いいえ、個々のニューロンは、深い人工ニューラルネットワーク全体ほど強力ではありません。脳内のニューロンは、相互接続された人工ニューロンの多くの層と同様の方法で、複雑な計算を実行するために大きなネットワークで協力する必要があります。

ただし、これらのネットワークがどのように問題を解決するかには違いがあります。これらは、生物学的ネットワークに特定の利点があります。人工ニューラルネットはマトリックス計算を使用して理論的ベクトル空間全体で意味を見つけますが、生物学的ニューラルネットは、より複雑で動的な方法で分散表現を使用すると考えられています。人工システムが固定され、事前に決定されている場合、生物学的脳は、環境との連続的な相互作用によって形作られ、適応することができます。

要するに、生物学的ニューロンの力は依然として他のニューロンに大量に接続されていますが、既存の人工ニューラルネットよりも可塑性は利点またはパワーと見なすことができます。
No, each individual neuron is not as powerful as an entire deep artificial neural network. Neurons in the brain need to work together in large networks to perform complex calculations, in a similar manner as the many layers of interconnected artificial neurons.

However, there are differences between how these networks solve problems, which have specific advantages for biological networks. While artificial neural nets use matrix calculations to find meaning across a theoretical vector space, biological neural nets are thought to use distributed representations in a more complex and dynamic way. Where artificial systems are fixed and pre-determined, biological brains are capable of being shaped and adapted by their continuous interaction with their environments.

In short, while the power of the biological neuron still resides in its connection in large numbers to other neurons, it's plasticity can be considered an advantage, or power, over the existing artificial neural nets.