в выходной сигнал, распространяющийся по «аксону» с использованием трех функциональных блоков:

1. локальной памяти;
2. суммирования;
3. нелинейного преобразования.

Блок локальной памяти содержит информацию о весовых множи- -телях, являющихся аналогом чувствительности пластических синаптических контактов. Выбором весов достигается та или иная интегральная функция нейрона.
Блок суммирования обеспечивает «интеграцию синаптических влияний».
Блок нелинейного преобразования генерирует «потенциал действия», т. е. функцию с определенными параметрами, в том случае если параметры «синаптических входов» содержат необходимые данные.