본 논문은 인간 작업 기억 시스템의 반복적인 업데이트를 시뮬레이션하기 위한 인공지능(AI) 아키텍처를 제시한다. 이 아키텍처는 대뇌 피질의 특수화된 모듈을 에뮬레이션하도록 설계된 여러 상호 연결된 신경망을 특징으로 한다. 이들은 계층적으로 구성되어 전역 작업 공간에 통합되며, 작업 기억에 유지되는 심리적 항목과 유사한 고차원 표상 패턴을 일시적으로 유지할 수 있다. 지속적인 신경 활동(지속적인 신경 발화와 시냅스 강화의 두 가지 방식)을 통해 이러한 유지가 가능하며, 지속적인 활동으로 유지되는 표상은 반복적으로 대체되어 작업 기억 시스템의 내용에 대한 점진적인 변화를 초래한다. 내용이 점차적으로 진화함에 따라, 연속적인 처리 상태가 겹치고 서로 연속적으로 연결된다. 본 논문에서는 이 아키텍처가 공동 활성 표상의 분포에 대한 반복적인 변화를 어떻게 이끌어내고, 궁극적으로 처리 상태 간의 정신적 연속성, 나아가 인간과 같은 사고와 인지를 가능하게 하는지 탐구한다. 인간의 뇌처럼 이 AI 작업 기억 저장소는 다양한 감각 모드에 해당하는 여러 영상(위상 지도) 생성 시스템과 연결된다. 작업 기억이 반복적으로 업데이트됨에 따라, 이에 대한 반응으로 생성된 지도는 관련된 정신 영상의 시퀀스를 구성한다. 따라서 전전두엽 피질과 초기 감각 및 운동 피질과의 상호 작용을 에뮬레이션하는 신경망은 인간 뇌의 영상 안내 기능을 포착한다. 이러한 감각 및 운동 영상 생성은 반복적으로 업데이트되는 작업 기억 저장소와 결합하여 AI 시스템에 인공 의식 또는 인공 감정을 달성하는 데 필요한 인지 자산을 제공할 수 있다.
