ए.आई. भौंरा मस्तिष्क: अगली पीढ़ी के नेविगेशन की कुंजी?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ऐसा अनुशासन है जिसने ऐतिहासिक रूप से बड़े विचारकों को पुरस्कृत किया है। जेम्स मार्शलयू.के. के शेफ़ील्ड विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर, छोटा सोचते हैं।

इसका उद्देश्य मामूली नहीं है, बल्कि यह उनके काम का सटीक विवरण है। उनका स्टार्टअप, ओप्टेरान टेक्नोलॉजीज, उस काम को जारी रखने के लिए अभी $2.8 मिलियन प्राप्त हुए हैं। जहां अन्य लोग ए.आई. के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता के साथ, के दायरे में और भी आगे बढ़ रहा है "कृत्रिम सामान्य बुद्धि," मार्शल की दृष्टि मानव से भी बहुत छोटी चीज़ पर है दिमाग। वह मधुमक्खी का कृत्रिम मस्तिष्क बनाना चाहता है।

मधुमक्खी का मस्तिष्क मानव मस्तिष्क की तुलना में बहुत छोटा और तकनीकी रूप से अधिक सरल होता है। जहाँ तक हम जानते हैं, एक मानव मस्तिष्क में लगभग 86 अरब न्यूरॉन होते हैं, और आयतन 1,274 घन सेंटीमीटर होता है। एक मधुमक्खी के मस्तिष्क में 1 मिलियन न्यूरॉन्स होते हैं और इसका आकार पिनहेड के बराबर होता है।

कृत्रिम मधुमक्खी के मस्तिष्क को सिलिकॉन में पुनर्निर्मित करना कृत्रिम मानव मस्तिष्क के निर्माण की तुलना में बहुत आसान होना चाहिए। वास्तव में, सबसे बड़े तंत्रिका नेटवर्क में अब मधुमक्खी के वास्तविक न्यूरॉन्स की तुलना में काफी अधिक कृत्रिम न्यूरॉन्स हैं। यदि एक वास्तविक जानवर के साथ तुलनीय बुद्धि का निर्माण करने के लिए केवल कृत्रिम न्यूरॉन्स की आवश्यकता होती है, तो हम ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता होनी चाहिए जो सामान्य बुद्धि की तुलना में काफी अधिक उन्नत हो मेंढक। कहने की जरूरत नहीं है, हम नहीं करते।

मार्शल ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया कि उनकी शोध रुचि मूल रूप से इसके बारे में सुनकर जगी थी बड़े पैमाने की परियोजनाएँ मानव मस्तिष्क का संपूर्ण कंप्यूटर सिमुलेशन बनाने का लक्ष्य। "उस पर मेरी प्रारंभिक प्रतिक्रिया थी, 'यदि आप ग्रह पर किसी भी मस्तिष्क का मॉडल बनाना शुरू करने जा रहे हैं, तो आप सबसे जटिल से क्यों शुरुआत करेंगे?'" उन्होंने कहा।

अधिक स्मार्ट नेविगेशन सिस्टम का निर्माण

मधुमक्खियाँ सरल लग सकती हैं - और, बहुत वास्तविक अर्थों में, वे हैं - लेकिन मधुमक्खी के मस्तिष्क की रिवर्स इंजीनियरिंग बिना किसी व्यावहारिक अनुप्रयोग के कम लटकने वाले फल के बारे में नहीं है। मार्शल ने कहा कि मधुमक्खियाँ "पूर्ण दृश्य नेविगेटर, लंबी दूरी के नेविगेशन में कुशल, सीखने की बहुत परिष्कृत क्षमता वाली होती हैं।" वे साधारण प्रकार के प्रतिक्रियाशील ऑटोमेटा से कहीं अधिक हैं जिनके बारे में लोग अक्सर सोचते हैं कि वे कीड़े हैं। व्यक्तिगत रूप से, वे बहुत चतुर हैं।"

पिछले अनुसंधान ने सुझाव दिया है कि मधुमक्खियाँ ट्रैवलिंग सेल्समैन की समस्या (उनके मामले में, खोज करना) जैसी चुनौतियों को हल करने में सक्षम हैं यादृच्छिक क्रम में खोजे गए फूलों के बीच सबसे छोटा मार्ग) कुछ ही समय में यह दुनिया का शीर्ष स्थान ले लेगा सुपर कंप्यूटर इसलिए सिलिकॉन में मधुमक्खी के मस्तिष्क का निर्माण करने से परिष्कृत नेविगेशन उपकरण विकसित करने में मदद मिल सकती है जो हल्के, अति-कम शक्ति वाले और परिमाण के मुकाबले अधिक कुशल हो सकते हैं। गहन शिक्षण दृष्टिकोण, ”ऑप्टेरन के सीईओ डेविड राजन ने कहा। कंपनी की तकनीक भविष्य के ड्रोन, स्वायत्त वाहनों और विभिन्न रोबोटों को शक्ति प्रदान कर सकती है।

वर्तमान गहन-शिक्षण पद्धतियाँ मस्तिष्क के दृश्य प्रांतस्था के एक अमूर्तन से प्रेरित हैं, जो इसके दृश्य पहचान केंद्र का संदर्भ देती है। इस बीच, ऑप्टेरान के मधुमक्खी-प्रेरित एल्गोरिदम, मस्तिष्क के वास्तव में काम करने के तरीके को पूरी तरह से दर्शाते हैं। मार्शल ने कहा, "जब आप संपूर्ण मस्तिष्क को देखते हैं, तो यह अत्यधिक संरचित होता है।" "आपके पास अलग-अलग मस्तिष्क क्षेत्र हैं जो अलग-अलग काम करते हैं, जो आंतरिक रूप से अलग-अलग तरीकों से संरचित होते हैं, जिनके बीच अच्छी तरह से परिभाषित संबंध होते हैं।"

राजन, जिन्होंने अधिक बायोमिमिक्री-प्रेरित मस्तिष्क एल्गोरिदम के लिए कंपनी के दृष्टिकोण को मौलिक रूप से वर्णित किया वर्तमान दृष्टिकोण से भिन्न, उन्होंने कहा कि वह इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं, बल्कि "प्राकृतिक" कहते हैं बुद्धिमत्ता।"

“लाखों न्यूरॉन्स और इतने सारे सिनैप्स का होना कहानी का अंत नहीं है; यह इस तरह है कि आप उन्हें एक साथ कैसे जोड़ते हैं, ”मार्शल ने कहा। “यह उस प्रकार की सूचना प्रसंस्करण के बारे में भी है जो न्यूरॉन स्तर पर किया जाता है, क्योंकि ऐसा होता है वास्तविक मस्तिष्क में एक से अधिक प्रकार के न्यूरॉन होते हैं, हालाँकि गहरे में अक्सर केवल एक ही प्रकार के न्यूरॉन होते हैं जाल।"

हलचल पैदा कर रहा है

मस्तिष्क प्रौद्योगिकी के प्रति ओप्टेरान के दृष्टिकोण में कई अत्यंत आशाजनक तत्व हैं। इसका उच्च-प्रदर्शन एल्गोरिदम आज के गहन-शिक्षण उपकरणों द्वारा उपयोग किए जाने वाले भारी कंप्यूटर सिस्टम की तुलना में काफी कम बिजली का उपयोग करेगा। महत्वपूर्ण रूप से, इसके निर्माता वादा करते हैं कि किसी प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होगी, जिससे इसे बॉक्स से बाहर तैनात करना काफी आसान हो जाएगा, और यह ब्लैक स्वान इवेंट-शैली से निपटने में बेहतर होगा किनारे के मामले. इसके अलावा, यह पूर्वानुमानित है, पारदर्शी नियमों के साथ जो इसे ए.आई. द्वारा उपयोग किए जाने वाले अपारदर्शी और असत्यापित वर्तमान दृष्टिकोणों पर बढ़त देता है। शोधकर्ताओं।

ऑप्टेरान अगले 18 महीनों में अपना पहला व्यावसायिक उपकरण लॉन्च करेगा, जिसमें बाधा के लिए प्रौद्योगिकी भी शामिल है परिहार और प्रतिक्रियाशील नेविगेशन, और स्वायत्त निर्णय लेने के साथ-साथ ऑप्टरन सी, एक 360 डिग्री कैमरा।

तब तक, सेंसिंग स्वायत्त प्रौद्योगिकियों के निर्माण के लिए यह एक अधिक मजबूत दृष्टिकोण होने का विचार सवालों के घेरे में है। हालाँकि, शुरुआती संकेत आशाजनक हैं। हाल ही के एक परीक्षण में एक छोटे, 250-ग्राम से कम वजन वाले ड्रोन को चलाने के लिए ऑप्टेरान की तकनीक का उपयोग करना शामिल था एकल कम-रिज़ॉल्यूशन पैनोरमिक से लिए गए 10,000 से कम पिक्सेल का उपयोग करते हुए, पूर्ण ऑनबोर्ड स्वायत्तता कैमरा। एक ड्रोन जो भौंरे की तरह सोचता है? यह निश्चित रूप से नजर रखने लायक बात है।

लेकिन आपको कैसे पता चलेगा कि आपने सिलिकॉन में भौंरा का मस्तिष्क बना लिया है? आख़िरकार, जैसा कि प्रमुख तंत्रिका वैज्ञानिक हैं इंगित करने के लिए उत्सुकमस्तिष्क के बारे में हम अभी भी बहुत कुछ नहीं जानते हैं और इसलिए रिवर्स इंजीनियर की उम्मीद नहीं कर सकते। क्या भौंरा बायोमिमिक्री में यह जानने के लिए आवश्यक मील के पत्थर मौजूद हैं कि ए.आई. भौंरा पर आधारित क्या यह वही कर रहा है जो इसके निर्माता दावा करते हैं?

मार्शल ने कहा, "व्यावसायिक रूप से हम वास्तव में व्यवहार, सिस्टम की योग्यता की परवाह करते हैं।" “एक व्यवसाय के रूप में, हम यह कहने पर अड़े नहीं हैं कि हमें विश्वास है कि हमने मधुमक्खी के काम करने के तरीके को पुन: पेश किया है। [इसके बजाय, हम कहना चाहते हैं] हमें विश्वास है कि हमने एक ऐसी प्रणाली का पुनरुत्पादन किया है जो व्यवहारिक रूप से मजबूत है, और जो हमें ऐसा व्यवहार करती प्रतीत होती है जैसे कि यह एक मधुमक्खी की तरह काम कर रही हो। यह एलन ट्यूरिंग की ए.आई. की परिभाषा पर वापस जाता है। परीक्षा। आपको कैसे पता चलेगा कि आपने A.I. कब बनाया? आप वास्तव में अंदर देखकर यह नहीं कह सकते हैं, 'हाँ, यह ए.आई. है।' यह एक व्यवहारिक परीक्षण होना चाहिए। यही तो है नकल का खेल है; आप एक मानव पर्यवेक्षक को कब मूर्ख बना सकते हैं कि वे ए.आई. के बजाय किसी अन्य मानव से बात कर रहे हैं?”

मधुमक्खी बॉट के लिए एक ट्यूरिंग टेस्ट, फिर? अगले कुछ साल हर समय अधिक दिलचस्प लग रहे हैं। जब कल के रोबोट भौंरा-प्रेरित एल्गोरिदम द्वारा संचालित होंगे, तो याद रखें कि आपने इसे सबसे पहले कहाँ सुना था। और क्यों, जब ए.आई. की बात आती है, तो छोटा सोचना इतना बुरा नहीं है।

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