본 논문은 인공지능의 모델인 인공신경망이 모국어 및 제2언어를 학습하는 인간의 뇌의 실제 신경망과 어떻게 닮았는지 이해하는 데에 목적이 있다. 인간언어의 핵심이라고 할 수 있는 통사처리에 대한 최근 뇌과학의 통합적인 발견은 과거 신경세포단위에서의 정보전달체계와 기억 학습의 원리와 함께 이해의 폭이 넓어져서 인공지능의 원리와 비교하는 것이 가능해졌다. 본 논문은 이러한 비교를 통해서 인공지능과 뇌신경망은 유사한 점이 많은 것으로 결론짓고 또한 전통적인 제2언어습득연구 역시 인공지능, 뇌과학 안에서 설명될 수 있는 가능성이 높다고 논의한다. 입력층과 출력층 사이에 인공신경망이 설정하고 있는 숨은층은 뇌과학에서는 신경전달물질을 분사하는 인터뉴런의 역할에 상응하는 것으로 유추할 수 있고, 전통적인 제2언어습득이론에서는 언어입력과 언어산출 또는 습득 사이에 결정적인 역할을 하는 여러 가지 변인들, 매개변인들이 그 역할을 한다는 공통적인 연구프레임을 가지고 있음을 논의한다. 효과적인 숨은층 개발을 위해서는 언어, 뇌과학과의 융합이 있어야 할 것이다. 언어입력이 충분히 확보되어야 언어학습이 가능하다는 것은 모든 언어습득이론과 세 분야의 모델이 공통적으로 시사하는 교육적 시사점이다.