Последнее десятилетие искусственный интеллект развивался преимущественно за счет методов глубокого обучения. Но создание систем, работающих в сложном трехмерном пространстве (даже несмотря на некоторые успехи VLA-моделей), остается по-прежнему трудной задачей. В статье представлен альтернативный подход к созданию систем искусственного интеллекта, разработанный Джеффом Хокинсом и командой Numenta (с начала этого года — Thousand Brains Project). Описана ранняя версия сенсомоторного агента, способного изучать объекты в пространстве подобно тому, как это происходит в неокортексе. Ключевой особенностью его архитектуры является использование повторяющегося вычислительного (обучающегося) модуля, подобного кортикальной колонке мозга млекопитающих.
