Arsitektur yang terinspirasi ilmu saraf untuk membangun AI yang benar-benar adaptif Sistem AI modern kuat tetapi rapuh. Latih model, terapkan, dan saksikan performa menurun saat dunia bergeser. Latih ulang pada data baru, dan model melupakan apa yang diketahuinya. Siklus ini menghasilkan sistem yang unggul dalam tolok ukur statis tetapi berjuang dengan adaptasi berkelanjutan — sesuatu yang ditangani oleh kecerdasan biologis dengan mudah. Seekor tikus dapat belajar menemukan air di labirin baru dalam kira-kira sepuluh percobaan, tingkat belajar 1.000 kali lebih cepat daripada tugas laboratorium tradisional. Namun jaringan saraf kita yang paling canggih menderita kelupaan bencana ketika diminta untuk belajar secara berurutan. Otak menawarkan arsitektur yang berbeda. Ini beroperasi bukan sebagai jaringan kusut tunggal tetapi sebagai modul khusus yang saling berhubungan dengan cerdas—tepi pemrosesan korteks visual, komputasi korteks motorik dalam ruang gaya, wilayah prefrontal yang melacak memori terstruktur tugas. Setiap modul membangun model internal yang diperbarui melalui kesalahan prediksi ketika hasil yang diharapkan menyimpang dari kenyataan. Sinyal pengajaran yang ditandatangani ini sekarang telah ditemukan di seluruh sirkuit sensorik, motorik, dan penghargaan. Mackenzie Weygandt Mathis mensintesis wawasan ini menjadi proposal untuk AI agen adaptif. Alih-alih mengejar model fondasi monolitik yang semakin besar, dia berpendapat untuk sistem encoder khusus domain yang outputnya dioptimalkan bersama dalam ruang laten bersama. Setiap encoder dipantau oleh sinyal kesalahan prediksi—encoder yang kuat tetap "terkunci" sementara yang menunjukkan kinerja yang menurun akan "tidak terkunci" untuk pembelajaran berkelanjutan menggunakan pemutaran ulang memori atau kecerdasan sinaptik, tanpa membuat seluruh sistem offline. Prinsip yang lebih luas: dengan menyusun AI di sekitar modularitas yang terinspirasi ilmu saraf dan pembaruan berbasis kesalahan prediksi daripada skala monolitik, menjadi mungkin untuk bergerak melampaui model statis menuju kecerdasan yang benar-benar adaptif—sistem yang terus menyempurnakan model dunia mereka melalui interaksi dengannya. Kertas: