В 1995 году Хава Сигельманн в журнале Science предложила термин «сверхтьюринговые вычисления» для описания операций, которые не могут быть выполнены на машине Тьюринга. Сегодня Сигельманн завершает разработку математического обоснования предложенной ею 17 лет назад адаптирующейся вычислительной системы, которая постоянно обучается и эволюционирует, используя входную информацию от окружающей среды, подобно мозгу человека. В своем новом докладе Сигельманн и соавторы доказывают, что когда их модель действует в среде, обеспечивающей постоянную сенсорную стимуляцию, подобно окружающей реальности, то, если посчитать все пары «стимул-реакция» на протяжении всего срока жизни такой машины, окажется, что она проявляет экспоненциально более широкий круг поведений, чем классический компьютер или модель Тьюринга. Каждый раз, когда «сверхтьюринговая машина» получает входной сигнал, она в буквальном смысле становится новой машиной, подчеркивает ученый; ПК по сравнению с нею лишь быстрый калькулятор. Но если нужно создать робота, способного проводить слепого до магазина, это будет возможным только с системой, способной адаптироваться в динамичной среде, заключает она.