Насколько современные математические модели искусственных нейронов близки к естественным (существующим в природе)?

Современные математические модели искусственных нейронов, используемые в искусственных нейронных сетях, являются в значительной степени упрощенными версиями естественных нейронов, существующих в головном мозге живых существ.

Несмотря на это, исследователи в области искусственного интеллекта стараются создать более точные модели нейронов, более точно отражающие естественные нейроны. Например, в некоторых моделях искусственных нейронов учитывается некоторые биологические особенности естественных нейронов, такие как способность нейронов к подавлению сигналов.

Однако, на данный момент, искусственные нейронные сети все еще далеки от полного имитирования естественных нейронных сетей в головном мозге живых существ. Еще одним ограничением является то, что искусственные нейроны работают в рамках структуры сети, которую задает программист, в то время как естественные нейроны связаны в сложную трехмерную структуру и взаимодействуют друг с другом в динамическом режиме.

Отметим, что существуют исследования, направленные на более точное моделирование естественных нейронных сетей, такие как проект "Human Brain Project", однако создание точных моделей головного мозга является очень сложной задачей, которая требует не только математических знаний, но и знаний биологии и нейронауки.