Nevrovitenskapsinspirerte arkitekturer for å bygge virkelig adaptiv AI Moderne AI-systemer er kraftige, men skjøre. Tren en modell, ta den i bruk, og se ytelsen forverres etter hvert som verden endrer seg. Trener på nytt på nye data, og modellen glemmer det den visste. Denne syklusen produserer systemer som utmerker seg på statiske benchmarks, men som sliter med kontinuerlig tilpasning – noe biologisk intelligens håndterer uten anstrengelse. En mus kan få skudd lære å finne vann i en ny labyrint på omtrent ti forsøk, en læringsrate som er tusen ganger raskere enn tradisjonelle laboratorieoppgaver. Likevel opplever våre mest sofistikerte nevrale nettverk katastrofal glemsel når de blir bedt om å lære sekvensielt. Hjernen tilbyr en annen arkitektur. Den fungerer ikke som et enkelt sammenfiltret nettverk, men som smart sammenkoblede spesialiserte moduler—prosesseringskanter for visuell cortex, motorisk cortex-beregning i kraftrommet, prefrontale områder som sporer oppgavestrukturert minne. Hver modul bygger interne modeller som oppdateres gjennom prediksjonsfeil når forventede utfall avviker fra virkeligheten. Disse signerte undervisningssignalene er nå oppdaget på sensoriske, motoriske og belønningskretser. Mackenzie Weygandt Mathis syntetiserer disse innsiktene til et forslag om adaptiv agentisk AI. I stedet for å forfølge stadig større monolittiske grunnlagsmodeller, argumenterer hun for systemer av domenespesifikke kodere hvis output er felles optimalisert i et delt latent rom. Hver koder overvåkes av prediksjonsfeilsignaler—robuste kodere forblir «låst» mens de som viser dårlig ytelse blir «låst opp» for kontinuerlig læring ved bruk av minnereplay eller synaptisk intelligens, uten å ta hele systemet offline. Det bredere prinsippet: ved å strukturere KI rundt nevrovitenskapsinspirert modularitet og feilbasert prediksjonsoppdatering i stedet for monolittisk skala, blir det mulig å bevege seg utover statiske modeller mot genuint adaptiv intelligens—systemer som kontinuerlig forbedrer sine modeller av verden gjennom interaksjon med den. Artikkel: