साइंसहब # 07: तंत्रिकाजन्यता और न्यूरोमोर्फिक सिस्टम

बहुत समय पहले हम न्यूरोफिजिशियन मिखाइल बर्टसेव के पास गए थे, जो कुरचटोव इंस्टीट्यूट में न्यूरोट्यूलेरेंस और न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम की प्रयोगशाला के प्रमुख थे। उन्होंने हमें बताया कि उनके कर्मचारी क्या कर रहे थे, तंत्रिका संस्कृतियाँ क्या थीं और क्यों, वास्तव में, मस्तिष्क का अध्ययन करना आवश्यक था।



किसी भी प्रयोगशाला में संस्थान के क्षेत्र में जाने के लिए, आपको कठिन प्रयास करना होगा: प्रेस सेवा के साथ बातचीत, उपकरणों की एक सटीक सूची (भगवान की आपके पास अतिरिक्त लैपटॉप होगा) और एक अनिवार्य ड्रेस कोड - सफेद वस्त्र जो प्रवेश द्वार पर बकाया हैं। लेकिन यह इसके लायक था, और यहाँ क्यों: सामान्य तौर पर, पोस्टनुका का मिखाइल बर्तसेव के साथ एक लंबा रिश्ता है, वह अक्सर नए वीडियो रिकॉर्ड करने के लिए संपादक के पास आता है, लेकिन उसके प्राकृतिक वातावरण में उसके साथ चैट करना बहुत अच्छा था - सभी वैज्ञानिक अपनी प्रयोगशालाओं में खिलते हैं और सरल दिखाते हैं पहली नज़र में, लेकिन आश्चर्यजनक चीजें।

बर्ट्सेव प्रयोगशाला न्यूरोइन्फिनिटेंट सिस्टम के निर्माण में लगी हुई है। यही है, यह मानव कृत्रिम बुद्धि के निर्माण की जटिल समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा है, इसे चरणों में तोड़ रहा है। पहले आपको यह समझने की आवश्यकता है कि नेटवर्क कितना सरल काम करते हैं। फिर, कोशिकाएं एक-दूसरे के साथ कैसे संपर्क करती हैं, इसके सिद्धांतों को समझकर उन्हें जानवर की बुद्धि के स्तर पर स्केल करें।

मिखाइल बर्तसेव: “यह महत्वपूर्ण है कि हम एक प्रयोगशाला में जैविक प्रयोगों और तंत्रिका संबंधी प्रणालियों के क्षेत्र में सैद्धांतिक काम को संयोजित करने का प्रयास करें। यही है, हम कंप्यूटर मॉडल बना रहे हैं। एक बुद्धिमान वातावरण में रहने वाले कुछ एजेंट है। इस एजेंट को पर्यावरण में किसी भी समस्या को हल करने के लिए जो उसे चारों ओर से घेरे हुए है, उसे इसके लिए एक इनाम प्राप्त करते हुए, कुछ क्रियाओं का प्रदर्शन करना होगा। एक एजेंट को एक तंत्रिका नेटवर्क की आवश्यकता होती है जो उसके कार्यों का प्रबंधन करेगा।
एक तंत्रिका नेटवर्क देखेगा कि पर्यावरण में क्या हुआ। उसे इस माहौल में समस्याओं को हल करना सीखना चाहिए। यह कैसे काम करना चाहिए, इस बारे में हमारी सैद्धांतिक धारणा है। दूसरी ओर, सैद्धांतिक पदों की जांच करने के लिए और, संभवतः, वास्तविक सिस्टम से कुछ सिद्धांतों को निकालने के लिए, हम यह जांचना चाहते हैं कि जीवित न्यूरॉन्स में वास्तविक नेटवर्क में क्या होता है जब वे प्रशिक्षित होते हैं। आज, प्रायोगिक न्यूरोबायोलॉजी के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण क्षण आ गया है। प्रौद्योगिकियों का एक महत्वपूर्ण द्रव्यमान जमा हुआ है, जो तंत्रिका नेटवर्क के बहुत विस्तृत अन्वेषण को जीवित रखने की अनुमति देता है। "

विज्ञान में एक दिशा के रूप में न्यूरोइंटरेलॉजिकल सिस्टम का निर्माण कृत्रिम बुद्धि के निर्माण पर अनुसंधान के अंदर पैदा हुआ है। यह इस तथ्य के कारण है कि कृत्रिम बुद्धि के अध्ययन में इस कृत्रिम बुद्धि को कैसे बनाया जाए, इसके दो वैकल्पिक दृष्टिकोण हैं। एक दृष्टिकोण मनोविज्ञान और हमारी समझ से आता है कि लोग कैसे कारण और सोचते हैं। बर्तसेव की प्रयोगशाला में, वे एक कंप्यूटर प्रोग्राम में एक व्यक्ति की उन बौद्धिक क्षमताओं को पुन: पेश करने की कोशिश करते हैं जिन्हें मनोविज्ञान से निकाला जा सकता है। दूसरा दृष्टिकोण नीचे से आता है। चूंकि यह स्पष्ट है कि हमारी बुद्धिमत्ता मस्तिष्क की कई अरबों कोशिकाओं की परस्पर क्रिया और सहयोग पर आधारित है, हम इन तंत्रिका कोशिकाओं को अनुकरण करने और उनसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाने की कोशिश कर सकते हैं जो बौद्धिक कार्य करेंगे।

दोनों दृष्टिकोणों के अपने फायदे और नुकसान हैं। उदाहरण के लिए, पहला दृष्टिकोण संज्ञानात्मक विज्ञान से आता है। यह आपको उन कार्यों के लिए जल्दी से आवेदन करने की अनुमति देता है जो मानव भाषण गतिविधि से जुड़े होते हैं, ग्रंथों के विश्लेषण के साथ, ऐसी प्रणालियां बनाते हैं जो किसी व्यक्ति के साथ प्राकृतिक भाषा में संवाद करेंगे। लेकिन इसमें एक समस्या है: मानव चेतना सबसे जटिल वस्तु है जो मौजूद है, और ऐसी वस्तु का एक सामान्य मॉडल बनाना आसान नहीं है, क्योंकि यह समझना मुश्किल है कि किन सिद्धांतों की आवश्यकता है। और एक पूर्ण सामान्य मॉडल बनाने के लिए, जिसमें कम से कम एक बच्चे की बुद्धि होगी, अब लगभग असंभव है।
दूसरी ओर, यदि किसी व्यक्ति का मस्तिष्क केवल न्यूरॉन्स से इकट्ठा किया जाता है, तो वह या तो काम नहीं करेगा और किसी व्यक्ति की तरह सोचना शुरू नहीं करेगा। आज तंत्रिका विज्ञान का ज्ञान इतनी जटिल प्रणाली के निर्माण के लिए पर्याप्त नहीं है।

कुछ सामान्य मस्तिष्क अनुसंधान विधियाँ क्या हैं?

आप अपने सिर पर इलेक्ट्रोड डाल सकते हैं, लेकिन मस्तिष्क कैसे काम करता है, इस बारे में जानकारी प्राप्त करना मुश्किल है। जैसा कि हाल के दशकों के अध्ययन से पता चलता है, यह बौद्धिक घटक (मस्तिष्क प्रशिक्षण और संस्मरण) है जो व्यक्तिगत विशिष्ट कोशिकाओं के काम से जुड़ा हुआ है। जब बिजली की गतिविधि खोपड़ी की सतह से हटा दी जाती है, तो बड़ी संख्या में कोशिकाओं को अभिव्यक्त किया जाता है, इसलिए यह समझना असंभव है कि मस्तिष्क की कोशिकाओं की विशिष्ट सक्रियता कैसे विशिष्ट कार्यों में बदल गई है।

एक और तरीका जो मस्तिष्क में वास्तविक कोशिकाओं को देखने में मदद करता है वह है सिर में एक इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित करना। तो आप अलग-अलग सेल रजिस्टर कर सकते हैं।

MB: “कई प्रयोग थे जब उन्होंने दिखाया कि न्यूरॉन्स को ढूंढना संभव है जो केवल तभी सक्रिय होते हैं जब कोई व्यक्ति कुछ तस्वीरें देखता है। या जब वह कुछ याद करता है। मिर्गी के दौरे को रोकने के लिए सर्जरी के बाद एक व्यक्ति में इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित किए गए थे। ऐसा करने के लिए, आपको यह पता लगाने की आवश्यकता है कि आपको मस्तिष्क के किस हिस्से को काटने की आवश्यकता है। ऐसे इलेक्ट्रोड होने पर, हम किसी व्यक्ति पर जांच कर सकते हैं कि उसका मस्तिष्क कैसे काम करता है। मेरा पसंदीदा वीडियो तब है जब किसी व्यक्ति को वीडियो के विभिन्न सेगमेंट काटते हुए दिखाया गया है। वहाँ और एनबीए, मैडोना की क्लिप, सिम्पसंस के बारे में एक कार्टून, हॉलीवुड में एक कार कैसे चलती है, इसकी एक तस्वीर। हम वीडियो में देखते हैं कि व्यक्ति वीडियो देख रहा है, और वे उसे सिम्पसंस दिखा रहे हैं, एक सेल उसके अंदर सक्रिय होने लगती है। हम एक दस्तक सुनते हैं, एक सेल का निर्वहन करते हैं। वीडियो के दूसरे भाग में, एक व्यक्ति को यह बताने के लिए कहा जाता है कि उसने क्या देखा। एक आदमी बताना शुरू करता है: "मैंने हॉलीवुड का संकेत देखा" और कुछ और। फिर वह रुक जाता है। हम सुनते हैं कि यह सेल कैसे सक्रिय होना शुरू करता है। वह हंसते हुए कहता है, "और मैंने सिम्पसंस को भी देखा।" इसका मतलब है कि यह न्यूरॉन इस क्लिप की धारणा के क्षण में दोनों काम करता है, और जब इसे याद करता है। वह अपने सिर को खो देता है जिस तरह से वह इस वीडियो को देखता है। यह स्पष्ट है कि हम इन प्रयोगों से बहुत कुछ सीख सकते हैं। दूसरी ओर, यह समझने के लिए कि यह सब शरीर और उद्देश्यपूर्ण व्यवहार के स्तर पर कैसे काम करता है, बहुत अधिक किए जाने की आवश्यकता है। कल्पना कीजिए कि एक संगीतकार है जो एक सिम्फनी रचना करता है। रहस्य यह है कि मस्तिष्क में अलग-अलग कोशिकाओं के व्यवहार को बदलने से उसे एक सिम्फनी के साथ कैसे लाया जाता है जो सैकड़ों हजारों लोगों से अपील करेगा? यही है, एक ही समय में हजारों कोशिकाओं के परिवर्तन ने इस तथ्य को जन्म दिया कि उन्होंने कुछ शानदार काम लिखा? इन कोशिकाओं को भी कैसे पता चलेगा कि यह संगीतकार क्या चाहता है? ये कोशिकाएं क्या देखती हैं?
इन कोशिकाओं को कुछ रासायनिक संकेत दिखाई देते हैं जो अन्य कोशिकाएं उन्हें भेजती हैं। वह सब है। इन संकेतों को कैसे डिकोड किया जाए? क्या वे इस सिम्फनी को बनाने के लिए एक साथ आते हैं? या कुछ का आविष्कार कैसे करें या किसी प्रकार का प्रमेय कैसे सिद्ध करें? यह रहस्य है जिसे हम हल करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि यह कैसे होता है। ”



ऐसा करने के लिए, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि एक साथ कितने सेल काम करते हैं। आदर्श रूप से, आपके पास एक मस्तिष्क होना चाहिए जिसमें आप सभी कोशिकाओं को देख सकें और फिर आप न्यूरोनल संस्कृतियों की ओर रुख कर सकते हैं।

MB: “न्यूरॉनल कल्चर वह कोशिकाएँ हैं जो हम मस्तिष्क से बाहर निकले और एक कप (पोषक माध्यम में) में लगाए गए। वे वहीं उगते हैं। और हम जानते हैं कि वे वहां नेटवर्क बनाना शुरू करते हैं और सहज विद्युत गतिविधि दिखाते हैं। हम अपने प्रायोगिक कार्य में निम्नलिखित कप का उपयोग करते हैं। यह एक गोल कक्ष है जिसमें हम कोशिकाएँ लगाते हैं। एक पोषक तत्व माध्यम भी है। और चौकोर मैट्रिक्स के किनारों के साथ ऐसे संपर्क होते हैं जिनसे इलेक्ट्रोड स्थित होते हैं, कप के केंद्र में स्थित होते हैं। कप के नीचे एक विशेष समाधान के साथ कवर किया गया है जो कोशिकाओं को नीचे का पालन करने का कारण बनता है। इस प्रकार, कोशिकाएं संस्कृति माध्यम में तैर नहीं पाती हैं। यदि यह कोटिंग उपलब्ध नहीं है, तो कोशिकाएं गुच्छे बनाना शुरू कर देंगी, क्योंकि उन्हें इस तरह की आनुवंशिक आवश्यकता है। वे एक साथ चिपकते हैं और तथाकथित न्यूरोसोफर्स बनाते हैं जो वहां तैरते हैं। और इससे बचने के लिए, हम नीचे को कवर करते हैं। और कोशिकाएँ नीचे से चिपक जाती हैं। और अगर वे तैर रहे हैं, तो हम उनकी विद्युत गतिविधि को माप नहीं सकते, क्योंकि हम इलेक्ट्रोड नहीं ला सकते।

और इसलिए कोशिकाओं को या तो एक monolayer में, या दो या तीन कोशिकाओं में चपटा किया जाता है। और फिर ये सभी कोशिकाएं माइक्रोस्कोप के नीचे दिखाई देती हैं। हम वहां 5-10 हजार पौधे लगा सकते हैं। हालांकि, निश्चित रूप से, ऐसी कई कोशिकाओं को समझना मुश्किल है। लेकिन फिर भी, मस्तिष्क में लाखों कोशिकाओं की तुलना में, यह बहुत सरल है। तदनुसार, हम पंजीकृत कर सकते हैं कि इन कोशिकाओं को उनकी विद्युत गतिविधि के संदर्भ में क्या होता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि कोशिकाएं विद्युत गतिविधि के कारण संयोजित होती हैं। बिजली का उपयोग करते हुए, वे एक दूसरे को रासायनिक संदेश देते हैं। और जब सेल सक्रिय होता है, तो हम जानते हैं कि एक सेल ने किसी चीज़ को दूसरे तक पहुँचाया।

जाहिर है, अगर हम एक बुद्धिमान प्रणाली का निर्माण करना चाहते हैं और यह समझना चाहते हैं कि यह कैसे समस्या का हल करता है, तो हम केवल एक कप में कोशिकाओं को डालकर कुछ भी हासिल नहीं करेंगे। कुछ प्रकार की गतिविधि है, और कुछ भी नहीं है। यदि आप एक कप में लगाए गए कोशिकाओं पर माइक्रोस्कोप के नीचे देखते हैं, तो वे सभी पहले अलग-अलग हलकों में झूठ बोलते हैं। ये अलग-अलग संस्कृतियाँ हैं।
एक विच्छेदित संस्कृति, जब हम मस्तिष्क से कोशिकाओं को निकालते हैं, तो उनके बीच के बंधन को तोड़ते हैं और उन्हें सतह पर लगाते हैं। वे पहले सतह पर बढ़ते हैं। और दो या तीन दिनों के बाद वे शूट जारी करते हैं और एक-दूसरे से जुड़ना शुरू करते हैं, एक-दूसरे को महसूस करते हैं और संपर्क स्थापित करते हैं। जब वे पहले से ही इन संपर्कों को स्थापित कर चुके होते हैं, तो वे इन संपर्कों के माध्यम से एक दूसरे को संदेश प्रसारित करते हैं। हम कह सकते हैं कि उन्हें अकेलेपन का डर है। और वे एक दूसरे से बात करने की कोशिश कर रहे हैं। यह एक सोशल नेटवर्क का पता लगाता है।
समस्या यह है कि हमें समझ नहीं आता कि वहां क्या हो रहा है। एकजुट कोशिकाएं स्वयं का जीवन जीती हैं। हमें नहीं पता कि वे मस्तिष्क में एकजुट हैं, के बारे में सोचते हैं। लेकिन हम यह समझना चाहते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क किसी चीज के लिए कैसे अनुकूल हैं। इसे समझने के लिए, हमें तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक कार्य निर्धारित करने की आवश्यकता है जिसे वह हल करेगा। तब हम इस समस्या को हल करने का परिणाम होंगे। और हम समझेंगे कि इस क्षण में नेटवर्क ने सीख लिया है, लेकिन इसमें - अभी तक नहीं। "

ये सभी लोग कौन हैं

कई अन्य लोगों की तरह, बर्ट्सेव के पास एक अनुशासनात्मक क्षेत्र है, और यह जीव विज्ञान, गणित और भौतिकी को भी जोड़ता है। अधिक सटीक रूप से, यहां तक ​​कि कंप्यूटर विज्ञान के लोग जो जानते हैं कि अमूर्त रूप से कैसे सोचना है, जीवविज्ञानी जो अपने हाथों से कुछ करना जानते हैं। अक्सर लोग एक क्षेत्र से दूसरे क्षेत्र में जाते हैं।

MB: “उदाहरण के लिए, अगर मैं मशीन सीखने में लगा हुआ हूं, तो मुझे पता है कि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क क्या है। मैं उन्हें प्रोग्राम कर सकता हूं, एक प्रोग्राम बना सकता हूं जो छवियों को पहचान लेगा। लेकिन, अगर मैं इन एल्गोरिदम को विकसित करना चाहता हूं, तो देखें कि वे कहां आगे बढ़ सकते हैं, मुझे यह जानना होगा कि असली न्यूरॉन्स कैसे काम करते हैं। सामान्य तौर पर, महसूस करें कि यह क्या है।
वास्तविक तंत्रिका संस्कृतियों और वास्तविक तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने पर मुझे जो अनुभव मिलेगा, वह अमूल्य हो सकता है। मेरे अनुभव में, भौतिकविदों और कंप्यूटर विज्ञान के विशेषज्ञों के बीच तंत्रिका विज्ञान प्रणालियों के अध्ययन में सैद्धांतिक पक्ष से अधिक विशेषज्ञ हैं। ऐसा लगता है कि अगर हमारे पास अंतःविषय दर्शक हैं, तो एक तरफ जीवविज्ञानी, भौतिकविदों और गणितज्ञों के बीच एक विरोध होना चाहिए। वास्तव में, यह मौजूद नहीं है। प्रायोगिक जीवविज्ञानियों को डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया करने के लिए तरीकों की आवश्यकता होती है। लेकिन उनके पास वाद्य की दृष्टि से कौशल की कमी हो सकती है। यहां वे मदद के लिए भौतिकविदों और गणितज्ञों की ओर मुड़ते हैं, जो समझते हैं कि इन आंकड़ों को कैसे बेहतर तरीके से संसाधित और प्रस्तुत किया जा सकता है।
यही है, भौतिकविदों और गणितज्ञ इस मामले में वैचारिक नहीं, बल्कि तकनीकी सहायता प्रदान करते हैं। और इसके विपरीत। जब एक भौतिक विज्ञानी कोशिकाओं के साथ एक प्रयोग करने की कोशिश करता है, तो यह स्पष्ट है कि उसे मदद की ज़रूरत है, बताएं कि क्या करना है और इस प्रयोग को करने में मदद करें। अर्थात्, पारस्परिक रूप से लाभकारी सहयोग है। ”

और फिर कहाँ

तंत्रिका विज्ञान प्रणालियों के अध्ययन के लिए मुख्य अनुप्रयोग औषध विज्ञान और चिकित्सा हैं। दूसरा बुद्धिमान सिस्टम बनाने का प्रयास है। बाद वाला क्षेत्र बर्तसेव की प्रयोगशाला की गतिविधि है।

MB: “इस गतिविधि की पहली परत एक वास्तविक रोबोट को नियंत्रित करने के लिए शिक्षण कोशिकाओं से संबंधित है। हम पानी के नीचे रोबोट लॉन्च करेंगे, इसे एक ज्वालामुखी या कचरे में सड़क से इकट्ठा करेंगे, और प्रवास की समस्या को हल करेंगे। लेकिन यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि प्रौद्योगिकी के संदर्भ में इसे कैसे लागू किया जाए। सबसे पहले, हमें हर समय बाँझ परिस्थितियों को बनाए रखने की आवश्यकता है। दूसरे, लगातार बदलते पोषक तत्व। तीसरा, झटकों और दस्तक को रोकें। चौथा, अब हम संस्कृति को जो सिखा सकते हैं वह बहुत सीमित चीजें हैं। हमें नहीं पता कि हम कितनी आगे बढ़ सकते हैं । ”

रूस में बायोमेडिकल रिसर्च अविकसित है, और विशेषज्ञों के लिए बाजार छोटा है। लेकिन, मिखाइल के अनुसार, इस क्षेत्र में काम करने वाला व्यक्ति आसानी से अन्य देशों में उपयोग कर सकता है। यह उदाहरण के लिए, फ़ार्माकोलॉजी की ओर जा सकता है, अर्थात, न्यूरोहिब्रीड सिस्टम (विभिन्न दवाओं का परीक्षण, अपक्षयी रोगों के उपचार से संबंधित दवाओं का अध्ययन) विकसित कर सकता है।
दूसरी ओर, तंत्रिका विज्ञान के अध्ययन हैं। या मशीन लर्निंग एप्स। किसी भी मामले में, इन सभी क्षेत्रों में, बुनियादी अनुसंधान के अलावा, अनुप्रयुक्त अनुसंधान के लिए एक बड़ा क्षेत्र है।

आप माइकल की प्रयोगशाला को देख सकते हैं और लिंक पर उसे सुन सकते हैं ।