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~ 아무도 관심 없을 시마네현 여행기 [上] ~
안녕하십니까 일붕 여러분들.시마네현 관련해서 짧은 여행기 올리면 보냐고 글을 올려봤는데, 댓글에서 본다고 하시는 분들이 꽤 있으시더군요.그래서 글에는 소질이 없지만 작성을 해 봅니다.Q : 시마네를 왜 가게 됨?본인은 대충 도쿄, 오사카, 구마모토, 후쿠오카, 시코쿠, 아오모리 정도 다녀온 뉴비임. 2박 3일의 가족여행지 선정 중에 어디가지하다가 뭔가 시마네현이 힙해보여서 고름.. 가족들도 힙한곳 좋아해서 찬성Q : 시마네 어떤 곳임?저도 현지인이 아니다보니 자세히는 모르지만, 조사 및 경험 결과 시마네현은 일본에서도 알아주는 깡촌임. 그럼에도 역사와 전통이 있어 한번쯤은 가볼 만한 가치가 있음. 여행 난이도가 높음. 오사카, 후쿠오카 마냥 떠먹여주지 않으며 적극적으로 뭘 할지 찾아다녀야 되고, 열차도 몇시간에 한대씩 옴. 그리고 관광지들이 널찍하게 떨어져 있기 때메 편의를 위해서는 개인적으로는 렌트카를 추천함. 주차는 왠만하면 무료고 운전난이도 매우 낮음.실제로 렌트카를 빌렸슴. 렌트카는 대충 타비라이에서 빌리면 됨. Sm3 정도 크기의 차였고 3일 19000엔 정도 냄. 싸다 싸Q : 일정 그리고 출발 전, 및 팁우선 여행 일정은 좀 되긴 했지만 2024년 12월 13일 ~ 15일(금~일)로 다녀 왔슴.. 매우 짧음가족과 함께 가는거라 시간을 길게는 낼 수 없었음. 알차게 출국시 새벽, 귀국시 저녁 비행기 이런것도 아니고.. 부모님도 연세가 있으셔서 빡센 여행보다는 힐링 여행을 지향했다.항공편은 에어서울 요나고 편임. 이게 한국에서 시마네현에 가는 가장 빠른 방법. 금요일 13:50 출발해서 일요일 15:50 귀국 비행기 뜨는 편임. 사실 대부분의 요나고 공항에 도착하시는 분들은 돗토리로 많이 도심. 돗토리는 쫌 가본 일붕이들 많을듯. 사구도 있고 글찮아. 근데 겨울이라 멋 없대서 아예 시마네현으로 가는 걸로 결정했어. 이로써 진정한 힙한 여행이 될수있다고 볼수있지글고 나처럼 직항으로 시마네현 여행 갈 사람을 위해 팁을 주자면 비행기 예매를 절대 미리 하지 마라. 무지성으로 6개월 전 미리하면 싸겠지? 해서 인당 30 만원에 발권했는데, 가는 사람 별로 없어서 그런지 1주전 되니까 10만원대 까지도 풀리더라 ㅋㅋ+ 에어서울인거 감안하세요 ㅋ대략적 동선이다. 렌트카 타고 돌아다녔으니 참조.1일 다마츠쿠리온천2일 요나고 + 마쓰에3일 마쓰에 관광 후 출국이런 간단한 일정으로 다녀왔어. 모든 동선은 차로 한시간 이내야.-1일차(2024.12.13)예정 도착 시간 14:50 인데 16시30분? 돼서야 요나고 입갤ㅋㅋ 에어서울 줘 패버리고싶음날씨는 흐릿했다 비가 콸콸왔음요나고키타로 공항에서 입국수속 하려는데 사람은 디게 많은데 창구가 두개 밖에 없어서 오래 걸렸다.. 당연히 지방 소규모 공항이니까 한국분들 95%유명한 게게게의 키타로 주인공이라함. 공항 이름도 거기서 본딴거야. 만화 거리도 있고 그러던데 본인은 잘 몰라서 패스렌트카는 nippon 렌트카에서 빌렷다. 한국어 기대 안했는데 한국어 안내문도 있음. 하지만 당연히 직원 분들은 영어, 한국어 힘드므로 참조. 본인은 즐피티 n3 정도는 돼서 이래저래 이해하고 보험 체결하고 차 빌렸슴.암튼 이제 첫번째 목적지인 다마츠쿠리 온천으로 출발. 다마츠쿠리 온천은 과거 굉장히 유명하고 사람이 많이 몰리던 관광지였는데 현재는 좀 쇠퇴한 편임. 다음은 지피티로 정보 요약“다마쓰쿠리 온천은 한때 전통과 역사로 이름난 온천지였으나, 2000년대 초반부터 교통 편의성 부족, 고령화, 여행 트렌드 변화 등의 이유로 관광객이 줄고 여관들이 잇따라 폐업하며 쇠퇴를 겪었다. 그러나 2007년 이후 지역 주민과 업계가 협력해 ‘미용 온천’이라는 콘셉트로 브랜드를 재정비하고, 온천수를 활용한 화장품 개발과 마을 통합 마케팅, 관광 인프라 개선 등을 추진하면서 다시 관광객을 끌어들이는 데 성공했다. 이로써 다마쓰쿠리 온천은 쇠퇴 위기를 극복하고 연간 방문객 100만 명 이상의 인기 온천지로 부흥할 수 있었다.”내가 볼땐 위치가 넘 에바임. 비행기 아니면 답이없다운전 중 찍어봄. 본인도 운전은 할 수 있지만, 경력이 짧아서 부모님이 걍 하신대서 맡김..처음에 좌측통행 적응 어려워하심.. ㅋㅋ 여기는 그 유명한 에시마 대교 내려오는 길이다. 에시마 대교는 이 짤로 유명함이정돈 아님. 아마 착시인듯??암튼 40분 정도 운전하여 료칸으로 도착! 원래 더 빨리 도착할수있는데 차내 네비에 당했다. ㅈㄴ 오래된 정보만 제공함. 반드시 구글 네비 쓰도록..첫날 방문한 료칸은 유서 깊은 온천료칸임. 이름은 유노스케노야도 초라쿠엔. 다마츠쿠리온센역 근처에 있다. 다이쇼 천황이 방문한 것으로 유명하고, 일본 최대 크기의 노천탕있다길래 바로 예약 때렸다. 1박 60-70만원 정도 했슴. 유노스케노야도 초라쿠엔 · Matsue, Shimane유노스케노야도 초라쿠엔 · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl내부 사진은 찍을 수가 없어서 퍼왔다. 노천탕은 이런 느낌. 크긴 ㅈㄴ 큼. 남녀 공용 노천탕이긴 한데 알몸으론 안하고 타올 같은거 나눠줘서 입고 들어감. 실망밖에서 바라본 전경료칸 내부. 당연히 한국어나 영어는 안통하고, 현지인 100% 더라. 진짜 해외온 느낌 낭낭함내부. 그냥 무난무난그냥 과자 맛있어서 찍어봄뭐 이런식으로 식사 예약 시간도 정해서 체계적으로 잘 해줌.아고다에서 예약한 석식 + 조식 플랜이라 석식 먹음. 시마네현 특산 돼지고기 샤브샤브 가이세키로 예약했다. 돼지고기 샤브샤브는 뭔가 좀 이상할 것 같았는데, 그냥 매우 맛있었음. 담백함. 그냥 짱 맛있음저녁 식사 정보쌩맥주 마심유자로 만든 디저트라는데 맛있더라. 직원한테 짱 맛있다고 하니까 좋아해주심밥 다 묵고 노천탕으로 가서 몸좀 지졌다. 사람 한명도 없더라 그래도 금요일인디 ㅋㅋ 탕 개큰데 전세냄 개꿀-2일차 (2024.12.14)첫날은 그냥 휴식과 힐링이고, 오늘은 본격적인 투어를 돈다.우선 일본의 근본중 근본 신사 이즈모타이샤를 가기위해 이즈모로 감.아침에 일어나서 정원 보면서 멍좀 때렸다 조식. 뭔가 예쁘긴 한데 별로 실속은 업슴뭘 먹는지 모르겠음. ㅎㅌㅊ식당은 대충 이런 식으로 생겼었다조수석에서 그냥 찍어봄이즈모타이샤 고고혓“이즈모타이샤(出雲大社)는 일본 시마네현에 위치한 가장 오래되고 신성한 신사 중 하나로, 인연과 결혼을 관장하는 오오쿠니누시노카미(大国主神)를 모시는 곳이다. 일본 신화에서 국토를 다스린 신으로 여겨지는 오오쿠니누시를 중심으로, 매년 음력 10월에는 전국의 신들이 이즈모에 모인다는 전설로 유명하며, 이에 따라 이 시기를 “신 없는 달(神無月)“이라 부르는 지역도 있다. 웅장한 신전 건축과 독특한 참배 방식, 영험한 연분의 신으로 널리 알려져 많은 이들이 소원을 빌기 위해 찾는 대표적인 영지이다.”암튼 근본 중 근본 신사다 이말이야. 인연을 원하거나 잘 유지하길 바라는 참배객들이 많이 온대. 올해는 좀.. 음 ㅠㅠ 이즈모타이샤 · Izumo, Shimane이즈모타이샤 · Izumo, Shimanemaps.app.goo.gl이즈모타이샤 주차장에 주차 후(무료) 차도 함 찍어주고. 차종은 기억 안남 아는 분 댓글좀이즈모타이샤 입갤하는 중분위기 좋다토리이 앞에서저기에 예전에 동전 꽂고 소원빌고 그랬대. 현재는 안전 상 이유로 불가한듯 함.“이즈모타이샤의 경내에 있는 가구라덴(神楽殿)에는 일본에서 가장 크다고 알려진 거대한 시메나와(注連縄, 신성한 짚줄)가 걸려 있으며, 참배객들이 이 시메나와에 동전을 던져 꽂는 독특한 풍습이 있다. 시메나와는 신성한 공간을 구분하는 상징물로, 악귀의 침입을 막고 정결함을 지키기 위해 설치되며, 여기에 동전을 던져 꽂히면 ‘소원이 이뤄진다’는 믿음이 퍼지며 관광객과 참배자들 사이에서 하나의 인기 체험 요소가 되었다. 이 풍습은 전통 신사 예법에 기반한 공식적인 의례는 아니지만, 현대적인 참여 문화로 자리 잡아 이즈모타이샤만의 독특한 참배 경험을 제공하고 있다.”암튼 구경 ㄱㄱㄱ사실 일본 신화와 신들에 대해 깊은 이해가 없으면 지루할수도 있음. 그래도 산책하기 너무 좋았다.토끼 귀엽노“이즈모타이샤에서 자주 볼 수 있는 토끼는, 이 신사에 모셔진 오오쿠니누시노카미와 관련된 일본 신화 ‘이나바의 흰 토끼’ 전설에서 유래한다. 이야기 속에서 흰 토끼는 속임수로 몸에 상처를 입은 뒤, 오오쿠니누시의 자비로운 치료로 회복하게 되는데, 이를 통해 오오쿠니누시는 인연과 자애의 신으로 상징되었다. 이 전설로 인해 이즈모타이샤 경내에는 토끼 조형물이 다수 설치되어 있으며, 토끼는 연애와 인연을 상징하는 행운의 동물로 여겨져 많은 참배객들에게 사랑받고 있다.”오리여기도 교토의니넨자카 산넨자카 마냥 관광거리가 있다 이말이야사람은 1/100 정도인듯 ㅎㅎ하지만 그 여유로움이 너무 좋다.걷다가 젠자이 (팥+떡) 이라는 특산물이 유명하대서 방문. Sakaneya Zenzaimochi · Izumo, ShimaneSakaneya Zenzaimochi · Izumo, Shimanemaps.app.goo.gl이런 느낌 맛은 그냥 그럼. 예상가능한 맛 ㅋㅋ여기저기 토끼 동상이 자주 보인다.거리 찍어봄여러 기념품 파는 곳도 있었다다음 편(마쓰에 성, 마쓰에 역사관 등..) 이어서..- dc official App
작성자 : 일본려횡고정닉
(사카나AI) 연속 사고 기계(CTM) 소개
연속 사고 기계(Continuous Thought Machines) 소개
2025년 5월 12일
Sakana AI에서는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징, 바로 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 연속 사고 기계는 뉴런 역동성 간의 동기화를 사용하여 작업을 해결하는 새로운 종류의 인공 신경망입니다.
요약
Sakana AI는 생물학적 신경망에서 영감을 받아 뉴런 활동의 동기화를 핵심 추론 메커니즘으로 독특하게 활용하는 AI 모델인 연속 사고 기계(CTM)를 자랑스럽게 발표합니다. 기존의 인공 신경망과 달리, CTM은 뉴런 수준에서 타이밍 정보를 사용하여 더 복잡한 신경 행동과 의사결정 프로세스를 가능하게 합니다. 이러한 혁신으로 모델이 문제를 단계별로 "사고"할 수 있으며, 추론 과정을 해석 가능하고 인간과 유사하게 만듭니다. 우리의 연구는 다양한 작업에서 문제 해결 능력과 효율성이 모두 향상됨을 보여줍니다. CTM은 인공 신경망과 생물학적 신경망 간의 간극을 메우는 의미 있는 진전을 나타내며, AI 능력의 새로운 지평을 열 수 있습니다.
자세한 내용은 대화형 보고서, 기술 논문 및 공개 코드를 참조하시기 바랍니다.
CTM이 미로를 해결하고 실제 사진에 대해 사고하는 시각화 (사진 제공: Alon Cassidy). 놀랍게도, 명시적으로 설계되지 않았음에도 불구하고, 미로에서 학습한 해결책은 매우 해석 가능하고 인간과 유사하여 해결책을 '사고'하면서 미로를 통과하는 경로를 추적하는 것을 볼 수 있습니다. 실제 이미지의 경우, 명시적인 인센티브가 없음에도 직관적인 방식으로 주변을 둘러봅니다.
소개
우리의 뇌는 가장 정교한 현대 AI조차도 어려워하는 영역에서 종종 훨씬 더 효율적으로 뛰어난 성능을 발휘합니다. Sakana AI에서는 AI의 발전을 위해 자연에서 영감을 찾곤 합니다. 예를 들어 진화를 사용한 모델 병합, 더 효율적인 언어 모델용 메모리 진화, 또는 인공 생명의 공간 탐색 등이 있습니다. 인공 신경망은 최근 몇 년간 AI가 놀라운 성과를 달성할 수 있게 했지만, 여전히 생물학적 대응물의 단순화된 표현에 머물러 있습니다. 생물학적 뇌에서 발견되는 특징들을 통합함으로써 AI의 새로운 수준의 능력과 효율성을 달성할 수 있을까요?
우리는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징인 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 2012년 딥러닝의 등장으로 AI 능력이 크게 도약했음에도 불구하고, AI 모델에 사용되는 인공 뉴런의 기본 모델은 1980년대 이후 크게 변하지 않았습니다. 연구자들은 여전히 뉴런이 얼마나 활성화되는지를 나타내는 단일 출력을 주로 사용하지만, 다른 뉴런과 비교하여 뉴런이 언제 활성화되는지의 정확한 타이밍은 무시합니다. 그러나 강력한 증거는 이러한 타이밍 정보가 생물학적 뇌에서 매우 중요하며, 예를 들어 스파이크 타이밍 의존 가소성에서 생물학적 뇌 기능의 기초가 됨을 시사합니다.
우리가 새로운 모델에서 이 정보를 표현하기 위해 사용한 방법은 단순히 뉴런이 자신의 행동 이력에 접근할 수 있게 하고, 단지 현재 상태만 아는 것이 아니라 이 정보를 사용하여 다음 출력을 계산하는 방법을 학습하는 것입니다. 이를 통해 과거의 다른 시점의 정보를 기반으로 행동을 변경할 수 있습니다. 또한, 새로운 모델의 주요 행동은 이러한 뉴런 간의 동기화에 기반하며, 이는 작업을 해결하기 위해 함께 조정하기 위해 이 타이밍 정보를 활용하는 방법을 학습해야 함을 의미합니다. 우리는 이것이 현대 모델에서 관찰되는 것보다 훨씬 더 풍부한 역동성의 공간과 다른 작업 해결 행동을 만들어낸다고 주장합니다.
이 타이밍 정보를 추가한 후, 우리는 여러 작업에서 광범위한 비자명한 행동을 관찰했습니다. 아래에 몇 가지 결과를 강조합니다. 우리는 매우 해석 가능한 행동을 봅니다: 이미지를 관찰할 때, CTM은 장면 주위를 주의 깊게 시선을 이동시키며, 존재하는 가장 두드러진 특징에 집중하기로 선택하고 일부 작업에서 성능이 향상됩니다. 우리는 특히 뉴런 활동의 역동성에서 보여지는 행동의 다양성에 놀랐습니다.
CTM에서 관찰된 뉴런 역동성 샘플로, 다른 입력에 따라 어떻게 변화하는지 보여줍니다. CTM은 명확하게 매우 다양한 뉴런 행동 세트를 학습합니다. 각 뉴런(임의의 색상)이 다른 뉴런과 함께 활성화되는 방식을 우리는 동기화라고 부릅니다. 우리는 이를 측정하고 CTM의 표현으로 사용합니다.
새로운 모델의 행동은 새로운 종류의 표현에 기반합니다: 시간에 따른 뉴런 간의 동기화입니다. 우리는 이것이 엄격한 에뮬레이션은 아니지만 생물학적 뇌를 훨씬 더 연상시킨다고 믿습니다. 우리는 결과적인 AI 모델을 연속 사고 기계(CTM)라고 부르며, 이는 이 새로운 시간 차원, 풍부한 뉴런 역동성 및 동기화 정보를 사용하여 작업에 대해 '사고'하고 답을 제공하기 전에 계획을 세울 수 있는 모델입니다. 우리는 이름에 '연속'이라는 용어를 사용하는데, 이는 CTM이 추론할 때 전적으로 내부 '사고 차원'에서 작동하기 때문입니다. 소비하는 데이터에 대해 비동기적입니다: 정적 데이터(예: 이미지) 또는 순차적 데이터에 대해 동일한 방식으로 추론할 수 있습니다. 우리는 이 새로운 모델을 광범위한 작업에서 테스트했으며 다양한 문제를 해결할 수 있고 종종 매우 해석 가능한 방식으로 해결할 수 있음을 발견했습니다.
우리가 관찰한 뉴런 역동성은 훨씬 덜 다양한 행동을 보이는 더 전통적인 인공 신경망과 달리 실제 뇌에서 측정된 역동성을 다소 더 연상시킵니다. 아래에서 클래식 AI 모델인 LSTM과의 비교를 참조하세요. CTM은 다른 주파수와 진폭으로 진동하는 뉴런을 보여줍니다. 때로는 단일 뉴런에서 다른 주파수를 볼 수 있고 다른 뉴런은 작업을 해결할 때만 활동을 보입니다. 이러한 모든 행동은 완전히 창발적이며, 모델에 설계되지 않았고, 타이밍 정보를 추가하고 다른 작업을 해결하는 방법을 학습하는 부작용으로 나타난다는 점을 강조할 가치가 있습니다.
CTM의 신경 역동성과 현재 인기 있는 인공 신경망에서 관찰된 역동성의 비교.
새로운 CTM 모델 아키텍처 테스트
새로운 시간 차원이 있기 때문에 CTM의 주요 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 문제를 해결하는 방법을 관찰하고 시각화할 수 있다는 것입니다. 신경망을 통한 단일 패스로 이미지를 분류할 수 있는 기존 AI 시스템과 달리, CTM은 작업을 해결하는 방법에 대해 '사고'하기 위해 여러 단계를 수행할 수 있습니다. CTM의 능력과 해석 가능성을 보여주기 위해 아래에서 두 가지 작업을 소개합니다: 미로 해결과 사진 속 객체 분류. 더 많은 작업에 대한 데모는 대화형 보고서와 학술 논문에서 확인할 수 있습니다.
미로 해결
이 작업에서 CTM은 2D 탑다운 미로를 제시받고 이를 해결하는 데 필요한 단계를 출력하도록 요청받습니다. 이 형식은 모델이 단순히 경로의 시각적 표현을 출력하는 것이 아니라 미로 구조에 대한 이해를 구축하고 해결책을 계획해야 하므로 특히 어렵습니다. CTM의 내부 연속 '사고 단계'를 통해 계획을 개발할 수 있으며, 각 사고 단계 동안 미로의 어느 부분에 집중하는지 시각화할 수 있습니다. 놀랍게도, CTM은 미로를 해결하는 매우 인간적인 접근 방식을 학습합니다—실제로 주의 패턴에서 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것을 볼 수 있습니다.
CTM은 관찰(주의 사용)하고 단계(예: 왼쪽으로 이동, 오른쪽으로 이동 등)를 직접 생성하여 미로를 해결합니다. 이는 직접적으로 신경 역동성의 동기화(즉, 동기화 자체에서 선형 프로브 사용)를 사용하여 수행됩니다. 주의 패턴이 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것에 주목하세요: 매우 해석 가능한 접근 방식입니다. 대화형 보고서에서 미로 해결 시각화의 대화형 버전을 탐색해 보세요.
이 행동에서 특히 인상적인 점은 모델의 아키텍처에서 자연스럽게 나타난다는 것입니다. 우리는 CTM이 미로를 통과하는 경로를 추적하도록 명시적으로 설계하지 않았습니다—학습을 통해 이 접근 방식을 스스로 개발합니다. 또한, 더 많은 사고 단계가 허용될 때 CTM이 훈련된 지점을 넘어서도 계속해서 경로를 따라가며, 실제로 이 문제에 대한 일반적인 해결책을 학습했음을 보여준다는 것을 발견했습니다.
이미지 인식
ImageNet은 2012년 딥러닝 혁명을 촉발시킨 클래식 이미지 분류 벤치마크입니다. 기존 이미지 인식 시스템은 단일 단계로 분류 결정을 내리지만, CTM은 결정을 내리기 전에 이미지의 다른 부분을 검토하는 여러 단계를 수행합니다. 이러한 단계별 접근 방식은 AI의 행동을 더 해석 가능하게 만들 뿐만 아니라 정확도도 향상시킵니다: 더 오래 "사고"할수록 답변이 더 정확해집니다. 또한 이를 통해 CTM이 더 간단한 이미지에서는 더 적은 시간을 사고하도록 결정할 수 있어 에너지를 절약할 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 고릴라를 식별할 때 CTM의 주의는 눈에서 코, 입으로 이동하며 인간의 시각적 주의와 현저하게 유사한 패턴을 보입니다.
여기서 우리는 이미지를 분류할 때 CTM의 행동 예를 봅니다 (사진 제공: Alon Cassidy). 히트맵은 이미지를 처리할 때 CTM이 주의를 집중하는 위치를 보여주며, 화살표는 주의의 중심을 나타냅니다. 대화형 보고서에서 더 많은 예시를 볼 수 있습니다.
이러한 주의 패턴은 모델의 추론 과정에 대한 창을 제공하여 분류에 가장 관련성이 있다고 판단하는 특징을 보여줍니다. 이러한 해석 가능성은 모델의 결정을 이해하는 데 가치가 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 편향이나 실패 모드를 식별하고 해결하는 데도 유용합니다.
결론
현대 AI가 '인공 신경망'으로서 뇌에 기반을 두고 있음에도 불구하고, AI 연구와 신경과학 간의 겹침은 오늘날에도 놀랍도록 얇습니다. AI 연구자들은 단순성, 효율적인 훈련 및 AI 발전을 이끄는 지속적인 성공으로 인해 80년대에 개발된 매우 단순한 모델을 고수하기로 선택합니다. 반면 신경과학은 지능의 우수한 모델을 만들려고 시도하기보다는 주로 뇌를 이해하는 목적으로 뇌의 훨씬 더 정확한 모델을 만들 것입니다(물론 하나가 다른 하나로 이어질 수 있지만). 이러한 신경과학 모델은 복잡성이 추가되었음에도 불구하고 일반적으로 여전히 현재의 최첨단 AI 모델보다 성능이 떨어지므로 AI 응용 분야를 위해 더 조사할 만큼 특히 매력적이지 않을 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 현대 AI를 어떤 측면에서 뇌의 작동 방식에 더 가깝게 만들지 않는 것은 놓친 기회라고 믿으며, 이런 방식으로 훨씬 더 능력 있고 효율적인 모델을 찾을 수 있을 것입니다. 2012년 능력의 대규모 도약, 이른바 "딥러닝 혁명"은 뇌에서 영감을 받은 모델인 신경망 때문에 발생했습니다. 이러한 진전을 계속하기 위해 계속해서 뇌에서 영감을 받아야 하지 않을까요? CTM은 여전히 중요한 문제를 해결하기 위한 실용적인 AI 모델이면서도 뇌와 더 유사한 행동의 초기 힌트를 보여주는 방식으로 이 두 분야 간의 격차를 좁히려는 우리의 첫 번째 시도입니다.
우리는 이러한 자연에서 영감을 받은 방향으로 모델을 계속 발전시키고 어떤 새로운 능력이 나타날 수 있는지 탐색하게 되어 매우 기쁩니다. 다른 작업에서 CTM의 행동에 대한 더 자세한 예는 대화형 보고서를 방문하시기 바랍니다. CTM의 아키텍처 및 구현에 대한 전체 세부 사항은 기술 논문 및 코드에서 찾을 수 있습니다.
우리가 앞으로 나아가면서, AI 및 신경과학 커뮤니티가 생물학과 계산의 이 유망한 교차점을 탐색하는 데 함께 참여하기를 초대합니다. 함께 인공 신경망의 실용적인 이점을 유지하면서 생물학적 지능의 놀라운 능력을 더 잘 포착하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
Sakana AI
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© Sakana AI 株式会社
원본 출처: https://sakana.ai/ctm/
번역: 특이점이온다 갤러리의 초존도초
작성자 : 초존도초고정닉
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