L’idée d’un « goulot d’étranglement de l’information » dans les réseaux de neurones artificiels (ANN) fonctionne sur un principe particulier lié à la diffusion de divers types de signalisation. Il est considéré comme un outil pratique pour examiner les compromis qui permettent à ces systèmes d’intelligence artificielle de s’auto-optimiser. Un article de Wired décrivant le concept de goulot d'étranglement de l'information présenté par Tishby et. Al. parle de « débarrasser les données d’entrée bruyantes des détails superflus comme en faisant passer les informations à travers un goulot d’étranglement » et de « conserver uniquement les fonctionnalités les plus pertinentes pour les concepts généraux ».
En tant que concept relativement nouveau, l’idée du goulot d’étranglement de l’information peut contribuer à améliorer et à modifier la façon dont nous utilisons les ANN et les systèmes associés pour modéliser la fonction cognitive. Cette théorie peut notamment nous aider à mieux comprendre les paradigmes qui soutiennent les fonctions des réseaux neuronaux. Par exemple, si le principe illustre comment seul un certain ensemble de fonctionnalités est retenu par le système, nous commençons à voir comment cette « discrimination des données » fait qu’un réseau « imite » le cerveau humain, et les ingénieurs peuvent l’ajouter aux modèles de réseaux neuronaux. L’idée ici est qu’à terme, la technologie des réseaux neuronaux deviendra davantage un concept « universel », et non seulement l’apanage de quelques privilégiés. Actuellement, les entreprises sont à la recherche de talents rares en IA ; des théories telles que la théorie des goulets d’étranglement de l’information peuvent aider à diffuser les connaissances sur les réseaux neuronaux auprès du profane et des « utilisateurs intermédiaires » – ceux qui ne sont peut-être pas des « experts » mais peuvent contribuer à l’émergence et à la diffusion des technologies de réseaux neuronaux.
Un autre avantage important du goulot d'étranglement de l'information est que les ingénieurs peuvent commencer à former les systèmes pour qu'ils fonctionnent de manière plus précise. Disposer de directives de haut niveau pour l'architecture système peut rationaliser l'évolution de ces types de technologies, et avoir une idée plus définie des principes d'apprentissage en profondeur est donc précieux dans le monde informatique.
De manière générale, les travaux d’avant-garde sur l’IA continueront d’examiner spécifiquement le fonctionnement des réseaux neuronaux, y compris l’idée d’« informations pertinentes » et la manière dont les systèmes effectuent des discriminations pour exécuter des fonctions. Un exemple est celui du traitement de l’image ou de la parole, où les systèmes doivent apprendre à identifier de nombreuses variations en tant qu’« objets ». En général, le goulot d’étranglement des informations montre une vision particulière de la manière dont un réseau neuronal fonctionnerait avec ces objets, et plus particulièrement de la manière dont ces modèles de données traitent les informations.