В журнале ВАК опубликована статья по результатам моделирования бота: 

https://psycholinguistic.ru/arhiv/2021%E2%84%964(16).pdf 39-я страница.

Наткнулся статью с историей открытия мРНК вакцинации. Те же проблемы. Оказывается идея возникла еще 20 лет назад:

Принцип очень прост: РНК переносит схему построения вирусного белка в мышечные клетки. Они сразу же начинают вырабатывать вирусный белок. Иммунная система распознает вещество как чужеродное и организует защиту…

Но инвесторы как обычно только морщились и не спешили финансировать:

Инвесторы, которые имеют научное образование, они все отвернулись, аргументируя это тем, что если это так здорово, то кто-то давно сделал бы это в Бостоне или Гарварде. Этого вообще не может быть…

В итоге идея, которой сейчас наперегонки заняты все ведущие фармкомпании поддерживалась на одном энтузиазме с тщетными попытками пробиться:

Перед своим мысленным взором Ингмар видит будущее замечательной РНК-медицины: методы лечения сердечного приступа, наследственных заболеваний, иммунных расстройств и даже рака. О чем он и не догадывался: о том, что ему придется годами предлагать свои познания, как кислое пиво. И он не единственный провидец мРНК, которому это нравится. Прорыв должен подождать...

Снова и снова Ингмар Хоер пытался вдохновить спонсоров на эту идею. Долгое время напрасно. Пузырь доткомов лопнул, и профессионалы слишком хорошо знали, что все может пойти не так…

Единственными людьми, которых удалось убедить, были неученые. Такой же человек, как Ингмар Хоер, который пришел из ИТ-индустрии. В этом как раз и заключается суть. Мы движемся в ИТ-индустрии, а не в биологии и медицине, потому что мы можем, так сказать, разговаривать с телом. Мы нашли язык, который понимает тело…

Причем в разных местах, разными одиночками:

Много лет Каталин Карико проводила исследования в Пенсильванском университете в США. Она снова и снова запрашивала деньги на проект, и каждый раз заявки отклонялись. Требовалась ДНК, а не мРНК. Даже от своей мечты стать профессором университета Каталин пришлось отказаться…

Мы провели много экспериментов со свиньями и другими животными. Это была большая проблема. Но мы не смогли доказать эффективность мРНК. В клеточных культурах мы увидели эффект, но с живым зверем ничего не происходило...

Хотя исследования были в тупике, Каталин не сдавалась, продолжая заниматься своей мРНК, за что уже давно считалась тупоголовой. Но в 2005 году все изменилось:

"итак, все эти возможные исследования прошли. И вот я встретила Дрю Вайсмана за копировальным аппаратом в институте. Я позвонила ему, и он сказал мне, что он из государственных институтов здравоохранения и что он работает вместе с Энтони Фаучи над вакциной против ВИЧ. С ДНК и так далее. И я сказала: я могу предоставить ему подходящую мРНК"…

И если бы не пандемия, так бы и продолжалось катание ваты и оценка рисков:

Озлем Тюреси рассказал об этом вскоре после регионального ток-шоу на Кельнской встречи: „Мы уже были почти бессильны от большого волнения. И вот тогда мы услышали: вакцинация работает, и она действительно неожиданно эффективна - 95 процентов. Уже есть несколько прививок, которые справляются с этим. Вот тогда мы впервые обнялись, обрадовались, и впервые налили себе чаю".

Вот похожая разработка модели нейросети близкой к природной. Пишут, что код в открытом доступе, сделан на Python.

Исследователи группы «Нейросимвольная интеграция» Института искусственного интеллекта AIRI и студенты МФТИ создали первую в России биологически правдоподобную вычислительную модель памяти агента, который способен эффективно оперировать в незнакомой среде под воздействием внешнего сигнала подкрепления. Например, навигироваться и искать ресурсы в лабиринтах и помещениях.

Разработанная модель агента может оперировать абстракциями состояний и действий. Это значит, что он способен совершать сложные действия на базе уже известных ему простых операций. Например, научившись искать дверь в помещении, агент сможет использовать этот навык для решения более сложных задач, в то время как большинство существующих сейчас программ требует создания новой инструкции для каждой конкретной задачи. Помимо внешней мотивации (награды за успешно совершенное действие), у разработанного научной группой агента присутствует и внутренняя. Это делает его поведение более сложным и автономным. Внутренняя мотивация обеспечивает осмысленное поведение в отсутствие внешнего подкрепляющего сигнала. Это означает, что такой агент сможет не только искать решение задачи, как большинство стандартных программ, но и изучать мир вокруг себя. Информация взята с портала «Научная Россия».

По моему, они достаточно близко подошли к модели  МВАП :

Существуют доказательства того, что поведение и знания у людей организованы иерархически...

Еще одним фактором, отличающим живые существа от искусственных агентов, является врожденная способность действовать в отсутствие прямых стимулов вознаграждения, связанных с целью...

Мы также снабжаем его механизмом, который модулирует поведение агента путем взвешивания между внешними и внутренними мотивациями для эффективной адаптации к меняющимся целям...

Получается, что все таки темой моделирования природной нервной системы занимаются достаточно серьезно, просто это на сегодняшний момент коммерчески не востребовано и представляет пока чисто научный интерес.