Bài báo này tập trung vào khả năng thích ứng nhanh chóng của não bộ với các bối cảnh mới và học hỏi từ dữ liệu hạn chế, một khả năng mà các thuật toán AI khó có thể sao chép. Lấy cảm hứng từ nhịp điệu dao động cơ học của các tế bào thần kinh, chúng tôi phát triển một mô hình học tập sử dụng các dao động cường độ liên kết. Trong mô hình này, việc học tập liên quan đến việc phối hợp các dao động này và các dao động liên kết nhanh chóng thay đổi sự phối hợp, cho phép mạng lưới phát hiện và thích ứng với những thay đổi ngữ cảnh tinh tế mà không cần giám sát. Do đó, mạng lưới này trở thành một kiến trúc AI chung có khả năng dự đoán động lực của nhiều bối cảnh, bao gồm cả những bối cảnh chưa được biết đến. Những kết quả này cho thấy mô hình này đại diện cho một điểm khởi đầu mạnh mẽ cho các mô hình nhận thức mới. Hơn nữa, vì mô hình này độc lập với các chi tiết của mạng nơ-ron, nên nó có tiềm năng đưa khả năng học tập thích ứng nhanh vào các mô hình AI chính thống.
