핵심 의사결정자를 위한지능 증폭기.

기반 모델은 범용 능력을 제공합니다. 그러나 아무리 발전해도 학습의 본질은 과거 데이터에 대한 통계입니다. 모델은 '가장 흔한 답'을 내놓는 경향이 있지, '지금 눈앞의 이 목표에 가장 맞는 답'을 내놓지는 않습니다.

고품질 의사결정은 지금 이 순간의 현실 세계를 정확히 투영하고 있는지에 달려 있습니다. 모델의 지식에는 기한이 있고, 검색과 지식베이스는 조각을 채워 줄 뿐 현실 전체를 조립하지는 못합니다. 그리고 진짜 의사결정은 모델이 결코 배울 수 없는 것들에도 좌우됩니다.

Harness는 지금까지 세 가지 세계관밖에 만들어 내지 못했습니다. 첫째는 분류학입니다. 계획, 기억, 도구, 실행을 먼저 위에서 아래로 칸을 나누고, 그 칸에 내용을 채워 넣습니다. 조직도 같은 것입니다. 둘째는 구조학입니다. 시스템을 원자 단위의 블록으로 쪼개 마음대로 조립합니다. 해부도 같은 것입니다. 둘 다 넘겨주는 것은 도면이고, 그리는 순간 굳어 버립니다.

Ankole은 셋째 세계관에 섭니다. '그것이 무엇인가'도 '어떻게 조립하는가'도 아니라, '지금 어떻게 돌아가고 있고 다음 순간 어디로 가는가'를 묻습니다. 그 뒤에는 수십 년의 역사를 가진 두 학문, 동역학과 사이버네틱스가 있습니다. 두 학문의 공통된 결론은, 변화하는 환경에서 시스템이 목표에 이르는 것은 미리 그려 둔 완벽한 도면 덕분이 아니라 '감지하고, 행동하고, 결과를 보고, 수정하는' 피드백 회로 덕분이라는 것입니다. 키잡이가 매초 뱃머리의 어긋남에 맞춰 키를 고쳐 잡듯이.

구현으로 내려오면, Ankole은 시스템을 오래 존재하며 각자 상태를 갖고 신호로 서로 협력하는 객체의 무리로 봅니다. 각 에이전트는 살아 있는 직원처럼 자기 상태와 기억을 갖고, 신호를 받으면 행동하며, 행동의 결과는 다시 새로운 신호가 되어 시스템으로 흘러 들어갑니다. 이 시스템은 '조립된' 것이 아니라 '돌아가는' 것입니다. 회사의 조직도가 아니라, 돌아가고 있는 회사 그 자체입니다.