मानव मस्तिष्क परियोजना: आपने पूछा - हम जवाब देते हैं

स्रोत: प्रकृति

कुछ समय पहले, 3 डी SEM माइक्रोस्कोपी की संभावनाओं के बारे में हैबे पर एक नोट प्रकाशित किया गया था, जैसा कि यूरोपीय मेगाप्रोजेक्ट "द ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट" के ढांचे में मानव मस्तिष्क की संरचना के अध्ययन पर लागू किया गया था। कटौती के तहत, हमने यथासंभव विस्तृत कोशिश की - और इसका मतलब है कि बहुत सारे पाठ होंगे - पूछे गए सवालों के जवाब देने के लिए, लेकिन परंपरा से हम कुछ परिचय के साथ शुरू करेंगे।
सावधान! बहुत सारे पाठ के आगे

प्रस्तावना

पिछले लेख और उस पर टिप्पणियों के अभ्यास के रूप में तीन संसाधनों पर दिखाया गया है: हैब्राह्र , नैनोमीटर . ru और डर्टी । यह स्पष्ट करने के लिए कि केमिस्ट, भौतिक विज्ञानी, जीवविज्ञानी, गणितज्ञ, इंजीनियर और प्रोग्रामर वास्तव में द ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट (HBP) के ढांचे के भीतर क्या करते हैं, इसलिए मैं पहले प्रोजेक्ट के मुख्य लक्ष्य और 12 सबप्रोजेक्ट्स (SP) के वर्णन पर अधिक विस्तार से जानना चाहूंगा, जिसमें एकजुट हो HBP।

HBP का मुख्य लक्ष्य और उद्देश्य

आइए वैश्विक एक के साथ शुरू करें। तो, HBP अपने कार्य को कम नहीं, बल्कि मानव मस्तिष्क की समझ के रूप में निर्धारित करता है। और अगर हम इस सपने को वास्तविकता बना सकते हैं, तो हम समझेंगे कि विभिन्न मस्तिष्क रोगों का इलाज कैसे किया जाता है, हम महसूस कर पाएंगे कि क्या हमें मानव बनाता है, और हम क्रांतिकारी कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों का निर्माण करेंगे।

सभी 12 उपप्रकारों का संक्षिप्त विवरण (प्रत्येक वीडियो के अंत में उनके कार्यान्वयन पर काम करने वाले संगठनों की एक सूची है):

एसपी 1 - रणनीतिक माउस ब्रेन डेटा - इस परियोजना का मुख्य लक्ष्य: चूहों के मस्तिष्क की संरचना के बारे में सभी लापता बुनियादी जानकारी प्राप्त करना और माउस मस्तिष्क और मानव के बीच तुलना को सरल बनाना।

वास्तव में, तीन आयामी इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी का उपयोग करते हुए मस्तिष्क के अध्ययन पर इस उपप्रोजेक्ट का एक हिस्सा पिछले लेख में डिसाइड किया गया था। जैसा कि पोस्ट में टिप्पणियों में सही ढंग से उल्लेख किया गया है, चूहे सरल पहेली को हल कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, उद्देश्यपूर्ण रूप से भोजन प्राप्त करने के लिए एक बटन दबाएं या इसके साथ भूलभुलैया में सबसे छोटे रास्ते की तलाश करें।



एसपी 2 - सामरिक मानव मस्तिष्क डेटा - मुख्य लक्ष्य: मानव मस्तिष्क पर डेटा का एक बहुस्तरीय सेट प्राप्त करना, जो चूहों के मस्तिष्क के लिए प्राप्त आंकड़ों के समान है, और मानव मस्तिष्क में प्रक्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए एसपी 1 परियोजना से डेटा के उपयोग को सरल बनाता है।

इस प्रकार, इस परियोजना की टीम प्रोजेक्ट एसपी 1 में प्राप्त माइक्रोस्कोपिक डेटा और मैक्रोस्कोपिक डेटा के बीच शून्य को भर देगी, जो कि प्राप्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, एमआरआई का उपयोग करके। विशेष रूप से, यह मस्तिष्क का एक 3 डी "Google" -मैप बनाने की योजना बनाई गई है, जिसमें से प्रत्येक उपयोगकर्ता यह देख सकेगा कि कहां और क्या क्षेत्र स्थित हैं, कैसे सिग्नल प्रसारित किए जाते हैं, और इसी तरह।



Habr उपयोगकर्ता vaborg ने पर्ची दी कि वह MRI (SP2) प्रोजेक्ट में शामिल था, इसलिए कृपया उसे MRI और NMR का उपयोग करते हुए मस्तिष्क का अध्ययन करने और SP1 और SP3 के साथ इस उपप्रोजेक्ट के संबंध के बारे में अधिक विस्तार से लिखें।

एसपी 3 - संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर - मुख्य लक्ष्य: मस्तिष्क की संज्ञानात्मक वास्तुकला की गहरी समझ (टॉटोलॉजी के लिए खेद है), अर्थात्, हम कैसे पढ़ते हैं, हम चीजों को कैसे पहचानते हैं, चेहरे, क्या प्रेरणा है और यह कैसे काम करता है और इसी तरह।

दूसरे शब्दों में, ये लोग निर्धारित कर रहे हैं कि मस्तिष्क के कौन से क्षेत्र हैं और वे कैसे बातचीत करते हैं (उदाहरण के लिए, दृश्य या श्रवण जानकारी कैसे संसाधित की जाती है, मस्तिष्क के कौन से हिस्से शामिल हैं), अर्थात, यह पहले दो के विपरीत एक क्लासिक "टॉप-डाउन" दृष्टिकोण है। - "नीचे-ऊपर"।



एसपी 4 - मस्तिष्क अनुसंधान के गणितीय और सैद्धांतिक नींव - उपप्रोजेक्ट का मुख्य उद्देश्य: सिद्धांतों का विकास, गणितीय सिद्धांत जो मस्तिष्क के एक मॉडल को बनाने के लिए आगे की सभी परियोजनाओं का आधार बनेंगे। वास्तव में, यह सबप्रोजेक्ट है कि कैसे, विभिन्न स्तरों पर मस्तिष्क की संरचना को जानने के लिए, एक एकीकृत गणितीय मॉडल बनाने के लिए जिसमें लचीलेपन के रूप में मस्तिष्क की इतनी महत्वपूर्ण संपत्ति भी शामिल है।



एसपी 5 - न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स एचबीपी के भीतर मुख्य उपप्रोजेक्ट्स में से एक है। इसका मुख्य लक्ष्य न्यूरोसाइंटिस्टों के लिए विभिन्न डेटा, ज्ञान और उपकरणों के पूरे सरणी को व्यवस्थित करना और संभव बनाना है, जो कि वैज्ञानिकों के एक अंतरराष्ट्रीय दल द्वारा विकसित मस्तिष्क का अध्ययन करने के लिए है। विशेष रूप से, इसे लागू करने के लिए, एक वेब साइट पहले से ही काम कर रही है, जिस पर आप उदाहरण के लिए, माउस के मस्तिष्क को देखें और देखें कि मस्तिष्क के किन क्षेत्रों में यह या उस प्रोटीन का उत्पादन होता है।



डेटा कैसे एकत्र और संसाधित किया जाता है, इस पर अधिक विवरण रूसी या अंग्रेजी उपशीर्षक के साथ TED पर देखा जा सकता है।



एसपी 6 - मस्तिष्क सिमुलेशन - उपप्रोजेक्ट का मुख्य लक्ष्य: ऐसे उपकरण बनाना जो हमें जैविक डेटा के आधार पर, सिमुलेशन, व्यक्तिगत भागों के मॉडलिंग और यहां तक ​​कि पूरे मस्तिष्क को बनाने की अनुमति देगा। यह एक खुला मंच होगा। यह भी संभव है कि मॉडलिंग में आणविक स्तर पर प्रभावों और इंटरैक्शन को ध्यान में रखना संभव होगा।



एसपी 7 - उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटिंग - इस सबप्रोजेक्ट का उद्देश्य एचबीपी में शामिल सभी को सुपर कंप्यूटर, बिग डेटा और क्लाउड प्रौद्योगिकियों के लिए व्यापक पहुंच प्रदान करना है, साथ ही साथ बहु-स्तरीय मस्तिष्क मॉडल के विज़ुअलाइज़ेशन, निर्माण और सिमुलेशन में समर्थन करना है।



एसपी 8 - चिकित्सा सूचना विज्ञान - उपप्रोजेक्ट का मुख्य उद्देश्य: उन तरीकों को विकसित करना जो रोगों का पता लगाने की अनुमति देगा (इसमें नैदानिक ​​और आनुवांशिक डेटा, अस्पतालों में एकत्र किए गए एमआरआई डेटा, आदि शामिल होंगे), साथ ही बीमारी के लक्षणों को समझना और वास्तव में आणविक पर इसका इलाज कैसे किया जा सकता है। स्तर।



एसपी 9 - न्यूरोमोर्फिक कम्प्यूटिंग - इस उपप्रोजेक्ट के ढांचे के भीतर, इसे बनाने, उत्पादन में पेश करने और विन्यास योग्य न्यूरोमॉर्फिक प्लेटफार्मों और चिप्स को विकसित करने की योजना है, जिसके अंदर एसपी 6 में विकसित मस्तिष्क मॉडल बैठेंगे। प्रत्येक ऐसी चिप, जैसा कि लेखकों द्वारा कल्पना की गई है, सिग्नल मिक्सिंग के सिद्धांत पर काम करेगी (वास्तव में, एक एनालॉग प्रोसेसर) और इसमें सिनैप्टिक कनेक्शन के अरबों से चार मिलियन न्यूरॉन शामिल होंगे, जो एक साधारण मस्तिष्क की तुलना में 10,000 गुना तक की गति प्रदान करना चाहिए।



SP10 - न्यूरूरोबोटिक्स - सबप्रोजेक्ट का लक्ष्य एक सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म बनाना है जो वैज्ञानिकों को मस्तिष्क के एक अनुमोदित मॉडल या इसके व्यक्तिगत भागों को जोड़कर रोबोट के शरीर में न्यूरोमोर्फिक रोबोटिक सिस्टम बनाने की अनुमति देता है।



SP11 - अनुप्रयोग - यह सबप्रोजेक्ट विज्ञान कथा और भविष्यवादियों के लिए अधिक दिलचस्प, सबसे अधिक संभावना है, क्योंकि यह इसमें है कि चिकित्सा की भविष्य की अवधारणाएं विकसित की जाती हैं:



भविष्य का तंत्रिका विज्ञान:



भविष्य की कम्प्यूटिंग प्रौद्योगिकी:



SP12 - नैतिकता और समाज - वास्तव में, यह उपप्रकार नैतिक मानकों को विकसित करेगा, पूरे एचबीपी के सामाजिक परिणामों और संभावित जोखिमों की गणना करेगा।

दरअसल सवालों के जवाब

लेख के पहले भाग के प्रकाशन के बाद, हमने सभी को अपने प्रश्नों और टिप्पणियों को व्यक्त करने में सक्षम होने के लिए लगभग एक सप्ताह का समय दिया, जिसके बाद उन्होंने सब कुछ एक साथ इकट्ठा किया और रोना शुरू कर दिया, जो हमारे पास आए सवालों की अविश्वसनीय मात्रा में प्रसन्न थे । जानकारी के लिए खोज, पड़ोसियों और परिचितों को फोन करने के कई हफ्तों के बाद भी हम जवाब देने के लिए तैयार हैं।

प्रत्येक प्रश्न में उस व्यक्ति का उपनाम होता है जिसने यह प्रश्न पूछा है, इसलिए यदि आप पूरी बात नहीं पढ़ना चाहते हैं, तो आप सुरक्षित रूप से वांछित उत्तर के लिए आगे बढ़ सकते हैं। साथ ही, कुछ प्रश्न संयुक्त होते हैं, क्योंकि प्रश्न के विषय और उद्देश्य लगभग समान होते हैं (उदाहरण के लिए, चेतना बनाम मस्तिष्क सिमुलेशन)।

Habrahabr

NadezdaSh से प्रश्न:

परियोजना का लक्ष्य मानव मस्तिष्क के कार्यों के अनुकरण के साथ प्रयोगों के लिए एक खुला मंच बनाना है, एक एकल खुली रूपरेखा। बीमारियों के इलाज के नए तरीकों के अनुकरण और परीक्षण के नए कंप्यूटर मॉडल विकसित करना संभव होगा।

जिसे लक्ष्य के रूप में वर्णित किया गया है, यह स्पष्ट नहीं होता है कि लोहे में न्यूरॉन का उत्सर्जन क्यों किया जाना चाहिए, अगर यह प्रोग्रामेटिक रूप से किया जा सकता है। उद्देश्य के लिए, यह एक खुला ढांचा बनाने के लिए लिखा गया है।

खेलों में, आप ब्रह्मांड और सितारों की उड़ानों का अनुकरण कर सकते हैं, निम्न-स्तरीय भाषाओं में, बाइट्स की गति को नियंत्रित कर सकते हैं। क्या वास्तव में एक न्यूरॉन को प्रोग्रामेटिक रूप से अनुकरण करना असंभव है। शायद यह लक्ष्य का पीछा नहीं कर रहा है ...
1. परियोजना का मुख्य उद्देश्य स्पष्ट कीजिए। लक्ष्य एक नया संग्रहण उपकरण बनाना है?
2. एक न्यूरॉन बीमारियों का इलाज कैसे किया जा सकता है? मानव मस्तिष्क सिर्फ न्यूरॉन्स ही नहीं बल्कि कई अन्य भागों से बना है। इस तथ्य के अलावा कि अभी भी एक शरीर है।

उपयोगकर्ता Dedushka_shubin से समान प्रश्न:

1. परियोजना का अंतिम लक्ष्य क्या है? परिणाम के रूप में क्या माना जाता है?
2. (उत्तर 3) दवा और सामाजिक विज्ञान के लिए इसका क्या महत्व होगा?

जवाब:
1. परियोजना का लक्ष्य ठीक एक घोषित है: विशेष रूप से विभिन्न तंत्रिका कनेक्शनों की नकल करने की क्षमता के लिए, और उन पर लागू होने वाले तंत्रिका संरचनाओं और तंत्रों का एक ही डेटाबेस बनाने के लिए, और समग्र रूप से मानव मस्तिष्क के पैमाने तक पहुंचने के लिए। वास्तविक सूक्ष्म और स्थूल स्तरों पर न्यूरॉन्स के साथ क्या होता है, इसका सावधानीपूर्वक अध्ययन करने के बाद, न्यूरॉन्स का अनुकरण प्रोग्रामेटिक रूप से होता है। सभी संचित डेटा बिल्कुल बाइट्स में होंगे, तंत्रिका नेटवर्क की संरचनाओं में, लेकिन साथ ही, उन्हें हार्डवेयर में एसपी 9 के ढांचे में, न्यूरोमॉर्फिक चिप्स में लागू करने की योजना है।

2. परियोजना की सफलता के साथ, यह चिकित्सा के क्षेत्र में एक बड़ी सफलता होगी। अब विभिन्न मस्तिष्क घावों से जुड़े रोगों के रोगियों को गोलियों के साथ इलाज किया जाता है, हालांकि उन्हें बिल्कुल पता नहीं है कि वे क्या प्रभावित करते हैं। जब तंत्रिका संरचनाओं का विश्लेषण करते हैं, तो रोग को "अंदर से" देखना संभव होगा, और इस से यह शुरू होगा कि किसी व्यक्ति को "स्वस्थ" बनने के लिए कुछ स्तर पर क्या बदलना चाहिए (जो कि आमतौर पर समाज के स्वीकृत मानदंडों के अनुसार अधिक पर्याप्त है)। उदाहरण के लिए, यह वीडियो दवा के लिए मस्तिष्क का अध्ययन करने के संभावित लाभों के बारे में बात करता है:



सामाजिक विज्ञानों के लिए, यह पहले से ही विभिन्न प्रकार की तंत्रिका संरचनाओं की बातचीत का सवाल है, मोटे तौर पर, अलग-अलग दिमाग। यह प्रश्न अभी भी समय से पहले पूछा गया है, और इस संबंध में परियोजना का कोई घोषित लक्ष्य नहीं है।

यदि यह दिलचस्प होगा, तो सार्वजनिक डोमेन में झिल्ली के स्तर पर न्यूरॉन्स के काम का एक छोटा सिम्युलेटर होता है, इसमें आप सिंकॉपिक, आयनिक कनेक्शन का निर्माण कर सकते हैं, स्पाइक सिस्टम को संसाधित कर सकते हैं, और इसी तरह।

3. हमारे शरीर से निकलने वाले सभी संकेत मस्तिष्क की प्रक्रियाओं से गुजरते हैं। मस्तिष्क में एक भौतिक-रासायनिक-इलेक्ट्रॉनिक माध्यम है, जो सिमुलेशन का हिस्सा है। मॉडल न केवल स्वयं न्यूरॉन्स और उनकी टोपोलॉजी को शामिल करते हैं, बल्कि पर्यावरण में न्यूरॉन्स के बाहर गतिविधि का सुझाव भी देते हैं जहां वे स्थित हैं।

मांसपेशियों के साथ मस्तिष्क की बातचीत के बारे में, आप इस वीडियो को उपशीर्षक के साथ या मूल में देख सकते हैं:



Anc से प्रश्न:

1. इस तरह के अध्ययनों में, मुख्य सार असली न्यूरॉन्स का अनुकरण करना है। क्या परियोजना में कोई व्यक्ति नकली प्रक्रियाओं की व्याख्या से निपटेगा? पहले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक न्यूरॉन में आने वाले संकेतों के योग की धारणा पर आधारित थे। तब स्पाइक न्यूरल नेटवर्क दिखाई दिए। अब तंत्रिका नेटवर्क डेंड्राइट्स द्वारा इनपुट सिग्नल के परिणाम पर या सिंकप के प्रकार के आधार पर विभिन्न प्रभावों के साथ उत्पन्न हुए हैं। आपका शोध अच्छी तरह से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के नए मॉडल का आधार बन सकता है।

इसी तरह का सवाल वैफल्ड से पूछा गया था:

हमें एक कामकाजी मस्तिष्क के अनुपालन के लिए उनके मॉडल के मिलान के मानदंड के बारे में बताएं। यदि कोई दूसरे शब्दों में, वे कैसे समझते हैं कि कब रोकना है?

2. मस्तिष्क के कौन से संरचनात्मक भागों को स्कैन किया जाएगा, डिज़ाइन किया जाएगा और डिज़ाइन में प्रतिष्ठित किया जाएगा? केवल न्यूरॉन्स? मेलिन? Glia? रक्त वाहिकाओं? सामान्य रूप से रक्त-मस्तिष्क की बाधा? माइक्रोट्यूबुल्स, नियोकोर्टेक्स परतें, नियोकॉर्टेक्स का कुछ हिस्सा, या मस्तिष्क के अन्य हिस्से?
3. क्या नए कनेक्शन स्थापित करने और पुराने लोगों को मरने के मामले में मॉडल गतिशील या स्थिर होगा? आखिरकार, एक बड़ी संख्या में सिनेप्स की स्थापना की जाती है और जीवित जीवन के दिन के दौरान मस्तिष्क में फाड़ दिया जाता है।

उत्तर है:
1. तंत्रिका नेटवर्क के एक पर्याप्त मॉडल के निर्माण के लिए, मस्तिष्क का प्रत्येक टुकड़ा (टुकड़ा) चेक, एमुलेशन और नियमित जांच की एक लंबी और थकाऊ प्रक्रिया से गुजरता है। यही है, व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के बीच संबंध स्थापित करने के लिए, इलेक्ट्रोड और सेंसर का उपयोग किया जाता है जो मस्तिष्क के ऊतकों के कुछ क्षेत्रों में प्रत्यारोपित होते हैं। इन इलेक्ट्रोडों पर एक निश्चित आवेग लागू किया जाता है और सेंसर का उपयोग करके आवेग प्रसार की दिशा दर्ज की जाती है।

फिर इसे एक विशिष्ट मॉडल में स्थानांतरित किया जाता है और मॉडल पर एक समान उत्तेजक प्रभाव का अनुकरण किया जाता है। यदि सब कुछ अच्छा काम करता है, तो यह हिस्सा छोड़ दिया जाता है, यदि नहीं, तो मस्तिष्क के ऊतकों के साथ नए प्रयोग किए जाते हैं। इस प्रकार, कंप्यूटर परिणामों की तुलना मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की वास्तविक प्रतिक्रिया के साथ की जाती है। स्वाभाविक रूप से, समान क्षेत्रों के लिए, सांख्यिकीय रूप से सही परिणाम प्राप्त करने के लिए पूरी प्रक्रिया कई बार की जाती है।

2. हर चीज का अनुकरण करना तुरंत संभव नहीं है। सबसे पहले, ये केवल न्यूरॉन्स होंगे, क्योंकि सूचना के प्रसंस्करण में शामिल मुख्य कोशिकाएं और संरचनाएं, और मस्तिष्क के हिस्से के विकास के संदर्भ में नवीनतम और केवल नियोकार्टेक्स, जो हमारी मानसिक प्रक्रियाओं को निर्धारित करता है।

सिमुलेशन के लिए, तीसरा या चौथा स्तर तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण है, जहां न्यूरॉन को एक पूरे के रूप में माना जाता है, बिना आगे स्केलिंग के, अर्थात्, न्यूरॉन और अन्य न्यूरॉन्स के साथ कुछ कनेक्शन - नेटवर्क। और पहले से ही इसके आधार पर, कोई भी आसानी से 75 मिलियन तंत्रिका नेटवर्क का अनुकरण कर सकता है। लेकिन यह पूरी तरह से अलग विषय है: इस तरह के एक नेस्ट सिम्युलेटर को कहा जाता है, और यह हमारे ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट का भी हिस्सा है।

3. वर्तमान में केवल स्थिर लिंक पर विचार किया जाता है। जब मौजूदा मॉडल पर सिमुलेशन पूर्णता के एक निश्चित स्तर तक पहुंच जाते हैं, तो हम बदलते रिश्तों के बारे में बात करना शुरू कर सकते हैं। खुद से आगे निकलने से पहले, आपको पहले मौजूदा परीक्षणों के वैध परिणाम स्थापित करने होंगे। अब शोध में सबसे बड़े मॉडल की गणना वास्तविक समय के 12.5 मिली सेकेंड के भीतर की जाती है। मुझे नहीं लगता कि इस तरह के पैमाने पर संबंधों में बदलाव विचार के लिए बहुत प्रासंगिक है।

उत्तर से प्रश्न

आप किस स्तर पर न्यूरॉन्स मॉडल करते हैं: विस्तार-भौतिक या सार-कार्यात्मक में? शायद न्यूरॉन्स के काम के बारे में कोई उपमा और दिलचस्प तथ्य हैं?

उत्तर है:
न्यूरॉन्स का अनुकरण कैसे किया जाता है: सबसे पहले, माउस (उपप्रोजेक्ट SP1) के स्लाइस के अनुसार, सूक्ष्मदर्शी के स्वचालित परिसरों का उपयोग करके, न्यूरॉन्स के टोपोलॉजी को संकलित किया जाता है। सिद्धांत रूप में, इस तरह के काम को स्वचालित रूप से किया जा सकता है, लेकिन अभी तक यह अपनी प्रारंभिक अवस्था में है (मस्तिष्क के 3 डी-पुनर्निर्माण पर पिछला लेख देखें)। इसलिए, अब यह मिश्रित मोड में किया जा रहा है: मैन्युअल रूप से कुछ स्वचालित प्रसंस्करण / सुधार / पोस्ट-प्रोसेसिंग। ऐसे नक्शे की तस्वीरें और सटीकता सूक्ष्मदर्शी के उच्च रिज़ॉल्यूशन द्वारा निर्धारित की जाती है। इसके अलावा, जैसा कि पहले ही ऊपर उल्लेख किया गया है, मस्तिष्क के ऊतक के संबंधित क्षेत्रों में विद्युत आवेगों को लागू करके न्यूरॉन्स के बीच संबंध की जांच की जाती है।

दूसरे, अन्य उपप्रकारों के डेटा से यह समझने में मदद मिलती है कि मस्तिष्क के कुछ क्षेत्रों की भूमिका क्या है। नतीजतन, आउटपुट पर हमारे पास तंत्रिका नेटवर्क की एक प्रति है, जिसे वास्तविक मस्तिष्क की एक भौतिक प्रतिलिपि के रूप में बनाया गया है, जो इसे सौंपी गई कार्यक्षमता के साथ है।



Esir_pavel से प्रश्न:

मैं इस प्रश्न के बारे में चिंतित हूं। मानव मस्तिष्क परियोजना का लक्ष्य पूरे मस्तिष्क का एक मॉडल बनाना है। और फिर, इस मॉडल का उपयोग करते हुए, क्या कल्पना कम से कम न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों का अनुकरण करना और उनके लिए दवाओं का परीक्षण करना, कम से कम चेतना का अनुकरण करना होगा।

स्पष्ट रूप से, कम्प्यूटेशनल ड्रग परीक्षण के लिए हॉजकिन-हक्सले जैसे न्यूरॉन के जैविक रूप से प्रशंसनीय मॉडल की आवश्यकता होती है। लेकिन चेतना के लिए, इस तरह के एक कूबड़ है कि यह न्यूरॉन्स के बहुत सरल मॉडल का उपयोग करके मॉडलिंग की जा सकती है जो सभी प्रकार की शारीरिक विशेषताओं को ध्यान में नहीं रखते हैं, जैसे कि इझीकेविच के घटनात्मक मॉडल।
...
इसलिए, एक संशोधित संस्करण में मेरा प्रश्न इस तरह से है: "क्या न्यूरॉन्स के सरल फिजियोलॉजिकल मॉडल के आधार पर मजबूत या कम से कम कमजोर जागरूक होने की संभावना पर मानव मस्तिष्क परियोजना के ढांचे के भीतर अध्ययन किए जा रहे हैं?"

Kvz द्वारा भी इसी तरह के प्रश्न पूछे गए थे:

1. क्या इस परियोजना के परिणामों के आधार पर भविष्य में योजना बनाई गई है, चेतना को अनुकरण करने की कोशिश करने के लिए, या यह पूरी तरह से अलग तरह का शोध है? यदि हां, तो बाहर से ऐसा लगता है कि अगर हमने माइक्रोस्कोप के तहत चुंबकीय हार्ड डिस्क ड्राइव की जांच की और विंडोज एक्सपी के सिद्धांतों को समझने के लिए नैनो-चाकू के साथ प्रोसेसर काट दिया।

andreyis:

मानव मस्तिष्क का सवाल हमेशा चेतना का सवाल होता है। चेतना का जन्म कैसे होता है? वह स्थान कहां है जिसमें अर्थ क्रिया में जाता है?

wilderwind:

क्या यह संभव है कि चेतना के उद्भव के विकास को प्रोग्रामेटिक रूप से अनुकरण करें?
क्या स्वतंत्र सॉफ्टवेयर विकास के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण संभव है?

और म_रोमुल :

अगर मैं गलत नहीं हूँ, HBP ने इरादे की घोषणा में कहा कि लक्ष्य चेतना के अनुकरण के बिना किसी व्यक्ति के मस्तिष्क (उम) का अनुकरण करना है। ऐसा कैसे? यदि मानव उम पूरी तरह से काम करता है, तो चेतना होगी। बायोइथिक्स ने इस सूत्रीकरण पर जोर दिया? और हाँ, क्या सिमुलेशन वास्तविक समय में काम करेगा? वह दाता कौन है जिसने आपको मस्तिष्क दिया? उसके लिंग \ age \ संस्कृति? यह चेतना का भार माना जाएगा, जब सब कुछ काम करता है?

2. दो प्रमुख राज्य स्तरीय परियोजनाएं हैं - मानव मस्तिष्क परियोजना और ब्लू ब्रेन परियोजना। हालांकि, धारणा यह थी कि ये सभी मुख्य रूप से सभी प्रकार के सूक्ष्मदर्शी और अन्य मापने वाले उपकरणों का उपयोग करके मस्तिष्क की जैविक और रासायनिक प्रक्रियाओं के अध्ययन से जुड़े हुए हैं। क्या विशेष रूप से मॉडलिंग चेतना के लिए बड़े अनुदान आवंटित किए गए हैं? वैज्ञानिक किस दिशा में अपनी चेतना के करीब पहुंच रहे हैं, यह एक सूचना के गोले के रूप में मॉडलिंग चेतना (और जैविक संरचना के स्तर पर नहीं) - कंप्यूटर विज्ञान या तंत्रिका विज्ञान है?

लंबा और थकाऊ जवाब:
1. चेतना एक साइड इफेक्ट है, लेकिन किसी भी तरह से HBP का एक उन्नत, प्राथमिकता वाला लक्ष्य नहीं है।चेतना यह है कि मॉनिटर की स्क्रीन पर क्या हो रहा है, यह कैसे देखा जाए, जबकि यह नहीं समझा जाए कि कंप्यूटर में क्या भरा है - यहाँ आप बिल्कुल सही हैं। HBP में, मोटे तौर पर, वे एक ही फिलिंग के विभिन्न सिस्टमों (अलग से एक सीडी, प्रोसेसर, मेमोरी) का निर्माण कर रहे हैं, और उसके बाद ही उनसे विभिन्न विन्यासों को इकट्ठा करना संभव होगा।

या एक और उदाहरण है कि दवा कैसे बनाई गई थी। लंबे समय तक, लोगों को डीएनए, बीमारी के कारणों और इसी तरह के बारे में कोई पता नहीं था, लेकिन वे इलाज, कटाई और रक्तपात कर रहे थे। और अब हमारे पास आणविक चिकित्सा तक पहुंच है, जब एक प्रभावी दवा या उनके लिए उम्मीदवारों की गणना कंप्यूटर, डीएनए थेरेपी, बढ़ते अंगों और ऊतकों, साथ ही साथ क्लोनिंग पर की जा सकती है। HBP - 10 वर्षों में मस्तिष्क के सिद्धांतों को समझने में "मध्य युग" को छोड़ने का प्रयास।

यह परियोजना अपने और पर्यावरण के बीच न्यूरॉन्स के न्यूरो-फिजियोकेमिकल इंटरैक्शन के तंत्र का अध्ययन करने के लक्ष्य पर आधारित है। यह ठीक वही आधार है जो स्वयं न्यूरॉन्स के काम के बारे में मौलिक सवालों के जवाब दे सकता है। मस्तिष्क एक जैविक संरचना है, जो वास्तव में, एचबीपी में अध्ययन किया जाता है, और चेतना इस जैविक संरचना की विकासवादी जटिलता का एक उप-उत्पाद है। कुछ समय में, हमारे दूर के पूर्वजों के मस्तिष्क को जानकारी के सभी बढ़ते संस्करणों को संसाधित करना शुरू करना पड़ा, और विकास ने इसके लिए एक उत्कृष्ट तंत्र पाया - नियोकोर्टेक्स कॉलम जो वास्तव में हमारे मल्टी-कोर मस्तिष्क में नाभिक की तरह काम करते हैं, और फिर इस विकासवादी के आधार पर चेतना विकसित हुई। चाल।


स्रोत

इस संदर्भ में चेतना के बारे में बोलना बहुत जल्दी है, क्योंकि हम अभी भी सीखना चाहते हैं कि केवल मस्तिष्क की गतिविधि का अनुकरण कैसे किया जाए। लेकिन, अगर यह, चेतना, केवल तंत्रिका, अन्तर्ग्रथनी और आणविक इंटरैक्शन पर निर्भर करती है, तो यह निश्चित रूप से बड़ी संख्या में न्यूरॉन्स की तेजी से जटिल बातचीत के साइड इफेक्ट के रूप में दिखाई देगा। यदि ऐसा है, तो हम स्वयं इसके जटिल तंत्रिका संरचनाओं के अनुकरण के क्षण से इसकी घटना को देखेंगे जो हमें मस्तिष्क गतिविधि के विकास के एक निश्चित स्तर को प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।

कृत्रिम बुद्धि (एआई) का मुद्दा चेतना के सवाल के साथ सीधे तौर पर जुड़ा हुआ है। जिसे लोग अब AI कहते हैं, वह छद्म चेतना के लिए एक सूत्र के साथ आने का प्रयास है, और इसे सामान्य मामलों में फिट करने के लिए है। BBP के पास एक पूरी तरह से विपरीत कार्य है: संरचनाएं बनाने के लिए, जिसकी जटिलता संभवतः एआई सिमुलेशन को एक डिग्री या किसी अन्य तक ले जाएगी, या मौजूदा एआई सबसिस्टम को महान विकास देगी। लेकिन यह "बॉटम-अप" दृष्टिकोण, हालांकि अधिक समय लेने वाला, अधिक मौलिक और सही है। हम इसके लिए घटना संबंधी निर्माणों का उपयोग नहीं करते हैं।

बेशक, सॉफ्टवेयर के स्वतंत्र विकास के माध्यम से कृत्रिम बुद्धि का निर्माण वास्तव में हम सभी को HBP से क्या उम्मीद है, लेकिन केवल वैज्ञानिकों द्वारा मस्तिष्क के सिद्धांतों को समझने और सरल उदाहरणों के साथ भी इसका अनुकरण करना सीखते हैं।

इसके अलावा, यह अभी तक साबित नहीं हुआ है कि सभी तंत्रिका संरचना आत्म-चेतना के लिए पर्याप्त होंगी। इसलिए नैतिक रूप से इस तरह के बयान के इस्तेमाल से इसे आसानी से दरकिनार किया जा सकता है। जैसा कि वास्तव में यह कैसे होगा, ऐसा लगता है कि इतने सारे खुद से आगे निकल रहे हैं। कोई और नहीं जानता कि उन्हें क्या सामना करना होगा जब तक कि न्यूरॉन्स के मॉडल दिखाई नहीं देते हैं जो वास्तविक मानव मस्तिष्क के करीब हैं, जिसमें 300 बिलियन चंद्रमा हैं। सिमुलेशन गणना वास्तविक समय के करीब आएगी, और फिर उनके आगे, क्योंकि कोई भी तेज गणना से इनकार नहीं करेगा।

अनुकरण के लिए, एक दाता-व्यक्ति, जैसे कि, जरूरत नहीं है, क्योंकि हमारा मस्तिष्क कुछ एल्गोरिदम के अनुसार काम करता है जो सभी लोगों के लिए 90% समान हैं।
उदाहरण के लिए, आप इस व्याख्यान का उल्लेख कर सकते हैं :



चेतना लोड करने से क्या मतलब है? चेतना किसी न किसी स्तर पर खुद से अवगत है: यह या तो वहाँ है या नहीं। सुनिश्चित करें कि जिस समय बैनर वाले लोग "टी 2030 मॉडल को नहीं छूते हैं, वह खुद को महसूस करती है" बहुत दूर नहीं है, हालांकि यह सिर्फ एक अनुकरण है, और वहां की रेखा बहुत पतली है।

और फिर, मस्तिष्क और चेतना का सवाल वैज्ञानिक से अधिक दार्शनिक सवाल है। कौन उत्तर दे सकता है: क्या जानवरों में चेतना है अगर वे खुद हमें इस बारे में नहीं बता सकते हैं?

उदाहरण के लिए, इस वीडियो में दावा किया गया है कि यदि किसी जीवित प्राणी का मस्तिष्क स्टेम और सेरेब्रल कॉर्टेक्स के बीच संबंध है, तो ऐसे जानवर में आत्म-चेतना होती है, जो पैटर्न को याद रखने और पुन: उत्पन्न करने में सक्षम है:



जैसा कि अर्थ के लिए, यह, अर्थ, एक ही जैविक संरचना में सभी क्रिया में चला जाता है, मस्तिष्क जो इनपुट सिग्नल प्राप्त करता है, "मूल्यांकन" करता है - इसे समझ लेता है - और कुछ आउटपुट जानकारी देता है, उदाहरण के लिए, आपको पैर को स्थिति ए से पुनर्व्यवस्थित करने की आवश्यकता है स्थिति B.

और मैं इस लंबे उत्तर को TED व्याख्यान के साथ परियोजना के विचारकों में से एक - हेनरी मार्कराम द्वारा समाप्त करना चाहूंगा । यह ध्यान देने योग्य है कि पूरे व्याख्यान के लिए उन्होंने कभी भी चेतना - चेतना, केवल धारणा - भावना, धारणा का उल्लेख नहीं किया:



मैं आपको टेड-व्याख्यान श्रृंखला "मेरा मस्तिष्क कैसे काम करता है" का उल्लेख करने की सलाह देता है ? मैं 1,2 और 6 को देखने की अत्यधिक सलाह देता हूं। 7 व्याख्यान।

2. ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट - एक विशुद्ध रूप से स्विस प्रोजेक्ट, जो एक समय में द ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट को अपनाने के लिए प्रोत्साहन था। दोनों परियोजनाओं का मुख्य लक्ष्य यह समझना है कि मस्तिष्क कैसे संरचित है और यह कैसे काम करता है, चेतना का सवाल माध्यमिक है, क्योंकि चेतना मस्तिष्क के विकास की उच्चतम डिग्री है। यह समझ में नहीं आता है कि मस्तिष्क जैव रसायन के स्तर पर कैसे काम करता है, हम बस घटनात्मक लोगों के अपवाद के साथ, किसी भी चेतना के पर्याप्त मॉडल का निर्माण करने में सक्षम नहीं हैं।

अधिक के लिए, यह कंप्यूटर विज्ञान के समर्थन और सक्रिय भागीदारी के साथ बल्कि तंत्रिका विज्ञान है। Mail द्वारा भेजे गए CompleteBrains

से प्रश्न :

1. - ? HBP , ?
, www.humanbrainproject.eu/participate . , , , ?

hidoba:

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2. : , ? HBP – ( , )?

3. HBP . , HBP ? , , , , ? , , ? : : - ? , .

4. , ? (Linux, English intermediate, fluent) (Game Engines, 3D Graphics, GPGPU). , , ? - , «Experienced» «Expert» .

5. , , , ? ? .

6. , , : C++ C# (Mono, Interop)? , . , ? ? .

उत्तर है:
1. मानव मस्तिष्क परियोजना संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान में कई संस्थानों सहित पूरे यूरोप में एक परियोजना है। भाग लेने के लिए, स्विट्जरलैंड आना आवश्यक नहीं है, जहां ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट मुख्यालय स्थित है। उचित प्रशासनिक विभाग या मानव संसाधन विभाग के साथ इन प्रशासनिक मुद्दों को हल करना उचित है।

2. बेशक, कुछ भी संभव है। लेकिन विकास और अनुसंधान निकटता से संबंधित हैं, एक दूसरे के बिना नहीं हो सकता। विकास के पदों पर आने वाले लोग पूरी तरह से अनुसंधान में जाते थे। सभी जगह वैसी ही स्थिति।

3. एचबीपी का उद्देश्य मानव मस्तिष्क है, लेकिन, निश्चित रूप से, चूहों के साथ शुरू होने वाले निचले मस्तिष्क के सभी मॉडल, इस लक्ष्य के रास्ते में उपयोग किए जाएंगे। "अन्य" कारण के रूप में, मानव मन से अलग, ऐसा कोई लक्ष्य नहीं है, लेकिन काफी विपरीत है - लक्ष्य मौजूदा मस्तिष्क गतिविधियों की समस्याओं को ठीक करना है।

4. अनुमान क्यों? रिक्ति के लिए एक फिर से शुरू भेजें, और यह देखा जाएगा। पदों के लिए इतने उम्मीदवार नहीं हैं, क्योंकि सही कौशल के साथ एक अच्छा विशेषज्ञ खोजना बहुत मुश्किल है। हमें दुनिया के विभिन्न हिस्सों से रिज्यूमे मिलते हैं, लेकिन किसी कारण से कोई भी विशेष रूप से रूसी भाषी देशों से नहीं है। शायद हमारी पीआर टीम द्वारा किसी तरह के प्रयास को ठीक से करने की आवश्यकता है, ताकि यह परियोजना उन देशों में अधिक पहचानने योग्य हो जहां वे रूसी बोलते हैं। आखिरकार, हमारे पास बहुत सारे स्मार्ट और योग्य डेवलपर्स हैं। दूसरी ओर, अच्छी अंग्रेजी परियोजना में शामिल किए बिना काफी मुश्किल होगी, लेकिन एक कोशिश के लायक है।

5. परियोजना विकसित हो रही है, रिक्तियों को अद्यतन किया जा रहा है, उपप्रोजेक्ट बढ़ रहे हैं। तो फिर से - क्या अनुमान लगाने के लिए, एक फिर से शुरू भेजें।

6. बेशक, प्रोग्रामिंग के संदर्भ में, परियोजना विभिन्न प्रकार की भाषाओं का उपयोग करती है, यहां तक ​​कि उन लोगों के बारे में जो आप विशेष रूप से अधिकांश डेवलपर्स के बारे में नहीं सुनते हैं। समर्थन, रीफैक्टरिंग - ये सभी किसी भी अन्य कंपनी की तरह सभी कोडर्स के लिए महत्वपूर्ण मुद्दे हैं। हम कोड और उसके अनुकूलन को बेहतर बनाने के लिए भी लड़ रहे हैं। बेशक, यह परियोजना के प्रमुख भागों में से एक है। अन्यथा, कम स्मृति के साथ वास्तविक समय में न्यूरॉन्स अनुकरण कर सकते हैं (और इस्तेमाल पर क्रमश: न्यूरॉन्स की lshim संख्या)। इसके लिए, एक विशेष उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटिंग टीम है - सॉफ्टवेयर इंजीनियर। Kvz

से प्रश्न :

अब क्या अधिक आशाजनक लग रहा है - जीवित प्राणियों की जैविक संरचनाओं के आधार पर या शास्त्रीय इलेक्ट्रॉनिक घटकों से युक्त सुपर-कंप्यूटर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने के लिए?

उत्तर है:
जैविक संरचनाओं के आधार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने का क्या मतलब है? डीएनए युक्त कुछ बढ़ाएँ? यह क्रैंक करने के लिए काफी मुश्किल है, मुख्य रूप से एक से एक जैविक वस्तुओं की अपूरणीयता के कारण। उदाहरण के लिए, ग्रंथि में बायोमोर्फिक सिस्टम का निर्माण करना, इससे कहीं अधिक कठिन है। उदाहरण के लिए, SP9 के ढांचे के भीतर, एक न्यूरोमोर्फिक चिप की एक परियोजना बनाई गई है, जो परिमाण के आदेशों द्वारा जैविक समकक्ष की तुलना में तेजी से काम करेगी। इसलिए, यह अधिक होनहार है, प्रकृति पर जासूसी, मौजूदा घटक आधार के लिए सब कुछ स्थानांतरित करने के लिए।


स्रोत

SAKrisT से प्रश्न:

1. क्या बिना परिणाम के एक जीवित विषय से मस्तिष्क के एक हिस्से की समान 3 डी छवि लेना संभव है?
और अगर जवाब पहले के लिए हाँ है, तो अगला, शायद एक भोला सवाल है, लेकिन फिर भी।
2. क्या कुछ नया सीखने के बाद मस्तिष्क में बदलाव को ट्रैक करना संभव है? यह जानना बहुत दिलचस्प है कि जानकारी कैसे संग्रहीत की जाती है। मैं और अधिक विस्तार से जानना चाहता हूं और परिवर्तनों को देखना चाहता हूं। मुझे लगता है कि वैज्ञानिक खुद इस मुद्दे पर बहुत चिंतित हैं।

उत्तर है:
1. इसके लिए, एमआरआई और एनएमआर टोमोग्राफी की जरूरत होती है, लेकिन यह वर्णित विधि (3 डी एफआईबी / एसईएम) का उपयोग करके नहीं किया जा सकता है, क्योंकि मस्तिष्क के ऊतक का हिस्सा आयन बीम द्वारा हटा दिया जाता है, और ऊतक को स्वयं एक निश्चित नमूना तैयार करने और निर्धारण की आवश्यकता होती है।

2. फिर, यह एमआरआई और कार्यात्मक एमआरआई के लिए एक सवाल है। उदाहरण के लिए एक टोमोग्राफ में लेट जाएं और शब्द सीखें। भाषाओं की बात करें तो यहां लोग पहले भी कुछ ऐसा ही कर चुके हैं। नमूना कुछ ही लोगों का सच है लेकिन फिर भी। विचार यह है: लोग शब्दों और भाषाओं को कैसे सीखते हैं। तीन समूह: द्विभाषी (यानी जन्म से दो भाषा वातावरण), जो बच्चे कम उम्र में और बाद की तारीख में भाषा सीखना शुरू कर देते हैं। परिणाम: बच्चों के पहले और दूसरे समूह में एक सामान्य मस्तिष्क और बाईं ओर एक बढ़े हुए भाग, जैसे, तीसरे के सेरिबैलम के पास कहीं। हमें इस अध्ययन का लिंक खोजने की आवश्यकता है ...

संक्षेप में, प्रश्न पूछा गया: ईमानदार होना, मेरे लिए यह कल्पना करना कठिन है कि हम इसे जीवित जीवों में न्यूरॉन्स या उनके पुनर्व्यवस्था के स्तर पर परख सकते हैं, जैसा कि हम सीखते हैं, याद करते हैं - विवो में , क्या कहा जाता है। हम इस या उस चाल के करीब पहुंच सकते हैं, लेकिन विज्ञान की संभावनाएं, दुर्भाग्य से, सीमित हैं।

Nashev से सवाल ( इंजन 9 टिप्पणी के लिए):

"मैं खेल के माध्यम से तंत्रिका कनेक्शन का एक मॉडल बनाने के लिए स्वयंसेवी बलों को आकर्षित करने वाली परियोजना का उल्लेख करना आवश्यक समझता हूं"

संदर्भ: आईवायर - स्वयंसेवकों की मदद से मानव रेटिना का अध्ययन करने के लिए एक परियोजना। यह परियोजना मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) और इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिकल रिसर्च के बीच सहयोग के परिणामस्वरूप बनाई गई थी। मैक्स प्लैंक

और यहां ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट में सवाल है - क्या वे इस परियोजना के बारे में जानते हैं, और वे इसके बारे में क्या सोचते हैं?
क्या आप तरीकों से आगे निकलने / आगे निकलने / समर्थन / अपनाने के लिए तैयार हैं? क्या वे अधिक सटीक / मोटे काम करते हैं, आदि?

उत्तर है:
“एडॉप्ट ए न्यूरॉन” नामक एक परियोजना जल्द ही बीबीपी में शुरू की जाएगी, जहां हर कोई जैविक रूप से यथार्थवादी राक्षसों के निर्माण में भाग ले सकता है। यह SETI परियोजना के समान है, जहां एप्लिकेशन इंस्टॉल करने वाले उपयोगकर्ता अंतरिक्ष से संकेतों की गणना करने में सहायता करते हैं। उसी तरह, हर कोई "स्क्रीन सेवर" मोड में इसके निर्माण और विश्लेषण के लिए एक न्यूरॉन को "अपनाने" में सक्षम होगा।

गंदा

BbIBuX से प्रश्न:

और जैविक प्रोसेसर के निर्माण के लिए क्या संभावनाएं हैं?

उत्तर है:
यह इस बात पर निर्भर करता है कि जैविक प्रोसेसर का क्या मतलब है। यदि यह एक बायोमोर्फिज्म है, अर्थात् जीवित प्रकृति की नकल है, तो उपप्रोजेक्ट एसपी 9 (न्यूरोमोर्फिक चिप्स) का उद्देश्य है। यदि यह एक प्रोसेसर है जो डीएनए, आरएनए या प्रोटीन पर चलता है, तो यह विषय आशाजनक नहीं है।

सिद्धांत रूप में, आप परियोजना के विचारकों में से एक का जवाब दे सकते हैं:



सीधे शब्दों में कहें, तो हमारे मस्तिष्क को जानकारी मिलती है, यहां तक ​​कि जब यह पिछले एक को संसाधित करता है, तो "लिक्विड कंप्यूटिंग" (संक्रमण राज्यों में कंप्यूटिंग) का विचार एक अर्थ में, एक एनालॉग कंप्यूटर है जो किसी भी समय अंतराल पर सूचना को संसाधित करता है (जो कि वास्तविक रूप में है) समय), अब जैसे चातुर्य नहीं।

पिता से प्रश्न_ कविता:

1. आप मस्तिष्क के पूर्ण मॉडलिंग के बारे में बात नहीं करेंगे, इस तथ्य पर ध्यान नहीं देंगे कि सेंसर से आने वाली जानकारी के जवाब में, विकास के अलावा नए न्यूरॉन्स और तंत्रिका कनेक्शन का गठन किया जाता है। क्या यह प्रयोग में ध्यान में रखा गया है? यदि हां, तो वास्तव में कैसे?

2. क्या यह सिम्युलेटेड छोटा क्षेत्र प्राप्त सूचनाओं के जवाब में नए न्यूरॉन्स और कनेक्शन बनाने में सक्षम होगा? चूंकि मस्तिष्क, दोनों फिलाओ और ओनेटोजेनेटिक रूप से, अनुकूलन का एक उत्पाद है और अनुकूल रूप से विकसित होता है, यह फ़ंक्शन, मेरा मानना ​​है, इसकी समझ के लिए गंभीर रूप से महत्वपूर्ण है।

उत्तर तंत्रिका विज्ञान से:
कि आप पहले से ही दूर तक चढ़ गए हैं। मस्तिष्क का अनुकूली कार्य, निश्चित रूप से महत्वपूर्ण है, लेकिन यह मस्तिष्क के मूल सिद्धांतों को समझने जितना महत्वपूर्ण नहीं है। यही है, यह एचबीपी के ढांचे के भीतर हो सकता है कि नए तंत्रिका कनेक्शन के गठन का एक अध्ययन होगा, लेकिन अभी तक यह व्यर्थ है। मस्तिष्क को केवल एक अन्य अंग के रूप में सोचें, जैसे हृदय, उदाहरण के लिए, सबसे जटिल तंत्र, लेकिन आप सभी आंतरिक और बाह्य कारकों को ध्यान में रखे बिना एक सिमुलेशन बना सकते हैं।

एक क्रूड प्रयोग - “निर्धारित जैव रसायन के साथ सभी न्यूरॉन्स और पूर्वकाल करधनी गाइरस के synapses का एक 3 डी मॉडल है। सिनैप्टिक क्लेफ्ट में पदार्थ ए की शुरुआत के साथ, 6% न्यूरॉन्स की मृत्यु हो गई, बाकी की गतिविधि बढ़ गई। ”और फिर प्रयोगशाला सहायक बैठता है और निष्कर्ष निकालता है - यह कैसा था।

मस्तिष्क का पुनर्निर्माण और जैव रसायन के जवाब में अनुकूलित किया जाता है, जानकारी नहीं।

यही है, आपका सवाल है "मेरे मस्तिष्क का पुनर्निर्माण कैसे किया जाए यदि उन्होंने मुझे" बकरी "बताया है? ट्राम में, जवाब" कोई रास्ता नहीं है "। वह सूचना को संसाधित करेगा और वहां अपने लिए कुछ का चयन करेगा, और पहले से ही यह चयन उसके सिर में ईंटों को जाम, विकसित और पूरी तरह से पुनर्निर्माण करेगा।

लुकाशेंको से सवाल:

शर्म के लिए मस्तिष्क का कौन सा क्षेत्र जिम्मेदार है?

उत्तर है:
वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स। इसका पता लगाने के लिए आपको बीबीपी की जरूरत नहीं है ।

कोटेदार से प्रश्न:

क्या कोई प्रारंभिक आवेग है जो मस्तिष्क की गतिविधि को ट्रिगर करता है? यदि हां, तो यह कहां से आता है?

उत्तर है:
उदाहरण के लिए, ऐसा कोई आवेग नहीं है, उदाहरण के लिए, कोई आवेग ऐसा नहीं है कि कोई व्यक्ति सांस लेना शुरू कर देता है। जैसे ही सबसे सरल तंत्रिका संरचना दिखाई देती है, यह पहले से ही कार्य कर रहा है। और वहां सबसे सरल स्तर पर क्या निर्णय लिए जाते हैं - यह एक अलग मुद्दा है।

B0gger से प्रश्न:

1. क्या यह संभव है कि आप जिस नक्शे को बना रहे हैं, उसी मस्तिष्क से सीखी गई एक कविता पर विचार करें? या कुछ भावनाएँ, उदाहरण के लिए अश्वेतों से घृणा?

2. यदि मस्तिष्क एक तंत्रिका नेटवर्क बनाकर, कनेक्शन बनाते हुए जानकारी को याद रखता है , तो क्या इसका मतलब है कि क्रायोनिक्स अभ्यास काम करेगा? क्या संपूर्ण व्यक्तित्व और स्मृति संबंध में निहित है, या यह किसी तरह से कूटबद्ध है, कुछ मुश्किल सूक्ष्मनलिकाएं या परमाणुओं की क्वांटम अवस्थाओं में जो मस्तिष्क बनाते हैं?

उत्तर है:
1. अब तक, दुर्भाग्य से, यह मस्तिष्क (या इसके व्यक्तिगत टुकड़े) नहीं पढ़ सकता है। लेकिन, सिद्धांत रूप में, भविष्य में, यह काफी संभव है, क्योंकि पूरे मस्तिष्क को आभासी स्तर पर महसूस किया जाएगा, कनेक्ट करें और देखें, पढ़ें।

2. सैद्धांतिक रूप से, यह संभव है। उदाहरणों के लिए दूर जाना आवश्यक नहीं है। संभावित रूप से, उचित ठंड कुछ भी नहीं तोड़ना चाहिए, न्यूरॉन्स के बीच संबंध को तोड़ दें, और इसी तरह। और आपकी सभी यादें सिर्फ मस्तिष्क की जैव रसायन हैं, जो क्रायोनिक ठंड के दौरान तय की जाती है और इसे बहाल किया जा सकता है।

कभी-कभी प्रश्न:

अनुसंधान के मुख्य क्षेत्र क्या हैं? उदाहरण के लिए, जैव रसायन, तंत्रिका नेटवर्क संरचना, या कुछ और?
क्या चेतना और उसके तंत्र पर सर्फटेक्टर्स के प्रभाव पर विचार किया जाएगा?

उत्तर है:
मुख्य दिशाएँ सभी जैविक, रासायनिक, भौतिक प्रक्रियाएँ हैं जो न्यूरॉन्स के बीच होती हैं। पहले से ही ज्ञात तंत्र के साथ गतिविधियों और निर्माण मॉडल की परिभाषा। आदर्श रूप से, वह सब कुछ जो न्यूरॉन्स और एक निश्चित वातावरण में और कुछ मानदंडों के साथ उनके व्यवहार के बारे में जाना जाता है।

हम सर्फेक्टेंट ( साइकोएक्टिव पदार्थ ) के बारे में कुछ भी नहीं जानते हैं, लेकिन एक परियोजना का उद्देश्य मस्तिष्क चिकित्सा के लिए दवाओं के प्रभाव का अध्ययन करना है, और इस अध्ययन में सर्फेक्टेंट का अध्ययन किया जा सकता है, क्योंकि सर्फेक्टेंट स्वयं न्यूरो-मध्यस्थों से ज्यादा कुछ नहीं हैं। ।

KUTKI से प्रश्न:

पदार्थ की संरचना के किस स्तर पर चेतना के पहले लक्षण प्रकट हुए हैं, एक मानसिक-सामाजिक घटना के रूप में नहीं, बल्कि दुनिया भर में प्राथमिक प्राथमिक व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया के रूप में, बाहरी और आंतरिक के अलगाव। क्या जानवरों में ऐसी चेतना के गठन में गुणात्मक छलांग है, उदाहरण के लिए, क्या यह केवल उच्च विकसित जानवरों में, या सबसे सरल तंत्रिका तंत्र द्वारा जानवरों में निहित है? क्या सभी अनावश्यक को हटाकर बहुत, बहुत सार को एकल करना संभव है?

क्या पदार्थ के क्वांटम-यांत्रिक गुण चेतना के अस्तित्व का आधार हैं, या, सैद्धांतिक रूप से, क्या हम भविष्य के सुपर-कंप्यूटरों पर बिल्कुल समान प्रणाली का अनुकरण बना सकते हैं?

उत्तर है:
चेतना के बारे में पहले से ही कई सवाल हैं, साथ ही ऐसे उत्तर भी हैं जो लगभग समान ही रहते हैं: अभी तक कोई भी चेतना की प्रारंभिक उपस्थिति को देखने के लिए जटिल पर्याप्त तंत्रिका संरचनाओं का अनुकरण करने में सक्षम नहीं हुआ है। और यह प्रदान किया जाता है कि तंत्रिका संरचना और उन में प्रक्रियाएं वे सभी हैं जो चेतना के लिए आवश्यक हैं। इसलिए, इसके बारे में बात करना अभी बाकी है। समय के लिए, हम उपलब्ध सतह के आंकड़ों के आधार पर चेतना का न्याय कर सकते हैं।

क्वांटम-मैकेनिकल प्रश्न पर विचार करने की संभावना नहीं है, क्योंकि चेतना में "दिव्य" (आध्यात्मिक, सार्वभौमिक) कुछ भी नहीं है, जैसा कि कुछ ने सुझाव दिया है। यह सिर्फ गलतफहमी की श्रेणी से एक विचार है कि कुछ मानव चेतना से अधिक जटिल हो सकता है। और यह आवश्यक है, हम स्वयं इसमें भाग लेते हैं, विकसित हो रहे हैं। बेशक, कोई भी उस चेतना से इनकार नहीं करता है, जैसा कि यह है, अंततः अनुकरण के लिए प्राप्त होगा। एकमात्र सवाल समय और नैतिकता है।

Red_ostrich से प्रश्न:

ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट में विभिन्न क्षेत्रों के वैज्ञानिकों का अनुपात क्या है? क्या सिद्धांत में कुछ प्रतिशत लोग शामिल हैं, या प्रयोगात्मक डेटा के विश्लेषण और विवरण पर मुख्य जोर है? प्रयोग कौन करता है और यह कैसे चलता है? परियोजना में भाग लेने के लिए आपको किस स्तर पर जीव विज्ञान, कुछ गणितज्ञ (या भौतिक विज्ञानी, या सीएस विशेषज्ञ) का अध्ययन करने की आवश्यकता है?

उत्तर है:
अधिकांश वैज्ञानिक सिद्धांत और मॉडल के निर्माण में शामिल हैं। हालांकि यह परियोजना मुख्य रूप से तंत्रिका विज्ञान है, और केवल तब कम्प्यूटेशनल है। प्रोग्रामिंग के संदर्भ में, एक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग टीम, विज़ुअलाइज़र की एक टीम और एक प्लेटफ़ॉर्म बिल्डिंग टीम (कंप्यूटिंग की सबसे बड़ी टीम) है। यहां तक ​​कि सीएस लोगों को काम की शुरुआत में तंत्रिका प्रक्रियाओं का कुछ ज्ञान प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, लेकिन यह सब जल्दी से एक सार स्तर पर समझा जाता है। मुख्य बात यह है कि हमेशा कैलकुलेटर और सिद्धांतकारों के बीच मध्यस्थ होना चाहिए, क्योंकि ये पार्टियां हमेशा काम के लिए एक समान भाषा खोजने में सक्षम नहीं होती हैं।

वैसे, वैज्ञानिकों का एक काफी बड़ा समूह न्यूरो के आकार के रोबोटिक्स एसपी 10 में लगा हुआ है।



Vsh से प्रश्न:

क्या आप उस मॉडल का संक्षेप में वर्णन कर सकते हैं जिसे आप सिमुलेशन के लिए उपयोग करते हैं? मुझे बताओ, क्या ऐसी चीजें हैं जो किसी कारण से वह ध्यान नहीं देती हैं, लेकिन क्या आप इसे ध्यान में रखना पसंद करेंगे?

उत्तर है:
दुर्भाग्य से, हम बीबीपी में सभी मॉडल एनडीए के अधीन नहीं हैं। जैसा कि यह हो सकता है, आप उन तंत्रों के बारे में पढ़ सकते हैं जो समस्याओं के बिना मॉडल का हिस्सा हैं ( 1 , 2 , 3 , 4 )।

X5robot से प्रश्न:

क्या अब मूल्यांकन करना संभव है कि एनालॉग कितनी ऊर्जा होगी?

उत्तर है:
यदि हम मतलब है कि सिमुलेशन पर ही खर्च की गई ऊर्जा, तो यह पैरामीटर भी निर्धारित करना मुश्किल है (बिजली के गीगावाट में अनुमान है और अरबों यूरो का निवेश है)। यह वर्तमान मॉडल और वर्तमान कारों को लेने के लिए पूरी तरह से उचित नहीं है, क्योंकि ऊर्जा अब कम न्यूरॉन्स पर खर्च की जाती है, साथ ही सुपर कंप्यूटर की एक नई पीढ़ी कम बिजली की खपत करेगी, और आदर्श रूप से, पूरे मानव मस्तिष्क को 20 मेगावाट "डेटा सेंटर" पर नकली करना होगा।

नैनोमीटर

शेफर्ड एवफग्राफोविच से प्रश्न:

और आप न्यूरॉन मॉडल को किसी भी मानव संगठन के मॉडल में स्थानांतरित कर सकते हैं, टेलीग्राफिक संचार द्वारा प्रकार के अक्षतंतु की जगह ले सकते हैं। ऐसे मॉडल के लिए कितने लोगों की आवश्यकता होगी? या कम से कम एक अन्तर्ग्रथनी पुटिका के लिए? जब तक, निश्चित रूप से, क्या कोई कार्यक्रम अपने व्यवहार का अनुकरण नहीं कर रहा है? क्या इस साधारण खेल स्टेडियम के लिए पर्याप्त है? और क्यों नहीं, अगर चींटी के मस्तिष्क में लगभग 250 हजार न्यूरॉन्स होते हैं ...

उत्तर है:
न्यूरॉन मॉडल को कुछ भी स्थानांतरित किया जा सकता है, लेकिन क्यों? फिलहाल, लक्ष्य उन बहुत न्यूरॉन्स और उनके कनेक्शन का अध्ययन करना है, और फिर, इसी गणितीय मॉडल के निर्माण के बाद, उन्हें लगभग कुछ भी स्थानांतरित किया जा सकता है।

यदि हम कुछ याद करते हैं, तो आप हमेशा परियोजना के अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उल्लेख कर सकते हैं।

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और इस थोड़े कड़े कथन के अंत में उपशीर्षक के साथ और मूल में एक और मजेदार, मजेदार वीडियो है:



पुनश्च: हम समझते हैं कि पाठ प्रभावशाली है, गहने सटीकता के साथ सब कुछ जांचना मुश्किल है, लेकिन यदि आपको कोई गलती मिलती है, तो कृपया पीएम को लिखें।

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कभी-कभी यह संक्षेप में पढ़ना संभव है, और कभी-कभी मेरे टेलीग्राम चैनल पर विज्ञान और प्रौद्योगिकी की खबरों के बारे में इतना अधिक नहीं है - हमारा स्वागत है;)