大脑的另一大显著特征也在打网球时发挥了重要作用：神经元间的连接强度可随着活动和经验发生改变。神经学家普遍认为，这一变化过程是人类学习和基因的基础。重复训练可使神经回路变得更适宜执行相应任务，从而大大提高速度和精度。
近几十年来，工程师一直在从大脑中汲取灵感、以改善计算机设计。并行处理模式与可根据用途修改的神经连接强度已成为了现代计算机的基本原则。例如，增加并行处理如今已是计算机设计的一大趋势，从多核处理器的流行便可略知一二。此外，机器学习和人工智能领域的“深度学习”近年来发展迅猛，对电脑和手机上物体与语音识别功能的飞速进步功不可没，而这其实是受了哺乳动物视觉系统的启发。就像视觉系统一样，深度学习也用多层结构代表越来越抽象的特征，每层之间的连接强度权重可通过“学习”进行调整，而非由工程师预先设计好。这些进步大大拓宽了计算机可开展的任务范围。不过，人脑的灵活性、归纳能力和学习能力仍然远超当前最先进的计算机。随着神经科学家不断揭露大脑的奥秘（计算机也在其中发挥着越来越重要的作用），工程师也能从中受到更多启发，进一步改善计算机的架构和性能。谁在特定任务中胜出并不重要。无论是神经科学还是计算机工程，均能从这些跨学科交叉研究中受益良多。（叶子）
