Не бях чел досега за фрактални ИНН. Интересн материал, но ще ми трябва малко време за да го прегледам по- подробно. Все пак...
На пръв поглед изглежда, че модела има аналогия с динамиката на НН на по-ниско от клетъчното ниво, на което стъпват конвенционалните модели. Това може да бъде доста продуктивен подход по отношение симулиране динамиката на НН на по- ниско ниво. Има някаква кореспонденция с модерните в момента научни схващание в областа на квантовата физика - теория на Великото обединение, в която всички елементарни частитици (кварки) са едно и също нещо, само че при различни нива на енергии... Ще рече, че в науката е модерно привидно опростяване на модлелите чрез детайлизиране на съществуващите такива(може би изисква повече пояснения, но ще се въздържа, за да не излезна извън темата).
Дори може да се окаже, че фракталните ИНН изискват по- малко изчислителна мощност от аналогичните им конвенционални модели... но това е само голо предположение:) трябва да поразгледам нещата по- отблизо.
Един сериозен проблем в ИНН и подходите за еволюиране им е така нар. способност за еволюция(evolvability) и свързано със скороста на достигане на целевото поведение. Темата е дълга, но аз ще спомена само
един аспект. Забелязва се, че с нарастване сложноста на еволюираната ИНН(брой неврони, архитектура и т.н.) са забавя скороста на еволюция. Та тук интересния въпрос за мен е дали една фрактална мрежа би имала по- голяма способноста да еволюира от аналогичните конвенционални модели!?

И другите материали са доста интересни. Особено частта за Creativity Machines.

По отношение на твойта идея за вируталната система.
В същност като че ли има доста такива опити. Има обаче някой важни въпроси (май в ИИ има само въпроси:) )
Най важния е: Каква би била целта на такава система? В смисъл дали ще е инструмент за доказване на хипотези
или инжинерно решение, което да се използва по- късно за управление на нещо.
Защото имено от това зависят параметрите на системата - дали да е опростена или да отразява биологичните характериситки на познатите ни такива.
А определено времевото деференциране на активността на системата(ако съм разбрал правилно идеята ти)
е от значение за обработка на времеви-зависим вход, какъвто би бил всеки вход от среда, чиято важна характеристика е времето. Макар че в реалните неврони не се забелязва, кой знае каква синхронизация в активностите, на глобално ниво.
Между другото не знам дали основния ти интрес към когнитивно моделиране е по-вече инжинерен или научен.
В смисъл занимаваш ли се със симулации или просто имаш теоритичен глад към тази област?

По отношение на симулациите една интересна информация:
Скоро един физик на име проф. Стивън Хокингс взе Нобелова награда за неговата Теория на браните. Става дума за паралелни светове, но не за това го споменавам.
Той се спряга като най- талантливия физик от времето на Айншайн. В този труд, след математически аналаиз на ентропията на черна дупка стига до извода,
че нашата Вселена изглежда като тримерна(в неговата теория света е 11-мерен и напомням че е взел Нобелова награда за това въпреки, че на някой може да му се струва фантастика)
проекция на двумерен запис. Представете си го като холограма която е получена от 2-мерна интерференчна картина, демек двумерна плака.
До тук с научните теории. На базата на тази теория той публикува една статия, която е просто негово мнение
един вид научна спекулация, която се казва What If We are Simulation?
Това е една доста интересна статия по отношение на симулационните теории изобщо и то от такъв капацитет като него.