Inteligencia Artificial - algo no encaja

veo los modelos conexionistas del perceptron y sus derivados y hay algo que
no me encaja:
-puede que esos modelos de aprendizaje den algunos resultados, pero me da que
lo que ocurre con las neuronas reales es completamente distinto
-lo que no se debe hacer es que para cambiar las conexiones de una neurona
se tenga que hacer un analisis del conjunto de ellas
-el proceso de aprendizaje debe funcionar individualmente
-una neurona real dependiendo de que modifica sus conexiones?
-hay "neurotransmisores del exito"?

podriamos desarrollar un programa para testear diferentes modelos
con unas pocas neuronas hasta dar con el proceso de aprendizaje individual

si teneis alguna idea o alguna información al respecto...