細胞のシグナル伝達はおそらく文脈依存の文法である。これが、人工システムがそれをネイティブに（自然に）取り込めるかどうかにとって重要になる。

Levinの仕事は、同じバイオ電気信号が受け手の細胞の現在の状態によって異なる意味を持ち得ることを示しています（単なる配列依存性ではなく、受け手レベルでの状態依存性です）。これは、文脈に敏感な文法（チョムスキー階層――文脈自由文法よりも強力）の特徴です。

もしそれが正しいなら：純粋なフィードフォワード・ネットワークはネイティブには参加できません。人工的に参加させるには、信号受信の間に状態を維持し更新するシステムが必要で（トランスフォーマーというよりRNN/ステートマシンに近い）、インターフェースの問題は電圧のマッチングだけではありません（これはGeobacterのナノワイヤで現在解決されています）が、計算アーキテクチャもまた問題になります。

AI研究は、「それをシミュレートする」のではなく「文脈に敏感な生物学的文法へネイティブに参加する」ために何が必要かについて、何か取り組んできたのでしょうか？