A továbbiakban bemutatandó egyszerű példákkal majd azt is illusztráljuk, hogy egy látszólag bonyolult képfelismerési feladatot - mint amilyen például egy csoportképen felfedni, hogy ki mosolyog - milyen egyszerűen tudunk ezzel a számítógéppel megoldani (5. ábra).
Animáció: A CNN tömb működése képeken
Az MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézetében működő Analogikai és Neurális Számítógépek Kutatólaboratórium dolgozói a Sevillai Mikroelektronikai Kutatóintézet és a Kaliforniai Berkeley Egyetem munkatársaival együttműködve ezt az újfajta érzékelő számítógépet egy kis látó mikroprocesszor formájában is megvalósították, amely egy chipen 16 ezer kis számítógépecskével képes 128x128-as képfolyamokat 50 ezer pillanatkép/másodperc sebességgel elemezni. Ez több mint ezerszer gyorsabb a televíziós kameráinknál, amelyek nem elemezik, csupán felveszik és továbbítják vagy tárolják a képfolyamokat.
Videó: Mozgó és álló részek szétválasztása
Ebben az új algoritmikus és szoftvervilágban új fogalom a proaktív, adaptív, interaktív érzékelő-beavatkozó algoritmus. Ennek egyik különleges lépése az érzékelés előtti akció kialakítása, amelynek eredménye maga az érzékelés - erre a mechanizmusra a fejezet elején utaltunk az állatok mozgását vizsgálva. Például ha tapintunk, akkor a kezünkkel először valamilyen akciót - adott irányú nyomást - kell végrehajtani, és csak ezután érzékelünk tapintó érzékelőinkkel, majd ennek eredményétől függően változtatjuk a nyomást. Látás esetén a legegyszerűbb ilyen módszer a stroboszkópia, az előre megtervezett, periodikus pulzáló fénymegvilágítás melletti érzékelés (7-9 ábra).