千脑计划：传感器-运动智能的新范式

人工智能在过去十年里取得了快速进展，主要得益于深度学习系统规模的提升。尽管如此，构建能够有效应对多样化真实环境的智能系统仍是重大挑战。本白皮书概述了千脑计划(Thousand Brains Project)，这是一项旨在开发另一种源自哺乳动物大脑运作原理的 AI 方法的持续性研究。我们展示了千脑系统的一个早期版本——一种传感器-运动智能体，独特适合快速学习广泛任务，最终实现人类大脑皮层的各种能力。其核心设计理念是采用基于哺乳动物大脑皮层柱所建模的循环计算单元——学习模块。每个学习模块均可作为半独立单元建模整个物体，通过空间结构参考框表示信息，并能估计并影响世界中的运动。学习是一种快速的关联过程，类似大脑中的 Hebbian 学习，利用围绕世界空间结构的归纳偏差，实现快速持续学习。多个学习模块可通过“皮层消息协议”(CMP)进行层级和非层级交互，形成更抽象的表征并支持多模态整合。我们阐述了驱动千脑系统设计的关键原则，并详细介绍了我们的首个实现系统——Monty 的实现细节。代码可在 https://github.com/thousandbrainsproject/tbp.monty 查阅，更详尽的文档也在 https://thousandbrainsproject.readme.io/ 提供。