A tokiói Sakana AI, amelyet korábbi vezető Google AI tudósok alapítottak, 2025. május 12-én bemutatta a Continuous Thought Machine (CTM) nevű új AI modell architektúrát. A CTM az első mesterséges neurális hálózat, amely a neuronok szinkronizációját használja alapvető érvelési mechanizmusként, és lehetővé teszi az AI számára, hogy lépésről lépésre "gondolkodjon" a problémákon. Ez jelentős eltérés a Transformer modellektől, amelyek párhuzamos, fix mélységű rétegeket használnak az inputok egyszeri feldolgozására.
A CTM két kulcsfontosságú újítást vezet be: minden mesterséges neuron hozzáfér saját történetéhez, és a modell alapvető viselkedése a neuronok közötti szinkronizáción alapul, ami gazdagabb dinamikát és különböző feladatmegoldó viselkedést eredményez. Az ImageNet-1K benchmarkon a CTM 72,47%-os top-1 és 89,89%-os top-5 pontosságot ért el, ami versenyképes eredmény az új architektúra figyelembevételével. A labirintus-megoldó feladatokban a CTM emberi-szerű megközelítést tanult meg, ahol nyomon követhetően végigköveti az útvonalat a labirintusban a figyelmi mintázataiban.
A CTM jelentős lépést jelent a biológiai és mesterséges neurális hálózatok közötti szakadék áthidalásában, mivel interpretálható és dinamikusan alkalmazkodó számítási képességeket kínál. A modell képes energiatakarékos következtetésre egyszerűbb feladatoknál, miközben mélyebb érvelést alkalmaz összetettebb problémáknál, ami gyakorlati előnyöket ígér a változó bemeneti komplexitással rendelkező vagy szigorú szabályozási követelményekkel rendelkező termelési rendszerekben.
Források:
1.
Sakana AI
2.
Ben Dickson
3.
Carl Franzen
