호킨스는 인간 두뇌의 내부 작동을 설명하기 위한 이론을 만드는 데 시간을 보냈고 그 개념을 소프트웨어 청사진에 적용했습니다. 그의 알고리즘은 뇌에 있는 약 100개의 뉴런의 반복 회로 동작을 재현하는 것을 목표로 네트워크에서 작동합니다. 이 뉴런은 신피질의 뇌 바깥층에서 찾을 수 있습니다.
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“우리의 목표는 생물학적 영감을 얻는 것이 아닙니다. 나는 정확하게 재현하고 싶다”고 호킨스는 뉴스 매체에 말했다. "이것이 실제로 기계 지능을 구축하는 방법입니다."
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100명으로 구성된 IBM 연구팀은 이미 이 알고리즘을 사용하여 작물의 위성 이미지를 분석하고 오작동하는 현장 기계를 찾아내기 시작했습니다. 베테랑 연구원인 Winfried Wilcke가 팀을 이끌고 있으며, 그는 과거에도 Numenta의 소프트웨어를 칭찬한 적이 있습니다. 이 프로젝트는 내부적으로 Cortical Learning Center로 알려져 있습니다.
Wilcke는 Numenta 알고리즘을 물리적으로 재현한 컴퓨터를 만들 계획을 설명했습니다. 여기에는 알고리즘에 설명된 네트워크를 모방하여 물리적 연결을 통해 여러 개의 실리콘 웨이퍼를 서로 쌓아 올리는 작업이 포함됩니다.
그러나 모든 사람이 호킨스의 연구를 확신하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 기하학적 인텔리전스 창립자인 게리 마커스(Gary Marcus)는 알고리즘이 너무 단순화되었다고 믿습니다. 그는 또한 알고리즘이 단지 흉내만 낼 뿐이라고 주장합니다. 일부 알려진 뇌의 메커니즘
어쨌든 Numenta의 직원은 여전히 Hawkins가 만든 알고리즘을 완성하는 데 집중하고 있습니다. 그들은 현재 물리적 장비를 제어하는 소프트웨어를 가르치고 있으며, 이는 로봇 공학에 유용할 수 있습니다.
Hawkins와 그의 팀은 향후 30년간의 컴퓨팅을 위한 지적 재산 기반을 구축하고 있다고 믿습니다. 호킨스의 연구가 인공 지능 세계에서 계속해서 진전을 이룰지는 시간만이 말해 줄 것입니다.
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