කෘත්‍රිම මොළය: යන්ත්‍රයක සිත වශී කරවන්න
කෘතිම බුද්ධිය මානව බුද්ධියේ පිටපතක් විය යුතු නැත, එබැවින් කෘතිම මොළයක්, මිනිසාගේ තාක්ෂණික පිටපතක් නිර්මාණය කිරීමේ ව්යාපෘතිය, පර්යේෂණයේ තරමක් වෙනස් ක්ෂේත්‍රයකි. කෙසේ වෙතත්, සංවර්ධනයේ යම් අවධියක දී මෙම ව්යාපෘතිය AI හි සංවර්ධනය සමඟ හමුවීමට ඉඩ ඇත. මෙය සාර්ථක රැස්වීමක් වේවා.
යුරෝපීය මානව මොළය ව්යාපෘතිය 2013 දී දියත් කරන ලදී. එය "කෘතිම මොළයේ ව්‍යාපෘතියක්" ලෙස නිල වශයෙන් අර්ථ දක්වා නැත. ඒ වෙනුවට, එය සංජානන අංගය, අපගේ විධාන මධ්‍යස්ථානය වඩා හොඳින් පිළිබිඹු කිරීමට ඇති ආශාව අවධාරණය කරයි. WBP හි නව්‍ය විභවය විද්‍යාවේ දියුණුව සඳහා උත්තේජනයක් ලෙස වැදගත්කමක් නොමැතිව නොවේ. කෙසේ වෙතත්, මෙම ව්‍යාපෘතියේ වැඩ කරන විද්‍යාඥයින්ගේ අරමුණ ක්‍රියාකාරී මොළයේ අනුකරණයක් නිර්මාණය කිරීම බව ප්‍රතික්ෂේප කළ නොහැක, මෙය දශකයක් ඇතුළත, එනම් 2013 සිට 2023 දක්වා වේ.
මිනිස් මොළය ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීම සඳහා මොළයේ සවිස්තරාත්මක සිතියමක් ප්රයෝජනවත් විය හැකි බව විද්‍යාඥයෝ විශ්වාස කරති. එහි ඇති සම්බන්ධතා ට්‍රිලියන සියයක් සංවෘත සමස්තයක් සාදයි - එබැවින්, මෙම සිතාගත නොහැකි සංකීර්ණතාවයේ සිතියමක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා දැඩි වැඩකටයුතු සිදුවෙමින් පවතී, එය සම්බන්ධකය ලෙස හැඳින්වේ.
මෙම යෙදුම ප්‍රථම වරට 2005 දී විද්‍යාත්මක ලිපි ලේඛනවල භාවිතා කරන ලදී, ස්වාධීනව කතුවරුන් දෙදෙනෙකු විසිනි: ඉන්දියානා විශ්ව විද්‍යාලයේ ඔලාෆ් ස්පෝන්ස් සහ ලෝසැන් විශ්ව විද්‍යාල රෝහලේ පැට්‍රික් හැග්මන්.
විද්‍යාඥයින් විශ්වාස කරන්නේ ඔවුන් මොළයේ සිදුවන සෑම දෙයක්ම සිතියම් ගත කළ පසු, මිනිසෙකුට මෙන් කෘතිම මොළයක් ගොඩනගා ගැනීමට හැකි වනු ඇති බවත්, පසුව, කවුද දන්නේ, සමහර විට ඊටත් වඩා හොඳ දෙයක් විය හැකි බවයි. නම සහ සාරය තුළ සම්බන්ධකයක් නිර්මාණය කිරීමේ ව්යාපෘතිය මානව ජෙනෝමය විකේතනය කිරීමේ සුප්‍රසිද්ධ ව්‍යාපෘතියට යොමු වේ - මානව ජෙනෝම් ව්යාපෘතිය. ජෙනෝමය පිළිබඳ සංකල්පය වෙනුවට, ආරම්භ කරන ලද ව්යාපෘතිය මොළයේ ස්නායු සම්බන්ධතාවල සම්පූර්ණත්වය විස්තර කිරීමට සම්බන්ධක සංකල්පය භාවිතා කරයි. ස්නායු සම්බන්ධතා පිළිබඳ සම්පූර්ණ සිතියමක් ගොඩනැගීම විද්‍යාවේ ප්‍රායෝගිකව පමණක් නොව, රෝග සඳහා ප්‍රතිකාර කිරීමේදී ද යෙදුම සොයා ගනු ඇතැයි විද්‍යාඥයින් බලාපොරොත්තු වේ.
www.humanconnectomeproject.org
පළමු හා මෙතෙක් දන්නා එකම සම්බන්ධකය වන්නේ කේනොරාබ්ඩිටිස් එලිගන්ස්ගේ ස්නායු පද්ධතියේ ස්නායු සම්බන්ධතා ජාලයයි. එය ඉලෙක්ට්‍රෝන අන්වීක්ෂය භාවිතයෙන් ස්නායු ව්‍යුහය ත්‍රිමාණ ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීම මගින් සංවර්ධනය කරන ලදී. කාර්යයේ ප්රතිඵලය 1986 දී ප්රකාශයට පත් විය. දැනට, කනෙක්ටොමික්ස් නම් නව විද්‍යාවේ රාමුව තුළ සිදු කරන ලද විශාලතම පර්යේෂණ ව්යාපෘතිය වන්නේ ඇමරිකානු ජාතික සෞඛ්‍ය ආයතන විසින් අරමුදල් සපයන මානව සම්බන්ධක ව්‍යාපෘතියයි (මුළු මුදල ඩොලර් මිලියන 30).
බුද්ධි ඇල්ගොරිතම
මිනිස් මොළයේ කෘතිම පිටපතක් නිර්මාණය කිරීම පහසු කාර්යයක් නොවේ. මානව බුද්ධිය යනු 2016 නොවැම්බර් මස ෆ්‍රොන්ටියර්ස් ඉන් සිස්ටම්ස් ස්නායු විද්‍යාවේ සඟරාවේ විස්තර කර ඇති සාපේක්ෂ සරල ඇල්ගොරිතමයක ප්‍රතිඵලයක් බව සොයා ගැනීම පහසු විය හැක. එය සොයාගනු ලැබුවේ ජෝර්ජියාවේ ඔගස්ටා විශ්වවිද්‍යාලයේ ස්නායු විද්‍යාඥයෙකු වන ජෝ සියෙන් විසිනි.
ඔහුගේ පර්යේෂණ පදනම් වූයේ ඊනියා සම්බන්ධතා න්‍යාය හෝ ඩිජිටල් යුගයේ ඉගෙනීමේ න්‍යාය මත ය. එය දැනුම ලබාගැනීමට වඩා ප්‍රමුඛස්ථානයක් ගන්නා ඉගෙනීමේ අරමුණ සිතීමට ඉගෙන ගැනීම යන විශ්වාසය මත පදනම් වේ. මෙම න්‍යායේ කතුවරුන් වන්නේ: කනෙක්ටිවිසම්: ඩිජිටල් යුගය සඳහා ඉගෙනීමේ න්‍යාය පත්‍රයේ ඔහුගේ උපකල්පන ගෙනහැර දැක්වූ ජෝර්ජ් සීමන්ස් සහ ස්ටීවන් ඩවුන්ස්. මෙහි ඇති ප්‍රධාන නිපුණතාවය වන්නේ තාක්ෂණික දියුණුව නිවැරදිව භාවිතා කිරීමට සහ බාහිර දත්ත සමුදායන් (ඊනියා දන්නා තැන) තුළ තොරතුරු සොයා ගැනීමට ඇති හැකියාව මිස ඉගෙනීමේ ක්‍රියාවලියේදී ඉගෙන ගත් තොරතුරු වලින් නොව වෙනත් තොරතුරු සමඟ ඒවා සම්බන්ධ කිරීමට සහ සම්බන්ධ කිරීමට ඇති හැකියාවයි.
ස්නායු මට්ටමේදී, න්‍යාය මූලික සංකල්ප සහ තොරතුරු සමඟ කටයුතු කරන සංකීර්ණ සහ සම්බන්ධිත එකලස් කරන නියුරෝන කණ්ඩායම් විස්තර කරයි. ඉලෙක්ට්‍රෝඩ සහිත පර්යේෂණාත්මක සතුන් අධ්‍යයනය කිරීමෙන් විද්‍යාඥයින් සොයා ගත්තේ මෙම ස්නායුක "එකලස්" යම් යම් ආකාරයේ කාර්යයන් සඳහා පූර්ව නිර්වචනය කර ඇති බවයි. මෙය යම් තාර්කික සම්බන්ධතා සහිත මොළයේ ඇල්ගොරිතමයක් නිර්මාණය කරයි. විද්‍යාඥයින් බලාපොරොත්තු වන්නේ මිනිස් මොළය, එහි සියලු සංකූලතා සහිතව, රසායනාගාර මීයන්ගේ මොළයට වඩා වෙනස් ලෙස ක්‍රියා නොකරන බවයි.
memristors වෙතින් මොළය
අපි ඇල්ගොරිතම ප්‍රගුණ කළ පසු, සමහර විට මිනිස් මොළය භෞතිකව අනුකරණය කිරීමට මතක සටහන් භාවිතා කළ හැක. සවුත්හැම්ප්ටන් විශ්ව විද්‍යාලයේ විද්‍යාඥයන් මේ සම්බන්ධයෙන් ප්රයෝජනවත් බව මෑතකදී ඔප්පු කර ඇත.
බ්‍රිතාන්‍ය විද්‍යාඥයින්ගේ මතක සටහන්, ලෝහ ඔක්සයිඩ වලින් සාදන ලද, බාහිර මැදිහත්වීමකින් තොරව ඉගෙනීම (සහ නැවත ඉගෙනීම) සඳහා කෘතිම උපාගමයන් ලෙස ක්‍රියා කරන අතර, මිනිසුන් මෙන්, අදාළ නොවන තොරතුරු රාශියක් අඩංගු දත්ත කට්ටල භාවිතා කර ඇත. ක්‍රියා විරහිත වූ විට මතක සටහන්කරුවන්ට ඔවුන්ගේ පෙර තත්ත්‍වයන් මතක ඇති බැවින්, ඔවුන් සම්ප්‍රදායික පරිපථ මූලද්‍රව්‍යවලට වඩා බෙහෙවින් අඩු බලයක් පරිභෝජනය කළ යුතුය. විශාල බැටරියක් තිබිය නොහැකි සහ නොතිබිය යුතු කුඩා උපාංග ගණනාවක් සම්බන්ධයෙන් මෙය අතිශයින් වැදගත් වේ.
ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙය මෙම තාක්ෂණයේ වර්ධනයේ ආරම්භය පමණි. AI මිනිස් මොළය අනුකරණය කිරීමට නම්, එයට අවම වශයෙන් උපාගම බිලියන සිය ගණනක් අවශ්‍ය වේ. පර්යේෂකයන් විසින් භාවිතා කරන ලද මතක සටහන් කට්ටලය වඩාත් සරල වූ බැවින් එය රටා සෙවීමට සීමා විය. කෙසේ වෙතත්, සවුත්හැම්ප්ටන් සමූහය සටහන් කරන්නේ පටු යෙදුම් වලදී, මෙතරම් විශාල මතක සටහන් ප්‍රමාණයක් භාවිතා කිරීම අවශ්‍ය නොවන බවයි. ඔවුන්ට ස්තූතිවන්ත වන්නට, මිනිස් මැදිහත්වීමකින් තොරව වස්තූන් වර්ගීකරණය කරන සහ රටා හඳුනා ගන්නා සංවේදක නිර්මාණය කිරීමට හැකි වනු ඇත. ළඟා වීමට අපහසු හෝ විශේෂයෙන් අනතුරුදායක ස්ථානවල එවැනි උපකරණ විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් වනු ඇත.
මානව මොළ ව්යාපෘතිය මගින් කරන ලද සාමාන්‍ය සොයාගැනීම්, “සම්බන්ධතා” සිතියම්ගත කිරීම, බුද්ධි ඇල්ගොරිතම හඳුනා ගැනීම සහ මතක සටහන් ඉලෙක්ට්‍රොනික තාක්ෂණය එක් කළහොත්, සමහර විට අනාගත දශක කිහිපය තුළ අපට කෘතිම මොළයක්, නිශ්චිත පිටපතක් තැනීමට හැකි වනු ඇත. පුද්ගලයෙකුගේ. කව්ද දන්නේ? එපමණක් නොව, අපගේ කෘතිම පිටපත බොහෝ විට යන්ත්‍ර විප්ලවය සඳහා අපට වඩා හොඳින් සූදානම් වී ඇත.
