यह मेरी वर्तमान में न्यूरोफिज़ियोलॉजी और संबंधित विज्ञान और सीधे गतिशील तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण से प्राप्त ज्ञान की नि: शुल्क व्याख्या है।मस्तिष्क का वर्चुअलाइजेशन मशीनों से दूर का संबंध है। उदाहरण के लिए, इसमें वह अपने मालिक के साथ शुरू होने वाले आस-पास की गतिशील संस्थाओं के व्यवहार का अनुकरण करने में सक्षम है। इसके तत्व
FPGA तत्वों जैसे सिमुलेशन के लिए आदर्श हैं। और यह सिमुलेशन स्वयं, या प्रतिबिंब, निरंतर और स्वचालित रूप से होता है, जैसा कि ऑब्जेक्ट के "नए चेहरे" की खोज की जाती है और किसी तरह से उन्हें पूर्वानुमान या भविष्यवाणी करते हैं।
उदाहरण के लिए, आत्म-प्रतिबिंब में उद्दीपन की धारणा शामिल होती है, उद्देश्य आत्म के संबंध में नहीं, बल्कि इसके अनुकरण के लिए। और सपने में भी - हम पूरी तरह से नकली नायकों के साथ इन नकली दुनिया में डूबे हुए हैं।
इस प्रकार, मस्तिष्क स्वयं कथित सूचना का एक महत्वपूर्ण हिस्सा उत्पन्न करता है, यही वजह है कि उद्देश्य और व्यक्तिपरक धारणा, वास्तविकता और भ्रम के बीच की रेखा इतनी पतली है। और यह विचलन के कारणों में से एक है - व्यक्तित्व विकार और धारणाएं या किसी चीज की दृष्टि जो कि वस्तुतः मौजूद नहीं है। यह नकली दुनिया का "भौतिककरण" का एक प्रकार है।
संवर्धित वास्तविकता के करीब कुछ।
धारणा की "निष्पक्षता" के संदर्भ में,
संज्ञानात्मक विकृतियों की एक
सूची है । यह भी दिलचस्प है कि अत्यंत वस्तुगत सूचनाओं के आदान-प्रदान के लिए, डी। बॉम ने एक "रेमोड" भाषा बनाने की कोशिश की, जो कभी नहीं बनी थी।
सिमुलेशन का दूसरा पक्ष यह है कि इसके लिए कोई उद्देश्य समय नहीं है। यहां तक कि तंत्रिका आवेगों (3 - 120 मीटर / सेकंड) के प्रसार की धारणा और गति में देरी को ध्यान में रखते हुए। लेकिन यह अभी भी कनेक्शन की कुल संख्या, अक्षतंतु लंबाई के वितरण, विसरित न्यूरोट्रांसमिशन के प्रभाव, फीडबैक और बहुत कुछ पर ध्यान देने योग्य है। यह सब एक साथ धारणा की गति से बहुत अधिक गति से काम करता है। मल्टीटास्किंग की तरह, जिसमें एक प्रोग्राम "सोचता है" कि यह सभी प्रोसेसर समय दिया गया है और निरंतर है, जबकि बड़ी संख्या में समानांतर कार्यक्रम चल रहे हैं। तंत्रिका नेटवर्क इस तथ्य के बाद गतिशील दृश्यों के ब्लॉक में इकट्ठा करने में सक्षम होते हैं, दोनों उन्हें तैयार किए गए चेन में व्यवस्थित करके उस समय तक पहुंचते हैं, और गतिशील रूप से उन्हें "रीड" के रूप में अपडेट कर रहे हैं (इसके अलावा, यह संभव है कि ऐसा कोई अनुक्रम नहीं है - विभिन्न श्रृंखलाओं के लिए एक लचीला "पुनर्निर्देशन" है) दोनों वर्तमान सेटिंग्स और सामान्य पृष्ठभूमि / राज्य से)।
मस्तिष्क के मूल तंत्रिका नेटवर्क विन्यास के निर्माण में एक महत्वपूर्ण भूमिका और पूरे जीव को आनुवंशिकी को सौंपा गया है। क्रोमोसोम का सेट एक अतिरिक्त जोड़ी लिंग के साथ प्रोटोटाइप का 22-जोड़ी हैश फ़ंक्शन है, जो प्रजातियों की संगतता को निर्धारित करता है। इसके अलावा, यह एक स्व-प्रतिकृति / पुनरावर्ती हैश फ़ंक्शन है जिसके द्वारा आप पूरी तरह से काम कर रहे प्रोटोटाइप को पुनर्स्थापित कर सकते हैं। इस अर्थ में, उनकी मशीन में ए। ट्यूरिंग आणविक कंप्यूटर के काम को पुन: पेश करने के काफी करीब था। यह बूटस्ट्रैपिंग के समान है। वैसे, काम की शुरुआत के लिए मस्तिष्क की "तैयारी" के अंतिम चरण में, न्यूरॉन्स का लक्षित प्रवास होता है, हार्मोन के स्थानीय प्रभाव के तहत कार्यात्मक भेदभाव और अक्षतंतुओं की निर्देशित वृद्धि।
इसके अलावा, संक्षेप में पोषण पर स्पर्श करें। यह बहिर्जात प्रणाली (पाचन और श्वसन प्रणाली) द्वारा प्रदान किया जाता है, साथ ही एक निस्पंदन और निपटान प्रणाली है जो दोहराया उपयोग को बढ़ावा देती है। चार प्रकार की तंत्रिकाओं से संक्रमण के साथ एक सेल्फ-ऑसिलेटिंग पंप पोषक तत्वों के परिवहन के लिए जिम्मेदार है - एक decelerating, त्वरित, प्रवर्धित और कमजोर करने के साथ-साथ "वितरण" का एक व्यापक नेटवर्क।
तो, अंत में, हमारे पास बाहरी या आंतरिक जानकारी के लिए एक सार्वभौमिक प्रोसेसर के साथ आत्मनिर्भरता पर एक पूर्ण काम करने वाला "सूट" है। ऑपरेशन की अवधि के दौरान - इसे सावधानीपूर्वक, उचित और होशपूर्वक उपयोग करें।
और कम से कम कभी-कभी डबल-चेक करना न भूलें कि क्या आप वास्तव में वास्तविकता का उल्लेख कर रहे हैं या सिमुलेशन को कैश करने के लिए। दरअसल, "मैट्रिक्स" बाहर नहीं है, यह अंदर है।