डिजिटल तकनीक जीव विज्ञान, डीएनए और मस्तिष्क के थोड़ा करीब है
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एलोन मस्क ने आश्वासन दिया कि निकट भविष्य में लोग एक पूर्ण मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस बनाने में सक्षम होंगे। इस बीच, हम समय-समय पर जानवरों पर उनके प्रयोगों के बारे में सुनते हैं, पहले सूअरों पर और हाल ही में बंदरों पर। यह विचार कि मस्क अपना रास्ता खोज लेंगे और किसी व्यक्ति के दिमाग में संचार टर्मिनल लगाने में सक्षम होंगे, कुछ लोगों को रोमांचित करता है, दूसरों को डराता है।
वह न केवल नये पर काम कर रहे हैं कस्तूरी. यूके, स्विट्जरलैंड, जर्मनी और इटली के वैज्ञानिकों ने हाल ही में एक संयुक्त परियोजना के परिणामों की घोषणा की प्राकृतिक के साथ कृत्रिम न्यूरॉन्स (1). यह सब इंटरनेट के माध्यम से किया जाता है, जो जैविक और "सिलिकॉन" न्यूरॉन्स को एक दूसरे के साथ संवाद करने की अनुमति देता है। प्रयोग में चूहों में बढ़ते न्यूरॉन्स शामिल थे, जिनका उपयोग सिग्नलिंग के लिए किया जाता था। समूह के नेता स्टेफ़ानो वासानेली बताया गया कि वैज्ञानिक पहली बार यह दिखाने में कामयाब रहे कि चिप पर रखे गए कृत्रिम न्यूरॉन्स को सीधे जैविक न्यूरॉन्स से जोड़ा जा सकता है।
शोधकर्ता फायदा उठाना चाहते हैं कृत्रिम तंत्रिका प्रसार मस्तिष्क के क्षतिग्रस्त क्षेत्रों के समुचित कार्य को बहाल करें। एक बार एक विशेष प्रत्यारोपण में प्रत्यारोपित होने के बाद, न्यूरॉन्स एक प्रकार के कृत्रिम अंग के रूप में कार्य करेंगे जो मस्तिष्क की प्राकृतिक परिस्थितियों के अनुकूल होंगे। आप साइंटिफिक रिपोर्ट्स के एक लेख में इस परियोजना के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं।
फेसबुक आपके दिमाग में घुसना चाहता है
जो लोग ऐसी नई तकनीक से डरते हैं वे सही हो सकते हैं, खासकर जब हम यह सुनते हैं, उदाहरण के लिए, हम अपने मस्तिष्क की "सामग्री" चुनना चाहेंगे। अक्टूबर 2019 में फेसबुक समर्थित अनुसंधान केंद्र चैन जुकरबर्ग बायोहब द्वारा आयोजित एक कार्यक्रम में, उन्होंने मस्तिष्क-नियंत्रित हैंडहेल्ड उपकरणों की आशाओं के बारे में बात की जो माउस और कीबोर्ड की जगह ले लेंगे। सीएनबीसी के हवाले से जुकरबर्ग ने कहा, "लक्ष्य अपने विचारों से आभासी या संवर्धित वास्तविकता में वस्तुओं को नियंत्रित करने में सक्षम होना है।" फेसबुक ने ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस सिस्टम विकसित करने वाले स्टार्टअप CTRL-labs को लगभग एक अरब डॉलर में खरीदा।
ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस पर काम की घोषणा पहली बार 8 में Facebook F2017 सम्मेलन में की गई थी। कंपनी की दीर्घकालिक योजना के अनुसार, एक दिन गैर-इनवेसिव पहनने योग्य डिवाइस उपयोगकर्ताओं को अनुमति देंगे शब्दों को केवल सोच कर लिखें. लेकिन इस तरह की तकनीक अभी भी बहुत प्रारंभिक चरण में है, खासकर जब से हम स्पर्श, गैर-आक्रामक इंटरफेस के बारे में बात कर रहे हैं। “मस्तिष्क में जो कुछ हो रहा है उसे मोटर गतिविधि में बदलने की उनकी क्षमता सीमित है। महान अवसरों के लिए, कुछ प्रत्यारोपित करने की आवश्यकता है,'' जुकरबर्ग ने उपरोक्त बैठक में कहा।
क्या लोग अपनी बेलगाम भूख के लिए जाने जाने वाले लोगों के साथ जुड़ने के लिए खुद को "कुछ थोपने" की अनुमति देंगे फेसबुक से निजी डेटा? (2) शायद ऐसे लोग मिल जायेंगे, खासकर तब जब वह उन्हें उन लेखों के टुकड़े पेश करता है जिन्हें वे पढ़ना नहीं चाहते। दिसंबर 2020 में, फेसबुक ने कर्मचारियों को बताया कि वह जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए एक टूल पर काम कर रहा है ताकि उपयोगकर्ताओं को इसे पढ़ना न पड़े। उसी बैठक में, उन्होंने मानव विचारों का पता लगाने और उन्हें वेबसाइट पर कार्यों में अनुवाद करने के लिए एक तंत्रिका सेंसर के लिए आगे की योजनाएं प्रस्तुत कीं।
2. फेसबुक का दिमाग और इंटरफेस
मस्तिष्क-कुशल कंप्यूटर किससे बने होते हैं?
ये परियोजनाएँ ही बनाए जाने वाले एकमात्र प्रयास नहीं हैं। इन दुनियाओं का मात्र संबंध ही एकमात्र लक्ष्य नहीं है। उदाहरण के लिए, वहाँ हैं. न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग, मशीनों की क्षमताओं को फिर से बनाने के उद्देश्य से एक प्रवृत्ति मानव मस्तिष्कउदाहरण के लिए, इसकी ऊर्जा दक्षता के संदर्भ में।
यह अनुमान लगाया गया है कि यदि हम सिलिकॉन प्रौद्योगिकियों से चिपके रहेंगे तो 2040 तक वैश्विक ऊर्जा संसाधन हमारी कंप्यूटिंग जरूरतों को पूरा करने में सक्षम नहीं होंगे। इसलिए, ऐसे नए सिस्टम विकसित करने की तत्काल आवश्यकता है जो डेटा को तेजी से और सबसे महत्वपूर्ण रूप से अधिक ऊर्जा कुशलता से संसाधित कर सकें। वैज्ञानिक लंबे समय से जानते हैं कि नकल तकनीक इस लक्ष्य को प्राप्त करने का एक तरीका हो सकता है। मानव मस्तिष्क.
W सिलिकॉन कंप्यूटर विभिन्न भौतिक वस्तुओं द्वारा अलग-अलग कार्य किए जाते हैं, जिससे प्रसंस्करण समय बढ़ जाता है और भारी गर्मी का नुकसान होता है। इसके विपरीत, मस्तिष्क में न्यूरॉन्स हमारे सबसे उन्नत कंप्यूटरों के दस गुना वोल्टेज पर एक विशाल नेटवर्क पर एक साथ जानकारी भेज और प्राप्त कर सकते हैं।
अपने सिलिकॉन समकक्षों की तुलना में मस्तिष्क का मुख्य लाभ डेटा को समानांतर में संसाधित करने की क्षमता है। प्रत्येक न्यूरॉन हजारों अन्य से जुड़ा हुआ है, और वे सभी डेटा के लिए इनपुट और आउटपुट के रूप में कार्य कर सकते हैं। जानकारी को संग्रहीत और संसाधित करने में सक्षम होने के लिए, जैसा कि हम करते हैं, भौतिक सामग्रियों को विकसित करना आवश्यक है जो चालन की स्थिति से अप्रत्याशितता की स्थिति में जल्दी और आसानी से संक्रमण कर सकते हैं, जैसा कि न्यूरॉन्स के मामले में होता है।
कुछ महीने पहले, ऐसे गुणों वाली सामग्री के अध्ययन के बारे में जर्नल मैटर में एक लेख प्रकाशित हुआ था। टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने यौगिक प्रतीक β'-CuXV2O5 से नैनोवायर बनाए हैं जो तापमान, वोल्टेज और करंट में परिवर्तन के जवाब में चालन की स्थिति के बीच दोलन करने की क्षमता प्रदर्शित करते हैं।
करीब से जांच करने पर, यह पाया गया कि यह क्षमता β'-CuxV2O5 में तांबे के आयनों की गति के कारण है, जो कारण बनता है इलेक्ट्रॉन संचलन और सामग्री के प्रवाहकीय गुणों को बदल देता है। इस घटना को नियंत्रित करने के लिए, β'-CuxV2O5 में एक विद्युत आवेग उत्पन्न होता है, जो तब होता है जब जैविक न्यूरॉन्स एक दूसरे को संकेत भेजते हैं। हमारा मस्तिष्क एक अनूठे क्रम में महत्वपूर्ण समय पर कुछ न्यूरॉन्स को सक्रिय करके कार्य करता है। तंत्रिका संबंधी घटनाओं का एक क्रम सूचना के प्रसंस्करण की ओर ले जाता है, चाहे वह किसी स्मृति को याद करना हो या कोई शारीरिक गतिविधि करना हो। β'-CuxV2O5 वाली योजना उसी तरह काम करेगी।
डीएनए में हार्ड ड्राइव
अनुसंधान का एक अन्य क्षेत्र जीव विज्ञान पर आधारित अनुसंधान है। डेटा भंडारण के तरीके. विचारों में से एक, जिसका वर्णन हमने एमटी में भी कई बार किया है, निम्नलिखित है। डीएनए में डेटा भंडारण, एक आशाजनक, अत्यंत कॉम्पैक्ट और स्थिर भंडारण माध्यम माना जाता है (3)। अन्य बातों के अलावा, ऐसे समाधान भी हैं जो जीवित कोशिकाओं के जीनोम में डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देते हैं।
अनुमान है कि 2025 तक दुनिया भर में हर दिन लगभग पांच सौ एक्साबाइट डेटा का उत्पादन किया जाएगा। उन्हें संग्रहीत करना शीघ्र ही उपयोग के लिए अव्यावहारिक हो सकता है। पारंपरिक सिलिकॉन प्रौद्योगिकी. डीएनए में सूचना घनत्व पारंपरिक हार्ड ड्राइव की तुलना में संभावित रूप से लाखों गुना अधिक है। ऐसा अनुमान है कि एक ग्राम डीएनए में 215 मिलियन गीगाबाइट तक हो सकते हैं। ठीक से संग्रहित करने पर यह बहुत स्थिर भी होता है। 2017 में, वैज्ञानिकों ने 700 साल पहले जीवित एक विलुप्त घोड़े की प्रजाति का पूरा जीनोम निकाला, और पिछले साल, एक मिलियन साल पहले जीवित एक मैमथ से डीएनए पढ़ा गया था।
मुख्य कठिनाई रास्ता खोजना है यौगिक डिजिटल दुनिया i जीन की जैव रासायनिक दुनिया के साथ डेटा. यह वर्तमान में के बारे में है डीएनए संश्लेषण प्रयोगशाला में, और यद्यपि लागत तेजी से गिर रही है, यह अभी भी एक कठिन और महंगा काम है। एक बार संश्लेषित होने के बाद, अनुक्रमों को सावधानीपूर्वक इन विट्रो में संग्रहीत किया जाना चाहिए जब तक कि वे पुन: उपयोग के लिए तैयार न हो जाएं या सीआरआईएसपीआर जीन संपादन तकनीक का उपयोग करके जीवित कोशिकाओं में पेश नहीं किया जा सके।
कोलंबिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नया दृष्टिकोण प्रदर्शित किया है जो सीधे रूपांतरण की अनुमति देता है डिजिटल इलेक्ट्रॉनिक सिग्नल जीवित कोशिकाओं के जीनोम में संग्रहीत आनुवंशिक डेटा में। सिंगुलैरिटी हब टीम के सदस्यों में से एक हैरिस वांग ने कहा, "सेलुलर हार्ड ड्राइव की कल्पना करें जो वास्तविक समय में गणना और भौतिक रूप से पुन: कॉन्फ़िगर कर सकती है।" "हमारा मानना है कि पहला कदम इन विट्रो डीएनए संश्लेषण की आवश्यकता के बिना बाइनरी डेटा को सीधे कोशिकाओं में एनकोड करने में सक्षम होना है।"
यह कार्य CRISPR-आधारित सेल रिकॉर्डर पर आधारित है, जो वैन पहले ई. कोलाई बैक्टीरिया के लिए विकसित किया गया था, जो कोशिका के अंदर कुछ डीएनए अनुक्रमों की उपस्थिति का पता लगाता है और जीव के जीनोम में इस संकेत को रिकॉर्ड करता है। सिस्टम में एक डीएनए-आधारित "सेंसर मॉड्यूल" है जो कुछ जैविक संकेतों पर प्रतिक्रिया करता है। वांग और उनके सहयोगियों ने सेंसर मॉड्यूल को एक अन्य टीम द्वारा विकसित बायोसेंसर के साथ काम करने के लिए अनुकूलित किया, जो बदले में विद्युत संकेतों पर प्रतिक्रिया करता है। अंततः, इसने शोधकर्ताओं को अनुमति दी जीवाणु जीनोम में डिजिटल जानकारी की सीधी कोडिंग. एक सेल द्वारा संग्रहीत डेटा की मात्रा काफी कम है, केवल तीन बिट्स।
इसलिए वैज्ञानिकों ने एक ही समय में कुल 24 बिट्स के लिए डेटा के विभिन्न 3-बिट टुकड़ों के साथ 72 अलग-अलग जीवाणु आबादी को एन्कोड करने का एक तरीका खोजा। उन्होंने इसका उपयोग "हैलो वर्ल्ड!" संदेशों को एन्कोड करने के लिए किया। बैक्टीरिया में. और दिखाया कि एकत्रित जनसंख्या को क्रमबद्ध करके और विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए क्लासिफायरियर का उपयोग करके, वे संदेश को 98 प्रतिशत सटीकता के साथ पढ़ सकते हैं।
जाहिर है, 72 बिट क्षमता से बहुत दूर है। विपुल भंडारण आधुनिक हार्ड ड्राइव. हालाँकि, वैज्ञानिकों का मानना है कि समाधान को शीघ्रता से बढ़ाया जा सकता है। कोशिकाओं में डेटा संग्रहीत करना वैज्ञानिकों के अनुसार, यह अन्य तरीकों की तुलना में बहुत सस्ता है जीन में कोडिंगक्योंकि आप जटिल कृत्रिम डीएनए संश्लेषण से गुजरने के बजाय अधिक कोशिकाएं विकसित कर सकते हैं। कोशिकाओं में डीएनए को पर्यावरणीय क्षति से बचाने की प्राकृतिक क्षमता भी होती है। उन्होंने बिना निष्फल पॉटिंग मिट्टी में ई. कोली कोशिकाओं को जोड़कर और फिर मिट्टी से जुड़े माइक्रोबियल समुदाय को अनुक्रमित करके उनसे पूरे 52-बिट संदेश को विश्वसनीय रूप से निकालकर इसका प्रदर्शन किया। वैज्ञानिकों ने कोशिकाओं के डीएनए को डिजाइन करना भी शुरू कर दिया है ताकि वे तार्किक और स्मृति संचालन कर सकें।
4. विकास के अगले चरण के रूप में ट्रांसह्यूमनिस्ट विलक्षणता की दृष्टि
एकीकरण कंप्यूटर तकनीशियन i दूरसंचार यह अन्य भविष्यवादियों द्वारा भी भविष्यवाणी की गई ट्रांसह्यूमनिस्ट "विलक्षणता" की धारणाओं से दृढ़ता से जुड़ा हुआ है (4)। मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस, सिंथेटिक न्यूरॉन्स, जीनोमिक डेटा का भंडारण - यह सब इस दिशा में विकसित हो सकता है। केवल एक ही समस्या है - ये सभी शोध के शुरुआती चरण के तरीके और प्रयोग हैं। इसलिए जो लोग इस भविष्य से डरते हैं उन्हें शांति से आराम करना चाहिए, और मानव-मशीन एकीकरण के उत्साही लोगों को शांत हो जाना चाहिए।
