인공지능 기반 뇌 구조 모방 AI 프레임워크 NeuroCode 소개
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- AI 개발자, 뉴로시MBOL릭 AI 연구자, AGI(인간형 인공지능) 개념 탐구자
- 중급~고급 수준의 기술 이해가 필요 (뇌 신경망 구조, 모듈형 AI 설계 기초 지식)
핵심 요약
- 뇌의 모듈형 구조를 기반으로 한 AI 아키텍처 개발 (감각, 논리, 결정 등 분리된 모듈 설계)
- 대규모 훈련 데이터 의존도 최소화 (현재 AI의 "브루트포스 스케일" 접근 대체)
- 아이처럼 학습, 수면, 기억 선택 등 인간 뇌 기능을 모방하는 AI 목표
섹션별 세부 요약
1. 개요
- NeuroCode는 인간 뇌의 구조와 작동 방식을 연구하여 AI를 재구성하는 프로젝트
- 현재 AI의 한계 (트리리온 토큰 기반 훈련)를 극복하고자 함
- 실험적 프레임워크 구축: 감각, 논리, 결정 등 뇌 영역별 모듈 분리 및 활성화/비활성화 가능
2. 현재 AI의 한계
- 대부분의 AI 프로젝트가 LLM(대규모 언어 모델) 중심의 브루트포스 스케일 접근
- NeuroCode의 철학: 뉴로과학과 정렬된 모듈형, 철학적 접근
3. 목표
- 아이처럼 학습 (경험 기반 학습)
- 수면 기능 (학습 후 휴식을 통한 정보 정리)
- 선택적 기억 (중요 정보만 저장)
- 자원 제약으로 인해 논리 구조 설계에 초점
4. 미래 비전
- 시뮬레이션 기반 메모리 시스템 개발
- 의식 sandbox (인간 의식을 모방하는 가상 환경) 구축
- 공개 협업을 통해 아이디어 및 피드백 수집
결론
- NeuroCode 프로젝트 참여자 모집: 뉴로시MBOL릭 AI, AGI 개념 연구자, 기술적 피드백 제공자
- 실무 적용 팁: 대규모 데이터 의존도가 높은 AI 프로젝트에 대한 대안으로, 모듈형 구조와 뇌 기능 모방을 핵심으로 한 설계를 고려
- GitHub 링크 (