科学家们估计，生物计算机的元器件密度要比人脑神经元的密度高100万倍，传递信息的速度比人脑思想的速度快100万倍，即一个生物计算机就足以代替现在的大型计算机。
生物计算机的最大优点就是生物芯片的蛋白质具有生物活性，它能够跟人体组织结合在一起，特别是可以同人的大脑和神经系统有机地连接，人机接口自然吻合，免除了繁琐的人机对话，这样一来，生物计算机就可以直接接受人脑的指挥，成为人脑的外延。
美国科学家最近宣布，他们已经借助活的蚂蟥神经细胞初步制成一台生物计算机，该计算机能进行简单的加法运算。
英国广播公司电视台《明天的世界》科学报道节目说，美国佐治亚理工学院科学家研究的这一生物计算机，主要利用了蚂蟥神经细胞的自我组织功能来进行信息处理，而不像普通电子计算机那样，通过预先编制程序的方法处理信息。
神经细胞是动物大脑思考和解决问题的基本通信组件，虽然不同动物拥有的神经细胞数目差别很大，但其功能却基本相似。佐治亚理工学院科学家说，他们之所以选用神经细胞较少的蚂蟥，主要因为早先的很多研究已经比较深入地揭示了蚂蟥的神经细胞的工作原理。
所谓神经网络计算机，就是通过模拟人脑的神经元功能，使计算机主体具有与人的右脑相似的形象思维功能的新一代计算机。神经元计算机被称为第六代计算机，代表着21世纪计算机发展的基本方向。
人工神经元网络是由许许多多的人工神经元、一定数量的输入、一个或多个输出构成的。每一个人工神经元实际上是一个数据处理单元或微处理器。神经元网络计算机通常包括3层或4层人工神经元，每一个人工神经元又与数十乃至数百个人工神经元相连接。神经元网络计算机依靠这些神经元细胞做共同并行处理，以完成形形色色的任务，它的工作原理同人的大脑的工作方式很相似，它的“智能”好像是自发的，不是严格设计出来的，而是各个神经元所做的简单的事情的集合。
神经元网络计算机的最大特点是具有极强的自学能力。当使用传统计算机解决问题时，需要事先编出完整的运算程序，而对于神经元网络计算机，则只需给定输入信号和正确的输出信号，即解决问题的条件和需要得到的结果，神经元计算机自己便能够自动求解，并反复修正错误，最终得出正确的答案。这个过程有些类似迷宫——经过不断的试错，积累经验，直到找到正确的路线，并在以后遇到类似问题时，根据现成的经验，直接选择最佳路线。
神经元网络计算机的另一个吸引人的特点是，它的资料不是储存在存储器里，而是储存在神经元之间的联络网中，这意味着如果个别的神经元网络断裂或被破坏，并不影响其整体的运算能力。神经元计算机具有强大的重建资料的能力，这是其他计算机无法比拟的。
模糊计算机
传统的计算机是建立在精确的数学基础上的，它在判断一个概念时，往往需要进行一系列复杂的数学计算，并要求有很高的精度，但是我们日常生活中许多需要加以判断的问题，却往往是一些不太确切的问题。例如说今天天气状况、她长得很高、他跑得很快等，并不是一些很清楚的概念。在控制系统中，有好多参数也是很难用数字量化的。类似这些没有确切界限的事物、非数字式的量化概念，我们称为模糊概念。由于模糊概念只是一种不规则的逻辑，由此而构成的信息也只是含义模糊的信息，显然，传统的计算机很难解决模糊问题。但是，我们人类的大脑却对模糊信息所表达的直观形态和意识感觉有着极高的识别能力和判断能力，因而解决模糊问题往往显得比解决精确问题更轻松。二者之间的差别便是运用传统计算机进行人工智能研究会困难重重，始终达不到“人脑”的水平的关键所在。传统计算机采用的是由“0”和“1”两个数码组成的二进制逻辑，与之相对应的是由模糊数学而产生的不规则、非逻辑函数。模糊数学是表达和处理模糊信息最有效的工具，它是用数学方法研究处理模糊事物的数学分支。模糊数学的出现一方面为人文科学等复杂系统提供了新的数学工具，另一方面为研究出真正能够像人脑那样、对复杂的模糊问题进行识别与判断的计算机提供了理论依据。以模糊理论设计出来的电子电路就是模糊集成电路或非逻辑不规则集成电路，而由模糊集成电路构成的计算机就是模糊计算机。
1965年，美国控制论专家扎德教授发表了题为《模糊结合》的论文，这篇论文标志着模糊数学的诞生，为模糊控制奠定了数学基础。
模糊控制系统与一般计算机系统在硬件结构上并没有什么根本差异，而只是在控制算法编程上采用了模糊决策的算法，即通过收集人们对该系统的操作运行经验，利用模糊理论进行归纳，编制成模糊控制软件，固化在存储器中。这种模糊控制系统的控制规律简单，更接近人的行为方式，是可以模仿人操作的机器。
1974年，英国学者马丹尼首先利用模糊控制语言研制成功模糊控制器，并把它应用于蒸汽机和锅炉的控制中，取得了较好的控制效果，揭示了模糊控制系统的广阔前景。20世纪80年代后期，日本开始率先大批研制模糊控制产品。1987年日本仙台市地铁列车的自动驾驶，就是将模糊控制理论应用于控制工程实践的成功范例。模糊控制能够综合考虑安全、舒适、节能、快速、停车准确等控制要求，控制性能大大超过传统控制方法，在世界上引起轰动。
日本不仅在科学技术和工业领域采取了模糊技术，而且还扩展到家用电器中。日本研制成功了新一代利用模糊理论和其他先进计算机技术的智能摄像机，能够拍出清晰度更高、图像更稳定的录像带，并且还研制成功了模糊洗衣机、空调器、照相机、吸尘器等等，使模糊产品家喻户晓，人人皆知。
目前专家们正在研制一种新型的模糊控制器，这种控制器叫“自组织、自寻优型的模糊控制器”。它们不但能够执行决策表中的内容，还可以按照参数的变化进行学习，并形成新的模糊决策，给模糊控制增加学习的功能，使之能够在控制过程中不断获得新的信息，并对控制量作出调整，使控制性能更加完善。
模糊控制理论和应用方面还存在许多未知的问题有待于我们的专家学者去研究和解决。随着相关科学的发展，它的前途将是无量的。
量子计算机
今天日新月异的计算机技术把我们带入了一个崭新的“信息时代”，并且给我们的工作和生活带来了翻天覆地的变化。那些发明计算机的先辈们大概没有料到，计算机会有一天能够成为人们生活中不可缺少的工具之一。同样，他们也难以想象计算机自诞生以来所发生的巨大变化。目前计算机的芯片布线密度已经达到018微米，而且计算机芯片的集成度以大约每18个月就提高1倍的速度增长（摩尔定律），所以计算机芯片的集成度在不久的将来有望达到原子分子数量级（10－10米）。这样看来，计算机的速度和密度可以不断提高。然而量子力学告诉我们，在这样的微观领域内，量子效应会影响甚至完全破坏芯片的功能。
量子力学是20世纪自然科学最重要的成就之一，量子力学的观念同我们日常生活的经验有很大的不同。根据量子力学中的海森堡测不准原理，当位置（△X）定得很准时，粒子的动量（△P）就不会定准。△X·△P=h／2π（h是常数），将海森堡测不准原理应用于计算机的芯片问题中，当密度很大时，△X很小，△P就会很大，电子就不再被束缚，就会有量子干涉效应，这种量子干涉效应甚至会完全破坏芯片的功能。那么，是不是量子力学就一定是计算机技术的大敌呢？对于现有的计算机技术来说，量子力学确实是一个不可逾越的障碍，但是，如果应用量子力学的原理直接进行计算，不但可以越过量子力学的障碍，而且可以开辟新的计算机方向，从而“柳暗花明又一村”。
1982年，美国的费曼提出了把量子力学和计算机结合起来的可能性。接着在1985年，英国牛津大学的德特希进一步阐述了量子计算机的概念，并且初步证明了量子计算机可能比任何经典计算机具有更强大的功能。
可能很多人都知道，目前大量的金融交易是在一种叫做“RSA公开码”的密码技术掩护下进行的。如果想要破译这种密码，就涉及对大数分解质因子的问题。按照现有理论计算，分解一个400位数的质因子，用目前最先进的巨型计算机也需要10亿年的时间，而人类的历史才不过几百万年，因此这种密码技术有很高的安全性。然而，量子计算机的横空出世，使得RSA公开码的安全保密性岌岌可危。1994年美国的肖尔利用德特希计算机理论证明，一个N位大数的质因子分解只需要用N的多项式的时间，而不是以前所认为的N的指数次的时间，也就是说，利用量子计算机分解一个400位的大数仅仅需要不到一年的时间！
肖尔的工作引起了科学家们的兴趣。1995年，美国科学家进一步证明了在搜索问题上量子计算机比经典计算机更优越。接着美国科学家又证明了量子计算机解任何问题都至少不比经典计算机差。随着量子计算机的发展，我们有理由相信，量子计算机一定会在更多的领域中表现出比经典计算机更强大的运算功能。
最近，美国和英国已经在实验室里制造出了最简单的量子计算机。这种计算机与以往的计算机截然不同，与我们现在办公桌上“庞大的”计算机相比，它更像机器旁的咖啡杯。我们现在还不能确定未来的量子计算机是什么样子，目前科学家们提出了几种方案：第一种方案也就是前面提到的“咖啡杯”量子计算机，是核磁共振计算机；第二种方案是离子阱计算机；还有一种方案是硅基半导体量子计算机。为了获得最快的运算速度，未来的计算机会把经典计算机和量子计算机结合起来：经典计算机控制时钟序列，量子计算机控制运算部分。
无论采用哪一种方案，也不管未来的量子计算机到底会是什么样子，量子计算机的研制都需要把当今最前沿的微观物理技术，如激光、生活物理、单个原子探测与控制、半导体技术等和计算机技术结合起来。因此，量子计算机的研制和发展必定会对现代物理技术和计算机技术起巨大的推动作用。同时，由于量子计算机强大的模拟功能和运算能力，量子计算机的出现必然会使我们对量子力学理论和微观世界的本质有深刻的了解。
目前世界许多国家都投入大量的人力和物力，进行量子计算机的研究。量子计算机不但与未来计算机产业的发展紧密相关，更重要的是，它与国家机密、电子银行、军事等重要领域密切相关。量子计算机结合了20世纪许多最杰出的发现和成果，我们相信，它一定会在21世纪得到更好的发展，成为21世纪最辉煌的成就。