いいえ、従来のフィードフォワードニューラルネットワークは、無限の計算リソースであっても、人間の脳をモデル化することはできません。
人間の脳は、完全には理解されていないさまざまなメカニズムとプロセスを通じて動作する非常に複雑な生物学的システムです。
ニューラルネットワークは、人間の脳機能の特定の側面を模倣できますが、脳の全範囲の機能と能力を再現する能力が依然として限られています。

フィードフォワードニューラルネットワークの主な制限の1つは、フィードバックループや以前の入力のメモリなしで、入力から出力まで、直線的な方法でデータを処理するように設計されていることです。
対照的に、人間の脳は非常に相互接続されており、フィードバックループとメモリメカニズムが複雑で動的な情報をリアルタイムで処理および解釈できるようにします。

さらに、人間の脳は、創造性、抽象的な推論、感情的知性など、まだ完全には理解されていない、幅広い認知的および知覚能力を備えています。これらの機能は、従来のニューラルネットワークを使用して簡単にモデル化されることはありません。

したがって、ニューラルネットワークは多くのアプリケーションで成功していますが、それらはまだ人間の脳の複雑で動的なプロセスを完全にモデル化することはできません。
No, a traditional feed-forward neural network, even with infinite compute resources, cannot model a human brain. 
The human brain is an incredibly complex biological system that operates through a range of mechanisms and processes that are not fully understood. 
While neural networks can mimic certain aspects of human brain function, they are still limited in their ability to replicate the brain's full range of functions and capabilities.

One of the main limitations of feed-forward neural networks is that they are designed to process data in a linear manner, from input to output, without any feedback loops or memory of previous inputs. 
In contrast, the human brain is highly interconnected, with feedback loops and memory mechanisms that enable it to process and interpret complex and dynamic information in real-time.

Furthermore, the human brain is capable of a wide range of cognitive and perceptual abilities that are not yet fully understood, including creativity, abstract reasoning, and emotional intelligence. These capabilities are not easily modeled using traditional neural networks.

Therefore, while neural networks have been successful in many applications, they are still far from being able to fully model the complex and dynamic processes of the human brain.