Le cerveau communique par de brefs clics électriques. Autrefois, pour apprendre cette langue, il fallait des milliers d'exemples traduits par l'expérimentateur. La méthode MOJO emprunte une autre voie : comme dans l'apprentissage d'une langue par immersion, elle écoute d'abord le « flux de conscience » sans aucune indication et repère d'elle-même les motifs récurrents. Puis, une fois en possession d'un minuscule lexique — des échantillons de signaux associés à des mouvements ou à des mots —, elle transforme un bruit confus en commandes claires.

Des expériences sur des singes et des souris ont montré qu'une ou deux indications suffisent pour améliorer nettement les résultats, surpassant les algorithmes classiques, gourmands en données.

Une telle cascade réduit l'incertitude et permet de travailler avec n'importe quels signaux — des neurones isolés aux grands ensembles. Au passage, le fonctionnement des réseaux vivants à base de carbone s'éclaircit. Et comme l'auto-apprentissage ne nécessite pas d'étiquettes coûteuses, on peut exploiter les vastes archives de données cérébrales déjà accumulées, ce qui rapproche l'ère des assistants pour personnes paralysées. L'idée n'est pas nouvelle : John von Neumann réfléchissait déjà à la parenté entre l'esprit et la machine.