सोचने का तर्क। भाग 7. मानव कंप्यूटर इंटरफ़ेस

उन लोगों के लिए जो अभी-अभी जुड़े हैं, मैं पहले भाग के साथ, या कम से कम कोर्टेक्स की लहर मॉडल के विवरण के साथ शुरू करने की सलाह देता हूं। हमारे वेव मॉडल से पता चलता है कि कैसे कॉर्टिकल न्यूरॉन्स की प्रेरित गतिविधि पृष्ठभूमि गतिविधि को उत्पन्न करती है जो कॉर्टिकल ज़ोन के अंदर और मस्तिष्क के पूरे अंतरिक्ष में प्रक्षेपण कनेक्शन के माध्यम से दोनों का प्रसार करती है। प्रांतस्था के किसी भी हिस्से से गुजरते हुए, एक विशिष्ट घटना को एन्कोडिंग एक लहर अपने अद्वितीय पैटर्न को पुन: पेश करती है। यह कॉर्टेक्स में कहीं भी न्यूरॉन्स को मस्तिष्क के अन्य हिस्सों में क्या हो रहा है, इसके बारे में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

इस तरह के डेटा ट्रांसमिशन तंत्र की तुलना एक ऑप्टिकल टेलीग्राफ के साथ की जा सकती है। वायर्ड टेलीग्राफ के आविष्कार से पहले भी, एक दूसरे से प्रत्यक्ष दृश्यता में टॉवर सिस्टम का उपयोग लंबी दूरी पर संदेश प्रसारित करने के लिए किया गया था। टॉवर के शीर्ष पर स्थापित एक विशेष डिजाइन में रेल की स्थिति ने प्रेषित संदेश के अक्षरों को एन्कोड किया। प्रत्येक अगले टॉवर ने पिछले एक पर जो देखा उसे दोहराया। अब कल्पना करें कि प्रत्येक सेमाफोर टॉवर संकेत को दोहराता नहीं है, लेकिन अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम के अनुसार काम करता है। प्रत्येक सिग्नलमैन के पास एक विशेष नोटबुक है। जब वह स्लैट्स से अपने लिए एक नया पैटर्न देखता है, तो वह इसे पहले कॉलम में एक नोटबुक में लिखता है और उसे एक और बेतरतीब ढंग से चयनित पैटर्न असाइन करता है, जो दूसरे कॉलम में उसके विपरीत लिखता है। मुख्य बात यह है कि इस पैटर्न का उपयोग पहले दूसरे कॉलम में नहीं किया जाना चाहिए। तदनुसार, टॉवर का काम कुछ पैटर्नों के अनुवाद में बदल जाता है। इसी समय, ऐसी पुनरावृत्ति की विशिष्टता का सम्मान किया जाता है। सिग्नल पथ पर चाहे कितने भी टावर हों, संदेश सूचना-अभिन्न, यद्यपि ट्रांसकोडेड रूप में आ जाएगा।

अब कल्पना करें कि टॉवर एक पंक्ति में स्थित नहीं हैं, लेकिन समान रूप से पूरी पृथ्वी को कवर करते हैं। तब प्रत्येक टॉवर से कई पड़ोसी दिखाई देंगे। सिग्नलमैन की नोटबुक में तालिका को जटिल बनाना होगा। उसे जितने टॉवर दिखेंगे, उतने ही कॉलम अपने पास रखने होंगे। नई शर्तों के तहत, सिग्नलमैन का कार्य अपने स्वयं के पैटर्न को सेट करना होगा जैसे ही कम से कम एक पड़ोसी टॉवर पर एक नया संदेश दिखाई देता है। सभी सिग्नलमैन अपनी तालिकाओं को भरने के बाद, प्रत्येक अक्षर पृथ्वी पर झंडे की एक निश्चित स्थिर तस्वीर के अनुरूप होंगे। यह टावरों में से एक पर एक निश्चित संकेत स्थापित करने के लिए पर्याप्त होगा क्योंकि यह दुनिया भर में फैलता है।



काल्पनिक टावरों के काम को बदलें। हमने झंडे के साथ एक तंत्र के बजाय एक टॉर्च लगाई। पड़ोसियों के प्रकोपों ​​का अवलोकन करने और नोटबुक में नोट द्वारा इंगित किए जाने पर अपना प्रकोप जमा करने के लिए टावरों के बीच संचार कम हो जाएगा। एक नोटबुक को थोड़ा और अधिक जटिल रखना। अब इसमें एक नई प्रविष्टि निम्नलिखित शर्तों के तहत दिखाई देगी। जब टॉवर के पास फ्लैश की एक श्रृंखला होती है, तो कार्यवाहक यह जांच करेगा कि क्या उसकी नोटबुक में इस तरह के कॉन्फ़िगरेशन का रिकॉर्ड है, और यदि ऐसा है, तो वह अपने स्वयं के टॉवर का एक फ्लैश देगा और निर्देश द्वारा निर्धारित कई मिनटों के लिए छोड़ देगा। यदि ऐसा कोई रिकॉर्ड नहीं है, तो वह तब तक इंतजार करेगा जब तक कि फ्लैश की लहर गुजरती है और परिणामस्वरूप पैटर्न को याद करती है। फिर वह गिनाएगा कि चारों ओर कितने प्रकोप थे। यदि उनमें से पर्याप्त थे, अर्थात्, प्रेषित लहर का पैटर्न पहले से ही अन्य लाइटहाउस टावरों द्वारा बनाया गया है, तो वह आराम करेंगे और चाय पीने के लिए जाएंगे, अगली लहर की प्रतीक्षा करेंगे। अन्यथा, वह एक सिक्का उछालना शुरू कर देगा, उदाहरण के लिए, पांच बार (वह कितने अन्य टावरों को देखता है) के आधार पर, यदि सभी पूंछ सभी पांच बार गिरती हैं, तो वह नोटबुक में एक नई प्रविष्टि करेगा, जहां वह एक नया पैटर्न दर्ज करेगा।

इस तरह के टेलीग्राफ में एक शब्द से एक संदेश भेजने के लिए, प्रस्थान के बिंदु पर पास के टॉवर से कुछ पैटर्न के साथ शब्द का मिलान करना आवश्यक होगा। जब ये टॉवर फटने लगेंगे (सिर्फ एक बार नहीं, बल्कि एक लंबी श्रृंखला में), पड़ोसी टॉवर के रखवाले टॉस खेलना शुरू कर देंगे और धीरे-धीरे लहर पैटर्न के प्रसार से जुड़ जाएंगे। जब प्रकाशस्तंभों की पूरी प्रणाली इस शब्द को सीखती है, तो दुनिया में कहीं भी इसके प्रसारण का पता लगाना संभव होगा। ग्रह के हर बिंदु पर, यह शब्द अपने स्वयं के अनूठे पैटर्न का निर्माण करेगा जब चमक की लहर से गुजरना होगा। लेकिन, जो सबसे दिलचस्प है, हम किसी भी जगह को चुन सकते हैं और यह देख सकते हैं कि कौन सा पैटर्न हमारे यहां उस शब्द से मेल खाता है जो हमें रुचता है। यदि हम अब इस पैटर्न को पुन: उत्पन्न करते हैं, जिससे संबंधित बीकन फ्लैश करते हैं, तो पताका तक पहुंचने वाली फ्लैश की लहर ठीक उसी पैटर्न का निर्माण करेगी जैसे कि संदेश प्रारंभिक बिंदु से भेजा गया था। वास्तव में, यह ठीक इसी प्रकार है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है (हमारे सिद्धांत में)। अवधारणाओं को न्यूरॉन्स के पैटर्न द्वारा एन्कोड किया गया है जो आवेग पैकेट बनाते हैं। एकल आवेगों की तरंगें पूरे मस्तिष्क में पहचानकर्ता पैटर्न ले जाती हैं। और ऐसा तंत्र बाद की सभी सूचना गतिविधियों को पूरा करता है।

चलो छाल पर वापस जाते हैं। यह विचार करने के कई तरीके हैं कि मस्तिष्क किन विचारों को जन्म देता है। सबसे सरल तरीका है एक मल्टीपॉइंट एन्सेफेलोग्राम की रीडिंग का विश्लेषण करना। चूंकि विभिन्न विचार प्रांतस्था के क्षेत्रों की गतिविधि के एक-दूसरे पैटर्न से भिन्न होते हैं, इसलिए निश्चित पैटर्न की निगरानी की जा सकती है और बाद में इसका उपयोग किया जा सकता है। इस तरह से विचारों को समझना असंभव है, लेकिन मस्तिष्क गतिविधि के विभिन्न रूपों को एक दूसरे से लगभग अलग किया जा सकता है। यदि वांछित है, तो इसका उपयोग सरल नियंत्रण प्रणालियों के लिए किया जा सकता है जिन्हें उच्च सटीकता या गति की आवश्यकता नहीं होती है।

उदाहरण के लिए, अधिक उन्नत तरीके फिक्सिंग हैं, एक चुंबकीय अनुनाद इमेजर का उपयोग करके, कॉर्टिकल स्पेस में रक्त के प्रवाह की ऑक्सीजन संतृप्ति का स्तर, जो हमें उन स्थानों का न्याय करने की अनुमति देता है जहां सबसे बड़ी तंत्रिका गतिविधि केंद्रित है। इस मामले में स्थानिक संकल्प एक एन्सेफालोग्राफ का उपयोग करते समय की तुलना में कई गुना अधिक है। प्राथमिक दृश्य प्रांतस्था के लिए, जहां प्रक्षेपण की स्थलाकृति को संरक्षित किया जाता है, इस तरह की एक विधि, हालांकि बहुत कठोर और जड़ता है, आपको एक व्यक्ति के विचारों (नीचे आंकड़ा) को देखने की अनुमति देता है।


छवि पुनर्निर्माण परिणाम (शिनजी निशिमोतो, एन टी। वू, थॉमस नासेलरिस, युवल बेंजामिनी, बिन यू, जैक एल। गैलेंट, 2011)

चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग बोझिल है और ऑफ-लेबोरेटरी उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं है। लेकिन मस्तिष्क रक्त प्रवाह मापदंडों को मापने का एक आसान तरीका है - यह स्थानीय अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी है। एक अलग सेंसर में एक अवरक्त स्रोत और परावर्तित संकेत का एक ऑप्टिकल रिसीवर होता है। अवशोषण स्पेक्ट्रम को बदलकर, कोई सीधे सेंसर के तहत होने वाली प्रक्रियाओं का न्याय कर सकता है। इन्फ्रारेड और इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफिक सेंसरों के संयोजन का उपयोग करते हुए, होंडा ने एक इंटरफ़ेस बनाया है जो आपको काफी उच्च सटीकता (होंडा रिसर्च इंस्टीट्यूट जापान कं, 2009) के साथ एक ह्यूमनॉइड रोबोट को नियंत्रित करने की अनुमति देता है।


होंडा कॉम्प्लेक्स (होंडा रिसर्च इंस्टीट्यूट जापान कं, 2009)

अंतरिक्ष और समय में प्रांतस्था की गतिविधि का और भी अधिक विवरण हमें पहले से वर्णित ऑप्टिकल तरीकों को प्राप्त करने की अनुमति देता है, लेकिन वे हजारों आसन्न न्यूरॉन्स की सामूहिक गतिविधि का केवल एक विचार देते हैं।

कॉर्टेक्स के किसी भी हिस्से पर न्यूरॉन्स की गतिविधि का लाभ लहर पैटर्न की व्यक्तित्व के बारे में जानकारी खो देता है। इस गतिविधि से, मस्तिष्क के साथ क्या होता है, इसके बारे में कोई भी अनुमान लगा सकता है, लेकिन आप सूक्ष्म सूचना प्रक्रियाओं तक नहीं पहुँच सकते। कुछ ऐसा ही कंप्यूटर के साथ भी देखा जा सकता है। व्यक्तिगत मॉड्यूल की गतिविधि और कंप्यूटर द्वारा उत्सर्जित आवृत्तियों के विश्लेषण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि यह किस प्रकार का कार्य करता है। कुछ कार्यक्रमों के लिए, आप व्यक्तिगत कार्रवाइयों का अनुमान लगा सकते हैं, लेकिन सूचना बसों से जुड़कर पेश की जाने वाली संभावनाओं की तुलना में यह सब बिल्कुल अलग है।

एक बार में कई न्यूरॉन्स की तत्काल गतिविधि को प्राप्त करने के लिए अब इलेक्ट्रोड सरणियों के आरोपण के तरीकों की अनुमति दें। 2004-2005 में, इस तरह के सेंसर को पूरी तरह से लकवाग्रस्त मरीज में प्रत्यारोपित करने के लिए पहला प्रयोग किया गया था। नतीजतन, कृत्रिम हाथ का अधिक या कम पर्याप्त नियंत्रण हासिल किया गया था (लेह आर। होचबर्ग, मिजेल डी। सेरुआ, गेरहार्ड एम। फ्रेड्स, जॉन ए। मुकंद, मरियम सालेह, अब्राहम एच। कैपलान, अल्मुट ब्रैनर, डेविड चेन, रिचर्ड डी।) पेन, जॉन पी। डोनोग्यू, 2006) (नीचे चित्र)।



क) एक-एक सिक्के पर एक इलेक्ट्रोड मैट्रिक्स और खोपड़ी में एक प्लग डाला गया। बी) एक सौ इलेक्ट्रोड की एक सरणी। c) एरे का स्थान। d) एक स्थापित इंटरफ़ेस (Leigh R. Hochberg, Mijail D. Serruya, Gerhard M. Friehs, Jon A. Mukand, Maryam Saleh, Abraham H. Caplan, Almut Branner, David Chen, Richard D. Penn, John P.) के साथ पहला रोगी। डोनघू, 2006)

प्रयोग में आने वाले इलेक्ट्रोडों की सरणी कॉर्टेक्स से जुड़ने में बहुत सटीक नहीं थी। इलेक्ट्रोड के केवल एक हिस्से ने व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के दालों को दर्ज किया, बाकी ने तंत्रिका समूहों की कुल गतिविधि को प्रसारित किया। लेकिन प्रयोग में यह भी काफी उपयोगी जानकारी को छानने के लिए पर्याप्त था।

जब तकनीकी विकास मस्तिष्क के एक छोटे से क्षेत्र से कम से कम कई सौ न्यूरॉन्स को निकालना संभव बनाता है, जैसा कि मैं इसे देखता हूं, तो यह उन कृत्रिम सुरंगों को बनाने के लिए पर्याप्त होगा, जो उन सुरंगों के समान हैं जो प्रांतस्था के विभिन्न क्षेत्रों को जोड़ती हैं। तरंग गतिविधि पैटर्न का विश्लेषण न केवल कॉर्टेक्स के एक छोटे से हिस्से के न्यूरॉन्स-डिटेक्टरों की स्थिति को ट्रैक करने की अनुमति देगा, यह आपको इसके माध्यम से गुजरने वाली सूचना तरंगों को देखने की अनुमति देगा और, तदनुसार, उन सभी अवधारणाओं का अनुमान लगाएगा जो कॉर्टेक्स के इस क्षेत्र के साथ काम करता है। यह मुझे लगता है कि मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्रों से आवंटित इन सुरंगों में से एक दर्जन आपको अपने कंप्यूटर को मानव विचार की लगभग पूरी तस्वीर में स्थानांतरित करने की अनुमति देगा। यह जो हम देखते हैं, या जो हम सुनते हैं उसकी ध्वनि का एक फोटोग्राफिक चित्र नहीं होगा, लेकिन हम जो सोचते हैं, उसके बारे में यह एक पूर्ण प्रजनन होगा।

यदि हमारी अवधारणा सही है, तो तरंग सुरंगें जानकारी को पढ़ सकती हैं और इसे वापस प्रसारित कर सकती हैं। कंप्यूटर से किसी व्यक्ति को जानकारी प्रसारित करने के लिए, आप या तो पहले पढ़े गए पहचानकर्ताओं के पैटर्न खेल सकते हैं, या अपने स्वयं के अनूठे लोगों को उत्पन्न कर सकते हैं। बाद के मामले में, मस्तिष्क को उन अवधारणाओं के साथ कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न तरंगों की तुलना करने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी जो पहले से ही मनुष्य को ज्ञात हैं।

यदि आप दो लोगों को लेते हैं और उन्हें एक कंप्यूटर से कनेक्ट करते हैं, और फिर पैटर्न को एन्कोड करने के लिए इसका उपयोग करते हैं, तो पैटर्न की विशेषता को एक पैटर्न में अनुवाद करना जो दूसरे की समान अवधारणाओं के अनुरूप है, आपको टेलीपैथिक इंटरफ़ेस मिलता है, साइरस ब्यूलचेव से प्रोफेसर एलेरिन का मुकुट।

तरंग इंटरफ़ेस की क्षमताएं किसी व्यक्ति और कंप्यूटर के बीच या लोगों के बीच टेलीपैथिक संचार तक सीमित नहीं हैं। अगर कंप्यूटर पर सेरेब्रल कॉर्टेक्स को पुन: पेश किया जाता है, तो यह हासिल किया जा सकता है कि, सह-अस्तित्व की प्रक्रिया में, यह मानव स्मृति और व्यक्तित्व की एक महत्वपूर्ण मात्रा को अवशोषित करता है। एक जुड़े हुए कंप्यूटर के साथ रहने में कई साल लग सकते हैं, लेकिन यह संभावित रूप से "आत्मा के स्थानांतरण" की संभावना को खोलता है। यदि आप कल्पना करना जारी रखते हैं, तो कुछ भी आपको प्रशिक्षित कंप्यूटर को शुद्ध जैविक मस्तिष्क से जोड़ने और क्रमिक रिवर्स हस्तांतरण करने से रोकता है। बेशक, इस तरह की यात्राओं के दौरान आत्म-जागरूकता का क्या होगा, इसके बारे में अटकलें लगाना दिलचस्प है, लेकिन यह एक और चर्चा का विषय है।

विस्तार

साहित्य का इस्तेमाल किया

पिछले भाग:
भाग 1. न्यूरॉन
भाग 2. कारक
भाग 3. अवधारणात्मक, दृढ़ नेटवर्क
भाग 4. पृष्ठभूमि गतिविधि
भाग 5. मस्तिष्क की तरंगें
भाग 6. प्रोजेक्शन सिस्टम