Tokio 런타임에서의 AGI 시도: 생물학적으로 영감을 받은 AI 실험의 실패

개발자는 Tokio 런타임에서 생물학적 신경망을 기반으로 한 AGI 시스템 구축을 시도했습니다. 비동기 신경망을 구축하고 유전 알고리즘을 사용하여 훈련했지만, 실험은 최종적으로 실패하여 최고 점수는 겨우 3점에 그쳤습니다. 저자는 Tokio가 많은 신경 충격을 효율적으로 처리하지 못하고 유전 알고리즘의 최적화 전략이 실패의 원인일 수 있다고 시사합니다.