मस्तिष्क का कार्यात्मक कंप्यूटर मॉडल

वाटरलू विश्वविद्यालय के न्यूरोसाइंटिस्टों ने मानव मस्तिष्क के सबसे जटिल और बड़े पैमाने पर मॉडल बनाने का दावा किया है। सुपर कंप्यूटर पर खुले स्रोत नेंगो न्यूरोसिमुलेटर का उपयोग करते हुए, उन्होंने मानव मस्तिष्क के वास्तविक भागों के अनुसार, कार्यक्षमता द्वारा विभाजित 2.5 मिलियन न्यूरॉन्स के काम का अनुकरण किया।

IBM Watson और अन्य प्रणालियों के विपरीत, SPAUN (सिमेंटिक पॉइंटर आर्किटेक्चर यूनिफाइड नेटवर्क) नामक एक वर्चुअल मॉडल व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए नहीं, बल्कि मानव मस्तिष्क के सबसे यथार्थवादी मॉडलिंग के लिए बनाया गया था। उदाहरण के लिए, ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट में, आईबीएम विशेषज्ञों ने एक सटीक स्थानिक मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित किया, लेकिन मस्तिष्क क्षेत्रों में कार्यात्मक अंतर को ध्यान में नहीं रखा।

एसपीएयूएन में डेटा एंट्री 28x28 (784) पिक्सल के रिज़ॉल्यूशन के साथ डिजिटल "आंख" के माध्यम से की जाती है। कोई अन्य इनपुट विधियां प्रदान नहीं की जाती हैं। उसे संख्याओं और पात्रों की एक श्रृंखला दिखाई जा सकती है जो स्मृति में संचरित होते हैं। सिस्टम कुछ संकेतों को कमांड के रूप में मानता है जिन्हें निष्पादित करने की आवश्यकता होती है। SPAUN एक यांत्रिक "हाथ" के साथ गणनाओं के परिणाम की गणना करता है।

दिलचस्प बात यह है कि सूचना को कंप्यूटर द्वारा उसी तरह संसाधित किया जाता है, जैसा कि मानव मस्तिष्क आज तक जानता है। प्रणाली में एक प्रीफ्रंटल क्षेत्र, सबकोर्टिकल नाभिक, बेसल गैन्ग्लिया, थैलामस आदि होते हैं। न्यूरोबायोलॉजिस्टों ने यथासंभव प्राकृतिक के करीब जानकारी के प्रसंस्करण के कार्यक्रम की कोशिश की है। दृश्य संकेत दृश्य कॉर्टेक्स में प्रवेश करते हैं, फिर थैलेमस में। थैलेमस, सेरेब्रल कॉर्टेक्स के विभिन्न क्षेत्रों में जानकारी के पुनर्वितरण के लिए जिम्मेदार है। बेसल गैंग्लिया पूर्ववर्ती क्षेत्र के माध्यम से सूचना के प्रवाह को नियंत्रित करता है, इसे वर्तमान आवश्यकता के अनुसार अद्यतन करता है।

उदाहरण के लिए, यदि आपको वर्तमान में भोजन पकाने की आवश्यकता है, तो क्रियाओं का आवश्यक क्रम प्रीफ्रंटल क्षेत्र में लोड हो जाता है। आपातकाल के मामले में, यह जानकारी मिटा दी जाती है - और ड्राइविंग के बारे में जानकारी डाउनलोड की जाती है। एक व्यक्ति एक कार्य से दूसरे में जल्दी से स्विच करने में सक्षम है - इसमें अत्यधिक उच्च संज्ञानात्मक लचीलापन है - बेसल गैन्ग्लिया और दीर्घकालिक स्मृति के लिए धन्यवाद।

एसपीएयूएन सिम्युलेटर में, वैज्ञानिकों ने मानव मस्तिष्क में निहित सीमाओं को भी निर्धारित किया। उदाहरण के लिए, सिस्टम RAM में वर्णों के अनुक्रम को बहुत लंबे समय तक संग्रहीत नहीं कर सकता है।

अब, न्यूरोसाइंटिस्ट "मस्तिष्क" में न्यूरॉन्स के स्व-प्रशिक्षण और पुनर्लेखन के तंत्र पर काम कर रहे हैं, ताकि एसपीएयूएन खुद को दोहरा सके और नए कार्यों को सीख सके।

नेंगो सिम्युलेटर और एसपीएयूएन न्यूरोमोडेल को खुद यहां डाउनलोड किया जा सकता है : स्पाुन.जिप ।

वाटरलू विश्वविद्यालय के विशेषज्ञों का वैज्ञानिक कार्य जर्नल साइंस (एक पेड फ़ायरवॉल के पीछे) में प्रकाशित होता है । नि: शुल्क प्रतियां: 1 , 2 , 3 ।







स्रोत: एक्सट्रीमटेक , पॉपसी