대부분의 인공지능 시스템은 새로운 것을 학습하거나 이미 알고 있는 것을 기억하는 것 중에서 선택할 수 있습니다. 둘 다는 안 돼. 둘 중 하나만 선택해야 해. 생물학은 수백만 년 전에 성상세포라는 세포를 통해 이 문제를 해결했습니다. 이 세포들은 문지기 역할을 하며 신경 연결이 언제 변화해도 되는지, 언제 보호해야 하는지를 결정합니다. 뉴락손은 이제 이를 모델링합니다. 인텔리전스 아카데미 5 거래량 에서는 성상세포 게이팅이 대부분의 AI 시스템에는 없는 능력, 즉 이미 알고 있는 것을 파괴하지 않고 계속 학습할 수 있는 능력을 네트워크에 부여하는 방식을 분석합니다. 안정성-가소성 문제는 인공지능 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 큐빅은 무차별 대입이 아닌 생물학적 방법을 통해 문제를 해결하고 있습니다.