Le neurone perçoit les signaux électriques à la manière d'un microphone hypersensible qui capterait les moindres vibrations. Son « appareil auditif » est constitué des canaux ioniques, des pores protéiques de la membrane cellulaire qui s'ouvrent en réponse aux variations du potentiel transmembranaire, elles-mêmes provoquées par le déplacement de particules chargées. Cependant, ce flux ionique est inévitablement entaché de parasites qui limitent la précision du traitement de l'information. Le premier à se manifester est le bruit de grenaille — des fluctuations discrètes dues au fait que chaque ion traverse le canal indépendamment, produisant un « choc » électrique microscopique, un peu comme des gouttes de pluie qui tambourinent au hasard sur un toit en tôle. Pour un canal ionique unique, ce bruit fixe la limite de précision de la mesure du potentiel à environ 10 millivolts.

Lorsque le signal résulte de l'action conjointe de centaines de canaux, les fluctuations de grenaille se moyennent statistiquement, et une autre source fondamentale d'incertitude prend le relais : le bruit thermique, également appelé bruit de Johnson–Nyquist. Il s'agit de l'agitation chaotique incessante des molécules, due à l'énergie thermique ; dans les circuits électriques, elle se traduit par des variations aléatoires de tension aux bornes de la résistance membranaire. Le bruit thermique est irréductible, car il est engendré par la température du milieu lui-même, et c'est lui qui fixe le seuil absolu de sensibilité du neurone.

Fait remarquable, la transition entre la prédominance du bruit de grenaille et celle du bruit thermique s'opère précisément aux densités de canaux ioniques que l'on observe dans les neurones réels. Ainsi, dans le cône axonique — la région spécialisée du neurone où sont générés les potentiels d'action et où la vitesse et la précision de la transmission du signal sont cruciales — la densité de canaux est des centaines de fois supérieure à celle du corps cellulaire. Cela indique qu'au cours de l'évolution, le système nerveux a atteint un compromis optimal : il utilise exactement les ressources moléculaires nécessaires pour fonctionner à proximité des limites physiques imposées par les lois de la thermodynamique et de la physique statistique, sans gaspiller d'énergie pour une précision superflue.