뉴럴 어셈블리는 신경세포 그룹으로, 함께 활성화되면서 강화되는 특징을 가지고 있어요. 기존에는 분류, 파싱, 계획 등 다양한 계산적 기반으로 여겨졌지만, 인과 관계의 방향성을 학습하는지는 밝혀지지 않았어요.
연구진은 뉴럴 어셈블리의 투영, 국소 플라스티시티 제어, 희소 승자 선택과 같은 연산만으로도 방향성 학습이 가능하다는 것을 입증했어요.
DIRECT라는 새로운 메커니즘을 통해 소스 및 타겟 어셈블리를 공동 활성화하여 인과 관계를 학습하고, 기존 방법과 달리 국소 플라스티시티만으로 작동하여 투명성을 확보했어요.