Строение мозга - это совокупность клеток нейронов, как я понимаю, одновременно проводников...

Такие работы проводились несколько десятилетий назад. Создавались персептроны на тригерах и персептроны из других радиодеталей.
Такие системы, разумеется не являлись самообучаемыми, так как в отличие от человеческого мозга эти системы статические, а не динамические. То есть через них не прокачивается энергия и их энтропия не уменьшается. К тому же они не наращиваются сами.
Но обучать их распознавать образы удавалось очень хорошо. Например, распознавать почерк людей и переводить текст из письменного в печатный. Или распознавать вражеские самолеты среди своих самолетов в небе.
Скорость этих процессов оставляла желать лучшего.
Сейчас такие работы пытаются проводить на нанообъектах для повышения скорости реальных процессов.
Есть не реальные модели, а теоретические работы по структурам типа персептронов в спиновых стеклах или в случайно разбросанных джозефсоновских контактах в сверхпроводниках. Но таких реальных устройств нет. Это только математические модели.
Ну и конечно же, огромное количество работ посвященных клеточным автоматам по моделированию тех или иных аспектов работы мозга. В том числе работы по распространению возбуждений в нейронных сетях, распознаванию образов, моделированию распределенной памяти, моделям динамической памяти, формированию динамических структур и т. п.
Есть куча компьютерных программ по клеточным автоматам. Самая знаменитая "Жизнь" (Life), описана лет 15 назад Мартином Гарднером в одном из номеров Scientific American. Правила взаимодействия клеток этого 2-мерного клеточного автомата позволяют получать как неуничтожаемые динамические структуры, так и бесконечно размножаемые структуры. Это, конечно же, не модель реального распространения возбуждения в головном мозге и не реальная модель воспоминаний, но важен сам принцип того, что это можно смоделировать.

есть одно НО: структура человеческого мозга постоянно меняется - появляются новые связи между нейронами, рвутся ненужные. как ты это аппаратно реализуешь? грубо говоря реальная нейросеть динамична, а не статична как машинный ИИ.
машинную нейросеть обучают за счет изменения весовых коэффициентов на связях между клетками, таким образом если мы хотим имитировать появление новых связей и стирание старых мы должны связать ВСЕ КЛЕТКИ СО ВСЕМИ - то есть сколько нибудь умная нейросеть - из 10 например клеток - будет иметь уже такое немерянное количество связей - что время тренировки сети будет стремиться к бесконечности. а у человека несколько миллиардов клеток. хотя думаю нервный узел какого-нибудь дождевого червя - теоретически уже современных мощностей должно хватить обсчитать.

Дело в том, что мы не знаем до сих пор, как работает логика человека и как устроен механизм его памяти. А способы абстракции от бинарной логики машины порождают огромные сложности при реализации даже простейшего интеллекта.
Даже нейросети, казавшиеся панацеей в этом отношении, себя не оправдали. Для функционирования машины с аналогом примитивного интеллекта нужны огромные ресурсы. Да и само понятие "интеллект" в плане функционирования и содержания еще не так хорошо определено.
Обучающиеся системы уже есть, но они способны лишь сортировать информацию по заранее определенным программой категориям. Самостоятельно производить ЗНАНИЯ и СОЗДАВАТЬ категории они не могут.

может, и можно, только это достаточно сложно)
Есть за что Нобель получить.. Дерзайте!!!

нуу, дело в том, что ученые еще не знают о мозге почти ничего. например, как передается информация внутри него? есть море теорий и гипотез, но мне больше всего понравилась квантовая теория ( гугл в помощь) даже создали первый квантовый комп. вопрос в том, что он весьма ограничен в процессах, нестабилен и занимает ну очень много места.... так что надо сначала разобраться в фундаментальных вопросах, а уже потом замахиваться на повторение пройденого...