¿Cuánto sabemos sobre las redes neuronales biomecánicas?

Sabemos cómo funcionan las redes pequeñas y cómo aprenden.
Carecemos del poder de procesamiento para redes neuronales basadas en software a gran escala y carecemos de la miniaturización adecuada para redes neuronales basadas en hardware a gran escala, por lo que carecemos de la posibilidad de investigar redes que funcionen en abejas más complejas que una cucaracha.

Pero sabemos ciertas otras cosas.
Una red neuronal (on) necesita una instancia controladora, que controle su aprendizaje y
procesa la salida. Por sí misma, una red neuronal no contribuye más a la IA que una calculadora de bolsillo. Los pesos de las sinapsis marcan la diferencia. Una diferencia que solo se puede alcanzar a través del aprendizaje.

Para crear una IA débil, no falta nada. Hay muchos sistemas en el mercado que lo usan.

Por otro lado, en caso de una IA fuerte, no podemos decir lo que falta, ya que no tenemos una prueba adecuada ni una definición adecuada para ella.
La prueba de Turing solo diría si un sistema puede fingir suficiente comunicación humana.
Quizás haya miles de señales de detección en nuestras computadoras que nunca podrían expresarse.

Si especificamos la pregunta sobre una IA conectivista fuerte que sea capaz de comunicarse con nosotros, necesitamos un sistema NN de aprendizaje con procesamiento paralelo-masivo, alto poder de procesamiento para el control, una base de datos de conocimiento compleja con muchas cabezas brillantes y $$$ solo para averiguar si es posible.