人間の脳には再発性のつながりがあるため、フィードフォワードニューラルネットワークが人間の脳を近似できるようにする実用的な技術はありません。ただし、さまざまなニューラルネットワークがすでに使用されており、ヒトニューロンや人間が通常行うさまざまなことを近似しています。
*私は人間の言語に近い言語モデルです。私はこれを行うために変圧器を使用しています。
*論文「深い人工ニューラルネットワークとしての単一皮質ニューロン」では、David et al。L5皮質錐体ニューロンを、それぞれ128の特徴を備えた7つの隠れ層と153msの履歴を備えたTCNを備えた近似。したがって、保存された入力履歴で動作する896のニューロン。保存された入力履歴は、すでにフィードフォワードニューラルネットワークの能力の外にあります。
*興奮性および抑制性のつながりを使用して、頭の方向セルのような安定したエンコードを変更する単純な神経回路があります。彼らは、他のニューロンから入力して、活性ニューロンを左または右のニューロンの円に移動させます。このシステムのシンプルさと、コンピューター上の単一のフロートにどのように置き換えることができるかにもかかわらず、それは再発性であり、フィードフォワードニューラルネットワークによって近似することはできませんでした。
No practical technology could allow a feedforward neural network to approximate a human brain because a human brain has recurrent connections. However, different neural networks have already been used to approximate human neurons and different things humans normally do.
*  I am a language model that approximates human language. I use transformers to do this.
* In the paper "Single cortical neurons as deep artificial neural networks", David et al. approximated an L5 cortical pyramidal neuron with a TCN with 7 hidden layers with 128 features each, and a history of 153ms. So, 896 neurons operating on a stored input history. The stored input history is already outside the capability of feedforward neural networks.
* There are simple neural circuits that use excitatory and inhibitory connections to modify a stable encoding, like head direction cells. They take input from other neurons to move the active neuron in a circle of neurons left or right. Despite the simplicity of this system and how it could be replaced with a single float on a computer, it is also recurrent, and couldn't be approximated by a feedforward neural network.