न्यूरोबायोलॉजी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: भाग तीन - डेटा प्रस्तुति और मेमोरी

जारी रखा जाए।

अध्याय 1: तंत्रिका विज्ञान और कृत्रिम बुद्धि: भाग एक - शैक्षिक कार्यक्रम।
अध्याय 1.5: न्यूरोबायोलॉजी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: भाग एक और एक आधा - ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट से समाचार।
अध्याय 2: तंत्रिका विज्ञान और कृत्रिम बुद्धि: भाग दो - बुद्धि और मस्तिष्क में जानकारी की प्रस्तुति।


अंजीर। 1

खैर, आम सच खत्म हो गए हैं। अब हम विवादास्पद चीजों की ओर मुड़ते हैं।
मैं यह नहीं बताऊंगा कि किसी भी सूचना प्रसंस्करण प्रणाली के लिए मेमोरी कितनी महत्वपूर्ण है। हालांकि, मानव स्मृति के साथ, सब कुछ बहुत मुश्किल है। सिद्धांत रूप में, हमने पाया कि ऐसे संकेत हैं जो न्यूरॉन्स के साथ यात्रा करते हैं, वहाँ उत्तेजक और निरोधात्मक सिनैप्स होते हैं जो संकेतों के पारित होने को नियंत्रित करते हैं, ऐसे न्यूरोमॉड्यूलेटर हैं जो सिनाप्स की संवेदनशीलता को संकेतों में बदलते हैं, लेकिन यह सभी एक साथ कैसे काम करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अंततः सार्थक संज्ञानात्मक परिणाम होते हैं। गतिविधि? यह इस तथ्य से बहुत दूर है कि यदि आप लाखों न्यूरॉन्स के साथ इस तरह की प्रणाली को इकट्ठा करते हैं, तो यह पर्याप्त रूप से काम करेगा, न कि एक मिरगी के रूप में।

यह चेतना के वैकल्पिक सिद्धांतों के बारे में अटकलों को जन्म देता है, जिसमें वे कुछ अल्प-ज्ञात प्रभाव लेते हैं और इसे रामबाण घोषित करते हैं। इन सिद्धांतों में से एक को आर। पेनरोज़ और एस। हमरॉफ़ द्वारा आगे रखा गया था - चेतना का क्वांटम सिद्धांत, जो ट्यूबुलिन माइक्रोट्यूबुल्स की क्वांटम बातचीत के लिए सैद्धांतिक परिसर पर आधारित है जो न्यूरॉन्स के साइटोस्केलेटन को बनाते हैं। अगर वहाँ लोग तैयार हैं, तो मैं इस सिद्धांत पर एक अलग अध्याय में चर्चा कर सकता हूं, लेकिन अभी के लिए हमें अधिक सिद्ध सिद्धांतों पर वापस लौटना चाहिए।



इसलिए, अपने सौ अरब न्यूरॉन्स के साथ एक व्यक्ति को शुरू करने से पहले, यह देखना अच्छा होगा कि सरल मामलों में क्या होता है। और सरलतम मामले में, जब स्मृति प्रभाव को "दोहराया जलन की प्रतिक्रिया में बदलाव" के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, तो इसे सी। एलिगेंस कीड़े के तंत्रिका तंत्र के उदाहरण पर देखा जा सकता है, जिसमें 302 न्यूरॉन्स और 5,000 सिनापेस हैं। इस तरह के अल्पविकसित तंत्रिका तंत्र के बावजूद, सी। एलिगेंस ने 0.1 डिग्री सेल्सियस की सटीकता के साथ तापमान महसूस करने की क्षमता विकसित की है और इसे उपलब्ध भोजन की मात्रा के साथ जोड़ना सीख सकता है, जिससे हमें यह तर्क देने का अवसर मिलता है कि साहचर्य स्मृति के तंत्र कम संख्या में न्यूरॉन्स के साथ काम कर सकते हैं। तंत्रिका तंत्र की सादगी, बदले में, वैज्ञानिकों को संबद्ध करने की क्षमता के लिए जिम्मेदार तंत्र का विस्तार से अध्ययन करने में मदद करती है। इस मामले में, यह पाया गया कि उत्पादित सी-एनसीएस -1 कैल्शियम-बाइंडिंग प्रोटीन की मात्रा सीखने की क्षमता के सीधे आनुपातिक है। इसके अलावा, यह प्रोटीन न्यूरॉन्स में सीधे संवेदन तापमान और सिग्नल-कंडक्टिंग न्यूरॉन्स (सम्मिलन, मध्यवर्ती न्यूरॉन, इंटर्नियरन) में दोनों का उत्पादन होता है, और सीधे उनके बीच synapses के गुणों को प्रभावित करता है। इंटरकलेरी न्यूरॉन्स पहले से ही तापमान और घ्राण न्यूरॉन्स से जानकारी एकत्र और एकीकृत करते हैं। यहां एक दिलचस्प बात यह है कि यह प्रोटीन कैल्शियम-संवेदनशील प्रोटीन के समूह से संबंधित है जो खमीर से मनुष्यों तक, हर जगह पाया जा सकता है [1]।

अधिक जटिल तंत्र, जैसे कि वातानुकूलित और बिना शर्त रिफ्लेक्सिस का अध्ययन किया जाता है, उदाहरण के लिए, ड्रोसोफिला मक्खियों पर, मुख्य रूप से कुछ जीनों को बंद करके। उदाहरण के लिए, डोपामाइन और सेरोटोनिन अभिव्यक्ति के साथ मक्खियों ने नई साहचर्य सूचना को अवशोषित करने से इनकार कर दिया। यदि अभिव्यक्ति बस कम हो गई थी, तो सीखने की डिग्री इन न्यूरोट्रांसमीटर की संख्या पर निर्भर करती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि अगर ऐसी मक्खियों को कुछ सिखाया जा सकता था, तो वे अब इसे नहीं भूलते थे। यह पता चला है कि ये न्यूट्रोट्रांसमीटर स्मृति की तुलना में सीखने के लिए अधिक जिम्मेदार हैं।

एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि ड्रोसोफिला में पहले से ही अल्पकालिक और दीर्घकालिक स्मृति में एक विभाजन है, जिसके लिए मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र जिम्मेदार हैं। विशेष रूप से, मक्खियों को उठाया जा सकता है जो केवल कुछ सेकंड के लिए साहचर्य नियमों को याद रखेंगे। अल्पकालिक और दीर्घकालिक स्मृति में विभाजन न्यूरॉन्स की गतिशील प्रकृति (वे स्पाइक्स के पैटर्न के साथ संचार) से आता है, एक निश्चित अवधि के लिए एक निश्चित गतिविधि को बनाए रखने की आवश्यकता है (ताकि मस्तिष्क के विभिन्न हिस्सों से जानकारी को एकीकृत करने का समय हो) और परिणामी अनुभव को संग्रहीत करने की आवश्यकता है (लेकिन पहले से ही स्पाइक पैटर्न के रूप में संग्रहीत होने की संभावना नहीं है)। (कृत्रिम) बुद्धिमत्ता के सिद्धांत के लिए, इस तरह के एक अलगाव, आम तौर पर बोलना आवश्यक नहीं है: यदि हम पहले से ही जानते हैं कि जानकारी का प्रतिनिधित्व और प्रक्रिया कैसे करें, तो हम पहले से ही कल्पना करते हैं कि इसे कंप्यूटर पर कैसे संग्रहीत किया जाए। साथ ही, मैंने अभी तक अल्पकालिक मेमोरी को शामिल किए बिना दीर्घकालिक स्मृति में ज्ञान के प्रसंस्करण को दिखाने वाले अध्ययनों का सामना नहीं किया है (हालांकि प्रसंस्करण स्वयं होता है, उदाहरण के लिए, ऐसे मामलों में जहां हम अतीत से कुछ याद करते हैं। फिर, वैसे, दीर्घकालिक स्मृति, आम तौर पर बोलना। फिर से लिखा गया है, और इसलिए, यदि आप अक्सर कुछ याद करते हैं, तो समय के साथ वास्तविकता को अटकलों से अलग करना मुश्किल हो जाता है)।

इसलिए, आगे मैं मुख्य रूप से अल्पकालिक स्मृति के बारे में बात करूंगा। यह बदले में, "तत्काल" (तत्काल मेमोरी) में विभाजित किया जा सकता है, जिसमें एक बड़ी मात्रा होती है, लेकिन समय सीमा को एक सेकंड के अंशों से कई सेकंड तक कवर किया जाता है, और काम (काम करने वाली मेमोरी) - कई सेकंड से कई मिनट तक कवर किया जाता है। बंदरों पर किए गए अध्ययनों से पता चला है कि उत्तेजना की जानकारी गायब होने के बाद कई सेकंड तक न्यूरॉन्स की निरंतर सक्रियता से उत्तेजना की जानकारी का समर्थन किया जा सकता है, और तंत्रिका नेटवर्क के मॉडल हैं जो सफलतापूर्वक ऐसी प्रक्रियाओं को मॉडल करते हैं [2]। जानकारी संग्रहीत करने के लिए सामान्य नियम निम्नानुसार वर्णित किया जा सकता है: स्मृति जितनी लंबी होगी, उत्तेजना के बारे में कम विस्तृत जानकारी इसमें संग्रहीत की जाती है और अधिक सार, अवधारणा। सेरेब्रल कॉर्टेक्स के उन क्षेत्रों में तात्कालिक स्मृति तंत्र प्रदान किए जाते हैं, जहां संवेदी जानकारी संसाधित होती है [3,4] (जैसा कि हमने पिछले अध्याय में चर्चा की है), लेकिन अधिक वैश्विक के रूप में कार्यशील मेमोरी में, सेरेब्रल कॉर्टेक्स के तंत्र शामिल नहीं हैं (नियोकोर्टेक्स), लेकिन इसकी लकड़ी की आंतरिक संरचनाएं, जैसे कि हिप्पोकैम्पस (जिसके माध्यम से, दीर्घावधि में अल्पकालिक स्मृति का समेकन होता है)।

अल्पकालिक स्मृति को लागू करने के लिए किस आणविक तंत्र का उपयोग किया जा सकता है? अल्पकालिक सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी पिछले एक के बाद अगले सिग्नल के कमजोर या प्रवर्धन के रूप में प्रकट होती है। आमतौर पर, यदि 2 सिग्नल जल्दी (<20 एमएस) आते हैं, तो दूसरे को एक न्यूरोट्रांसमीटर या वोल्टेज पर निर्भर प्रोटीन की निष्क्रियता के साथ पुटिकाओं की संख्या में स्थानीय कमी के कारण क्षीणन किया जाता है। यदि दो संकेतों के बीच 20-500 एमएस गुजरता है, तो दूसरा संकेत अक्सर अधिक प्रभाव पैदा करता है। कमजोर सिनेप्स के मामले में, एक संकेत पोस्ट-सिनैप्टिक झिल्ली को चित्रित करने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है, और दूसरा संकेत, जैसा कि यह था, लॉन्चिंग पैड के रूप में पहले से जारी न्यूरोट्रांसमीटर का उपयोग करेगा, जिससे सफल सिग्नल ट्रांसमिशन की संभावना बढ़ जाएगी। लंबे समय तक प्रभाव भी देखा जाता है, जैसे कि सिनैप्टिक संचार की मजबूती (सुविधा) (उच्च गति में विभाजित - लगभग 10 एमएस और लंबे समय तक - सैकड़ों एमएस), पोस्ट-प्रेरक औषधि (पोस्ट-टेटनिक पोटेंशिएशन) - कई मिनट तक, साथ ही साथ कमजोर ( अवसाद), दोनों न्यूरोट्रांसमीटर की कमी के साथ जुड़े और synapse (homosynaptic) और / या पड़ोसी synapses (heterosynaptic) से आने वाले मध्यस्थों की संचय संख्या के प्रभाव। एक साथ, ये प्रक्रिया एक निश्चित क्षेत्र में उत्तेजना पैटर्न के स्थानीयकरण के लिए जिम्मेदार हो सकती है: कुछ तंत्रिका नेटवर्क के साथ पैटर्न को रेंगने की अनुमति नहीं देते हैं, जबकि अन्य पैटर्न की गतिविधि को बनाए रखते हैं।


अंजीर। 2. भूलभुलैया में स्थिति के आधार पर जगह न्यूरॉन्स का सक्रियण (विभिन्न रंगों में विभिन्न न्यूरॉन्स की गतिविधि को दिखाया गया है)।

चित्र से पिछले अध्याय में स्थानीयकरण उत्तेजना पैटर्न की संभावना का महत्व पहले से ही अनुमान लगाया जा सकता है। 6. यह दिलचस्प है कि चूहों के हिप्पोकैम्पस (और न केवल) में (और न केवल), एक संरचना जो सीधे दृश्य कॉर्टेक्स से जुड़ी नहीं है, कोई ऐसे अत्यधिक विशिष्ट कोशिकाओं को भेद कर सकता है जो सक्रिय हो जाते हैं यदि चूहा पहले से ही साइट [5] के साथ परिचित है। )। इसके अलावा, उनकी गतिविधि बहुत कम निर्भर करती है, उदाहरण के लिए, क्षेत्र की रोशनी पर, अर्थात्। वे चूहे के वर्तमान दृष्टिकोण के साथ रहने की जगह के प्रत्यक्ष अवलोकन के साथ की तुलना में अधिक संभावित रूप से जुड़े हुए हैं। ऐसी कोशिकाओं को "स्थान कोशिका" कहा जाता है - स्थान कोशिकाएँ। तो ऐसी कोशिकाओं में पूरे समय उत्तेजना बनी रहती है कि चूहा उपयुक्त स्थान पर है। और चूंकि कोशिकाओं का ऐसा व्यवहार न केवल हिप्पोकैम्पस में देखा गया था, इसलिए सिद्धांतों को आगे रखा जाता है कि इस तरह की स्थानिक जानकारी अनुकूली व्यवहार के आयोजन की संभावना प्रदान करने के लिए विभिन्न मस्तिष्क संरचनाओं की समन्वित बातचीत के लिए एक आम "लेबल" के रूप में कार्य करती है।

मैं यह भी नोट करना चाहूंगा कि "सभी सड़कें हिप्पोकैम्पस की ओर ले जाती हैं," और इस तथ्य के बावजूद कि सभी प्रकार की मेमोरी हिप्पोकैम्पस से बंधी नहीं है (उदाहरण के लिए, आप क्षतिग्रस्त हिप्पोकैम्पस के साथ संगीत वाद्ययंत्र बजाना सीख सकते हैं), यह स्मृति के निर्माण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। और वर्तमान दृश्य सूचना और कार्यशील मेमोरी में संबंधित जानकारी के एकीकरण में।


अंजीर। 3. आंदोलन को समन्वित करने के लिए विभिन्न मस्तिष्क संरचनाओं की बातचीत।

खैर, ऐसा ही कुछ।
यहां से कृत्रिम बुद्धिमान प्रणालियों में निर्धारित सिद्धांतों का पालन करें: स्मृति मॉडल के लिए सहानुभूति और सामग्री-पताकात्मकता, साथ ही प्रशिक्षण के अवसर, वर्गीकरण, योजना, अन्य समस्याओं को हल करने के तरीके। डेटा रिपोर्टिंग को लेकर कई सवाल बने हुए हैं। जेफ हॉकिन्स, जिन्होंने विशेष रूप से पाम और उसके हैंडहेल्ड का आविष्कार किया था, पदानुक्रम लौकिक मॉडल का उपयोग करके स्मृति और उसमें मौजूद जानकारी प्रस्तुत करता है, जिसे पहले ही यहां वर्णित किया गया है और जो सीधे नियोकार्टेक्स की संरचना से आता है। हालांकि सभी निस्संदेह दिलचस्प विचारों के साथ, अब तक कोई भी एक मजबूत एआई बनाने में कामयाब नहीं हुआ है। तो सच्चाई कहीं न कहीं पास है।

[१] - मॉलिक्यूलर न्यूरोबायोलॉजी के तत्व, ३ डी एड।, सी। स्मिथ, २००२
[२] - अल्पकालिक सक्रिय मेमोरी का एक स्पाइकिंग नेटवर्क मॉडल, डी। जिपर एट अल।, द जर्नल ऑफ़ न्यूरोसाइंस, १ ९९ ३, १३ (,), ३४०६-३४२०
[३] - तंत्रिका विज्ञान, ३ डी संस्करण।, डी। पुरवे, २००४
[४] - प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स एक मॉडल सिस्टम के रूप में सूचना, प्रतिनिधित्व और मस्तिष्क के प्रतिनिधित्व और प्रसंस्करण को समझने के लिए, एस। फनहाशी, २००६, बारहवीं, ३११-३६६।
[५] - एडाप्टिव नेविगेशन का एक तंत्रिका तंत्र विश्लेषण, एस। मिजुमोरी एट अल।, आणविक न्यूरोबायोलॉजी, २०००, २१, ५ 57- Ne२