कृत्रिम मस्तिष्क: एक मशीन में विचार को मंत्रमुग्ध कर देना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मानव बुद्धि की प्रति होना आवश्यक नहीं है, इसलिए मानव की तकनीकी प्रति, कृत्रिम मस्तिष्क बनाने की परियोजना, अनुसंधान का थोड़ा अलग क्षेत्र है। हालाँकि, यह संभव है कि विकास के किसी चरण में यह परियोजना एआई के विकास के साथ मिल सकती है। यह एक सफल बैठक हो.
यूरोपीय मानव मस्तिष्क परियोजना 2013 में शुरू की गई थी। इसे आधिकारिक तौर पर "कृत्रिम मस्तिष्क परियोजना" के रूप में परिभाषित नहीं किया गया है। बल्कि, यह संज्ञानात्मक पहलू, हमारे कमांड सेंटर को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने की इच्छा पर जोर देता है। विज्ञान के विकास के लिए प्रोत्साहन के रूप में डब्ल्यूबीपी की नवोन्वेषी क्षमता महत्व से रहित नहीं है। हालाँकि, इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता है कि इस परियोजना पर काम करने वाले वैज्ञानिकों का लक्ष्य एक कार्यशील मस्तिष्क सिमुलेशन बनाना है, और यह एक दशक के भीतर, यानी 2013 से 2023 तक है।
वैज्ञानिकों का मानना है कि मस्तिष्क का विस्तृत नक्शा मानव मस्तिष्क के पुनर्निर्माण के लिए उपयोगी हो सकता है। इसमें बने एक सौ ट्रिलियन कनेक्शन एक बंद पूर्णांक बनाते हैं - इसलिए, इस अकल्पनीय जटिलता का मानचित्र बनाने के लिए गहन कार्य चल रहा है, जिसे कनेक्टोम कहा जाता है।
इस शब्द का प्रयोग पहली बार 2005 में दो लेखकों द्वारा स्वतंत्र रूप से वैज्ञानिक पत्रों में किया गया था: इंडियाना विश्वविद्यालय के ओलाफ स्पोर्न्स और लॉज़ेन विश्वविद्यालय अस्पताल के पैट्रिक हैगमैन।
वैज्ञानिकों का मानना है कि एक बार जब वे मस्तिष्क में होने वाली हर चीज का मानचित्रण कर लें, तो मनुष्य की तरह एक कृत्रिम मस्तिष्क बनाना संभव हो जाएगा, और फिर, कौन जानता है, शायद और भी बेहतर... नाम और सार में एक संयोजी बनाने की परियोजना मानव जीनोम - मानव जीनोम परियोजना को समझने के लिए प्रसिद्ध परियोजना को संदर्भित करती है। जीनोम की अवधारणा के बजाय, आरंभ की गई परियोजना मस्तिष्क में तंत्रिका कनेक्शन की समग्रता का वर्णन करने के लिए संयोजी की अवधारणा का उपयोग करती है। वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि तंत्रिका कनेक्शन के एक पूर्ण मानचित्र के निर्माण से न केवल विज्ञान में व्यवहार में, बल्कि रोगों के उपचार में भी आवेदन मिलेगा।
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पहला और अब तक का एकमात्र पूरी तरह से ज्ञात कनेक्टोम कैनोर्हाडाइटिस एलिगेंस के तंत्रिका तंत्र में न्यूरोनल कनेक्शन का नेटवर्क है। इसे इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी का उपयोग करके तंत्रिका संरचना के 1986डी पुनर्निर्माण द्वारा विकसित किया गया था। कार्य का परिणाम 30 में प्रकाशित हुआ। वर्तमान में, कनेक्टोमिक्स नामक नए विज्ञान के ढांचे के भीतर किया गया सबसे बड़ा शोध प्रोजेक्ट ह्यूमन कनेक्टोम प्रोजेक्ट है, जिसे अमेरिकन नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (कुल राशि $ XNUMX मिलियन) द्वारा वित्त पोषित किया गया है।
इंटेलिजेंस एल्गोरिदम
मानव मस्तिष्क की कृत्रिम प्रतिलिपि बनाना कोई आसान काम नहीं है। यह पता लगाना आसान हो सकता है कि मानव बुद्धि फ्रंटियर्स इन सिस्टम न्यूरोसाइंस के नवंबर 2016 अंक में वर्णित अपेक्षाकृत सरल एल्गोरिदम का परिणाम है। इसकी खोज जॉर्जिया की ऑगस्टा यूनिवर्सिटी के न्यूरोसाइंटिस्ट जो त्सिएन ने की थी।
उनका शोध कनेक्शनवाद के तथाकथित सिद्धांत, या डिजिटल युग में सीखने के सिद्धांत पर आधारित था। यह इस विश्वास पर आधारित है कि सीखने का उद्देश्य सोचना सीखना है, जो ज्ञान के अधिग्रहण से पहले है। इस सिद्धांत के लेखक हैं: जॉर्ज सीमेंस, जिन्होंने पेपर कनेक्टिविज्म: ए थ्योरी ऑफ लर्निंग फॉर द डिजिटल एज, और स्टीफन डाउन्स में अपनी धारणाओं को रेखांकित किया। यहां मुख्य क्षमता तकनीकी प्रगति का सही ढंग से उपयोग करने और बाहरी डेटाबेस (तथाकथित पता-कहां) में जानकारी ढूंढने की क्षमता है, न कि सीखने की प्रक्रिया में सीखी गई जानकारी से, और उन्हें अन्य जानकारी के साथ जोड़ने और जोड़ने की क्षमता।
तंत्रिका स्तर पर, सिद्धांत न्यूरॉन्स के समूहों का वर्णन करता है जो जटिल और जुड़े हुए संयोजन बनाते हैं जो बुनियादी अवधारणाओं और सूचनाओं से निपटते हैं। इलेक्ट्रोड के साथ प्रायोगिक जानवरों का अध्ययन करके, वैज्ञानिकों ने पाया कि ये तंत्रिका "असेंबली" कुछ प्रकार के कार्यों के लिए पूर्वनिर्धारित हैं। यह कुछ तार्किक कनेक्शनों के साथ एक प्रकार का मस्तिष्क एल्गोरिदम बनाता है। वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि मानव मस्तिष्क, अपनी सभी जटिलताओं के साथ, प्रयोगशाला के कृंतकों के मस्तिष्क से अलग तरीके से कार्य नहीं करता है।
संस्मरणकर्ताओं से मस्तिष्क
एक बार जब हम एल्गोरिदम में महारत हासिल कर लेते हैं, तो शायद मेमरिस्टर्स का उपयोग मानव मस्तिष्क को भौतिक रूप से अनुकरण करने के लिए किया जा सकता है। साउथैम्पटन विश्वविद्यालय के वैज्ञानिक हाल ही में इस संबंध में उपयोगी साबित हुए हैं।
धातु ऑक्साइड से बने ब्रिटिश वैज्ञानिकों के मेमरिस्टर्स ने बाहरी हस्तक्षेप के बिना सीखने (और पुनः सीखने) के लिए कृत्रिम सिनैप्स के रूप में काम किया, जिसमें डेटासेट का उपयोग किया गया जिसमें बहुत सारी अप्रासंगिक जानकारी भी शामिल थी, जैसे मनुष्य करते हैं। चूंकि मेमरिस्टर्स बंद होने पर अपनी पिछली स्थिति को याद रखते हैं, इसलिए उन्हें पारंपरिक सर्किट तत्वों की तुलना में बहुत कम बिजली की खपत करनी चाहिए। यह कई छोटे उपकरणों के संदर्भ में बेहद महत्वपूर्ण है जिनमें बड़ी बैटरी नहीं हो सकती और होनी भी नहीं चाहिए।
निःसंदेह, यह इस प्रौद्योगिकी के विकास की केवल शुरुआत है। यदि एआई को मानव मस्तिष्क की नकल करनी हो, तो उसे कम से कम सैकड़ों अरब सिनैप्स की आवश्यकता होगी। शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए गए मेमरिस्टर्स का सेट बहुत सरल था, इसलिए यह पैटर्न की तलाश तक ही सीमित था। हालाँकि, साउथेम्प्टन समूह का कहना है कि संकीर्ण अनुप्रयोगों के मामले में, इतनी बड़ी संख्या में मेमरिस्टर्स का उपयोग करना आवश्यक नहीं होगा। उनके लिए धन्यवाद, उदाहरण के लिए, ऐसे सेंसर बनाना संभव होगा जो वस्तुओं को वर्गीकृत करेंगे और मानवीय हस्तक्षेप के बिना पैटर्न की पहचान करेंगे। ऐसे उपकरण विशेष रूप से दुर्गम या विशेष रूप से खतरनाक स्थानों में उपयोगी होंगे।
यदि हम मानव मस्तिष्क परियोजना द्वारा की गई सामान्य खोजों, "कनेक्टोम्स" की मैपिंग, इंटेलिजेंस एल्गोरिदम की पहचान और मेमरिस्टर इलेक्ट्रॉनिक्स की तकनीक को जोड़ दें, तो शायद भविष्य के दशकों में हम एक कृत्रिम मस्तिष्क, एक सटीक प्रतिलिपि बनाने में सक्षम होंगे। एक व्यक्ति का. कौन जानता है? इसके अलावा, हमारी सिंथेटिक कॉपी मशीन क्रांति के लिए शायद हमसे बेहतर तैयार है।
