ဦးနှောက်တု- စက်တစ်ခုတွင် လှည့်စားတွေးခေါ်ခြင်း။

Artificial Intelligence သည် လူသားဉာဏ်ရည်၏ မိတ္တူဖြစ်ရန် မလိုအပ်ပါ၊ ထို့ကြောင့် လူသား၏ နည်းပညာမိတ္တူဖြစ်သော ဦးနှောက်အတု ဖန်တီးခြင်း ပရောဂျက်သည် သုတေသန၏ အနည်းငယ်ကွဲပြားသော နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဤပရောဂျက်သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချို့အဆင့်တွင် AI ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိနိုင်သည် ။ ဒီအစည်းအဝေး အောင်မြင်ပါစေ။

European Human Brain Project ကို 2013 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့ပါသည်။ ၎င်းကို "ဦးနှောက်တုပရောဂျက်" အဖြစ် တရားဝင်သတ်မှတ်ထားခြင်းမရှိပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အမိန့်ပေးဌာနကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထင်ဟပ်စေလိုသော စိတ်ဆန္ဒကို သိမြင်မှု အသွင်အပြင်ကို အလေးပေးပါသည်။ WBP ၏ ဆန်းသစ်တီထွင်နိုင်စွမ်းသည် သိပ္ပံပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် နှိုးဆွမှုတစ်ခုအဖြစ် အဓိပ္ပါယ်မရှိပေ။ သို့သော်လည်း ဤပရောဂျက်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော သိပ္ပံပညာရှင်များ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ အလုပ်လုပ်နေသော ဦးနှောက်ပုံသဏ္ဍာန်ကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်ပြီး ၎င်းမှာ 2013 မှ 2023 ခုနှစ်အထိ ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုအတွင်းဖြစ်ကြောင်း ငြင်းမရနိုင်ပါ။

ဦးနှောက်၏ အသေးစိတ်မြေပုံသည် လူ့ဦးနှောက်ကို ပြန်လည်ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးဝင်နိုင်သည်ဟု သိပ္ပံပညာရှင်များက ယုံကြည်ကြသည်။ ၎င်းတွင် ပြုလုပ်ထားသည့် ချိတ်ဆက်မှုပေါင်း ထရီလျံတစ်ရာကို ပိတ်ထားသည် - ထို့ကြောင့် ချိတ်ဆက်မှုဟုခေါ်သော စိတ်ကူးမယဉ်နိုင်သော ရှုပ်ထွေးမှုမြေပုံတစ်ခု ဖန်တီးရန် အကြိတ်အနယ် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

ဝေါဟာရကို ၂၀၀၅ ခုနှစ်တွင် သိပ္ပံဆိုင်ရာစာတမ်းများတွင် ပထမဆုံးအသုံးပြုခဲ့သည်၊ စာရေးသူနှစ်ဦးဖြစ်သည့် Indiana တက္ကသိုလ်မှ Olaf Sporns နှင့် University Hospital of Lausanne မှ Patrick Hagmann တို့ဖြစ်သည်။

ဦးနှောက်ထဲမှာ ဖြစ်ပျက်သမျှတွေကို မြေပုံဆွဲပြီးတာနဲ့ လူနဲ့တူတဲ့ ဦးနှောက်အတုကို တည်ဆောက်နိုင်မယ်လို့ သိပ္ပံပညာရှင်တွေက ယုံကြည်ထားတယ်၊ ပြီးတော့ ဘယ်သူက ပိုကောင်းမယ်ဆိုတာ သိတယ်... အမည်နှင့် အနှစ်သာရဖြင့် ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုကို ဖန်တီးရန် ပရောဂျက်သည် လူသားဂျီနိုမ်ကို ပုံဖော်ခြင်းအတွက် လူသိများသော ပရောဂျက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဂျီနိုမ်အယူအဆအစား၊ စတင်ခဲ့သောပရောဂျက်သည် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ အာရုံကြောချိတ်ဆက်မှုစုစုပေါင်းကိုဖော်ပြရန် connectome ၏သဘောတရားကိုအသုံးပြုသည်။ အာရုံကြောချိတ်ဆက်မှုမြေပုံ အပြည့်အစုံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် သိပ္ပံပညာတွင် လက်တွေ့သာမက ရောဂါများကို ကုသရာတွင်လည်း အသုံးချနိုင်မည်ဟု သိပ္ပံပညာရှင်များက မျှော်လင့်ထားသည်။

www.humanconnectomeproject.org

ပထမဆုံးနှင့် ယခုအချိန်အထိ တစ်ခုတည်းသော လုံးလုံးလျားလျား သိရှိထားသည့် connectome သည် caenorhabditis elegans ၏ အာရုံကြောစနစ်ရှိ အာရုံကြောချိတ်ဆက်မှုကွန်ရက်ဖြစ်သည်။ အီလက်ထရွန် အဏုကြည့်မှန်ပြောင်းကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံကို 1986D ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် တီထွင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ အလုပ်၏ရလဒ်ကို 30 ခုနှစ်တွင်ထုတ်ဝေခဲ့သည်။ လက်ရှိတွင်၊ ချိတ်ဆက်နည်းပညာသစ်ဟုခေါ်သော သိပ္ပံဘောင်အတွင်းမှ လုပ်ဆောင်သည့် အကြီးဆုံးသုတေသနပရောဂျက်မှာ အမေရိကန်အမျိုးသားကျန်းမာရေးအင်စတီကျုမှ ရန်ပုံငွေ (စုစုပေါင်းဒေါ်လာ သန်း XNUMX) ထောက်ပံ့ထားသည့် Human Connectome Project ဖြစ်သည်။

Intelligence Algorithm

လူ့ဦးနှောက်၏ ဓာတုကော်ပီတစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းသည် လွယ်ကူသောအလုပ်မဟုတ်ပါ။ လူ့ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးသည် 2016 ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလထုတ် Frontiers in Systems Neuroscience တွင် ဖော်ပြထားသော အတော်လေးရိုးရှင်းသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ ရလဒ်ဖြစ်ကြောင်း ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် လွယ်ကူပေမည်။ ဂျော်ဂျီယာရှိ Augusta တက္ကသိုလ်မှ အာရုံကြောဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာရှင် Joe Tsien မှ တွေ့ရှိခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

သူ၏ သုတေသနပြုချက်သည် ချိတ်ဆက်မှုသီအိုရီ သို့မဟုတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင် သင်ယူမှုသီအိုရီကို အခြေခံထားသည်။ သင်ယူခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အသိပညာဆည်းပူးခြင်းထက် သာလွန်သော တွေးခေါ်တတ်ရန် သင်ယူခြင်းဖြစ်သည်ဟူသော ယုံကြည်ချက်အပေါ် အခြေခံသည်။ ဤသီအိုရီ၏ရေးသားသူများသည်- George Siemens၊ စာတမ်းတွင် သူ၏ယူဆချက်များကို Connectivism: A Theory of Learning for the Digital Age နှင့် Stephen Downes တို့ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် အဓိကအရည်အချင်းမှာ နည်းပညာတိုးတက်မှုများကို မှန်ကန်စွာအသုံးပြုခြင်းနှင့် ပြင်ပဒေတာဘေ့စ်များ (နေရာကို သိခြင်းဟုခေါ်သည်) တွင် အချက်အလက်ရှာဖွေနိုင်မှုစွမ်းရည်သည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လေ့လာသင်ယူထားသော အချက်အလက်မှမဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့အား ပေါင်းသင်းကာ အခြားအချက်အလက်များနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်မှုတို့ဖြစ်သည်။

အာရုံကြောအဆင့်တွင်၊ သီအိုရီသည် အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အချက်အလက်များနှင့် ပတ်သက်သော ရှုပ်ထွေးပြီး ချိတ်ဆက်ထားသော စည်းဝေးများဖွဲ့စည်းသည့် နျူရွန်အုပ်စုများကို ဖော်ပြသည်။ လျှပ်ကူးပစ္စည်းဖြင့် စမ်းသပ်ထားသော တိရစ္ဆာန်များကို လေ့လာခြင်းဖြင့် အဆိုပါ အာရုံကြော အစိတ်အပိုင်းများကို အချို့သော အလုပ်အမျိုးအစားများအတွက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားကြောင်း သိပ္ပံပညာရှင်များက တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အချို့သော ယုတ္တိချိတ်ဆက်မှုများဖြင့် ဦးနှောက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်မျိုးကို ဖန်တီးပေးသည်။ လူ့ဦးနှောက်သည် ၎င်း၏ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့်အတူ ဓာတ်ခွဲခန်းကြွက်များ၏ ဦးနှောက်ထက် ထူးခြားစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု သိပ္ပံပညာရှင်များက မျှော်လင့်ထားသည်။

ဦးနှောက်မှတ်ဉာဏ်

ကျွန်ုပ်တို့သည် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကျွမ်းကျင်သည်နှင့်တပြိုင်နက်၊ လူ့ဦးနှောက်ကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အတုယူရန် memristors ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Southampton တက္ကသိုလ်မှ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤကိစ္စရပ်တွင် အသုံးဝင်ကြောင်း မကြာသေးမီက သက်သေပြခဲ့သည်။

သတ္တုအောက်ဆိုဒ်များနှင့် ပြုလုပ်ထားသည့် ဗြိတိန်သိပ္ပံပညာရှင်များ၏ ရေးသွင်းထားသော ကိရိယာများသည် လူသားများကဲ့သို့ပင် မသက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များစွာပါရှိသော ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုကာ ပြင်ပမှဝင်ရောက်စွက်ဖက်ခြင်းမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း (နှင့် ပြန်လည်သင်ယူခြင်း) အတွက် အတုအယောင် synapses အဖြစ် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ မန်ရစ်စတာများသည် ၎င်းတို့၏ယခင်အခြေအနေများကို မှတ်သားထားသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် သမားရိုးကျ circuit အစိတ်အပိုင်းများထက် ပါဝါပိုမိုသုံးစွဲသင့်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသောဘက်ထရီမထားရှိသင့်သော သေးငယ်သည့်ကိရိယာများစွာအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။

ဟုတ်ပါတယ်၊ ဒါက ဒီနည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုရဲ့ အစပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ AI သည် လူ့ဦးနှောက်ကို တုပမည်ဆိုပါက၊ ၎င်းသည် အနည်းဆုံး synapses ဘီလီယံရာနှင့်ချီ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ သုတေသီများအသုံးပြုသော memristors အစုများသည် ပိုမိုရိုးရှင်းသောကြောင့် ပုံစံများကိုရှာဖွေရန် ကန့်သတ်ထားသည်။ သို့သော်၊ ဆောက်သမ်တန်အုပ်စုသည် ကျဉ်းမြောင်းသောအပလီကေးရှင်းများတွင် ထိုသို့သော များပြားလှသော memristors ကိုအသုံးပြုရန်မလိုအပ်ကြောင်း မှတ်ချက်ပြုသည်။ ၎င်းတို့အား ကျေးဇူးတင်စွာဖြင့်၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူ၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးမည့် အာရုံခံကိရိယာများကို တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုသို့သောကိရိယာများသည် လက်လှမ်းမီရန်ခက်ခဲသော သို့မဟုတ် အထူးသဖြင့် အန္တရာယ်ရှိသောနေရာများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါလိမ့်မည်။

Human Brain Project မှ ဖန်တီးထားသော ယေဘူယျရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများ၊ ချိတ်ဆက်မှုမြေပုံဆွဲခြင်း၊ ဉာဏ်ရည်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် memristor အီလက်ထရွန်းနစ်နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်လိုက်လျှင် နောင်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း ကျွန်ုပ်တို့သည် ဦးနှောက်အတုကို တည်ဆောက်နိုင်လိမ့်မည်၊ လူတစ်ဦး၏ ဘယ်သူသိနိုင်မလဲ? ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဓာတုကော်ပီသည် ကျွန်ုပ်တို့ထက် စက်တော်လှန်ရေးအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြင်ဆင်ထားနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။