एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
मानव मस्तिष्क पर आधारित एआई नेटवर्क संज्ञानात्मक कार्य कर सकते हैं
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मैकगिल विश्वविद्यालय से एक नए अध्ययन में बताया गया है कि मानव मस्तिष्क पर आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) नेटवर्क संज्ञानात्मक कार्यों को कुशलता से कर सकते हैं।
इस शोध को नेचर मैशीन इंटेलिजेंस पत्रिका में 9 अगस्त को प्रकाशित किया गया था।
मस्तिष्क कनेक्टिविटी पैटर्न का पुनर्निर्माण
शोधकर्ताओं की टीम ने पहले एक बड़े ओपन साइंस रिपॉजिटरी से एमआरआई डेटा की जांच की, और फिर एक मस्तिष्क कनेक्टिविटी पैटर्न का पुनर्निर्माण किया। इस मस्तिष्क कनेक्टिविटी पैटर्न को तब एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) में लागू किया गया, जो एक कंप्यूटिंग सिस्टम है जो जैविक मस्तिष्क की तरह काम करता है।
एएनएन को द न्यूरो (मॉन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इंस्टीट्यूट-हॉस्पिटल) और क्यूबेक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा प्रशिक्षित किया गया था, और इसने एक संज्ञानात्मक स्मृति कार्य सीखा। टीम ने देखा कि एएनएन कार्य को पूरा करने के लिए कैसे काम करता है।
मस्तिष्क कनेक्टिविटी या कनेक्टोमिक्स पर पिछले दृष्टिकोण से इस दृष्टिकोण में दो मुख्य कारक हैं जो इसे अलग बनाते हैं। पिछले काम में अक्सर मस्तिष्क संगठन का वर्णन किया जाता था जिसमें यह नहीं बताया जाता था कि यह कैसे गणना और कार्य करता है। दूसरी ओर, पारंपरिक एएनएन में मनमाने ढंग से संरचनाएं होती हैं जो वास्तविक मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करती हैं।
नई दृष्टिकोण के साथ, शोधकर्ताओं ने एएनएन आर्किटेक्चर के निर्माण में मस्तिष्क कनेक्टोमिक्स को एकीकृत किया, जिससे उन्हें यह जानने में मदद मिली कि मस्तिष्क के तारों का समर्थन कैसे विशिष्ट संज्ञानात्मक कौशल को प्रदान करता है। वे नए डिजाइन सिद्धांतों को व्युत्पन्न करने के लिए भी देख रहे थे।
टीम के निष्कर्ष
टीम ने पाया कि मानव मस्तिष्क कनेक्टिविटी वाले एएनएन, या न्यूरोमॉर्फिक न्यूरल नेटवर्क, संज्ञानात्मक स्मृति कार्यों को अधिक लचीलेपन और दक्षता के साथ प्रदर्शन करते हैं जो अन्य वास्तुकला में होते हैं। न्यूरोमॉर्फिक न्यूरल नेटवर्क विभिन्न संदर्भों में विभिन्न प्रकार की सीखने की क्षमताओं के लिए एक ही अंतर्निहित वास्तुकला का उपयोग करने में सक्षम थे।
ब्रातिस्लाव मिसिक द न्यूरो और शोध के वरिष्ठ लेखक हैं।
“परियोजना दो जीवंत और तेजी से विकसित हो रहे वैज्ञानिक अनुशासनों को एकजुट करती है,” मिसिक कहते हैं। “न्यूरोसाइंस और एआई के साझा मूल हैं, लेकिन हाल ही में वे अलग हो गए हैं। कृत्रिम नेटवर्क का उपयोग करके हमें यह समझने में मदद मिलेगी कि मस्तिष्क संरचना मस्तिष्क कार्य का समर्थन कैसे करती है। इसके बदले में, सांख्यिकीय डेटा का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क बनाने से बेहतर एआई बनाने के लिए डिजाइन सिद्धांतों का खुलासा होगा। इसलिए, दोनों एक दूसरे को सूचित करेंगे और हमारी मस्तिष्क की समझ को समृद्ध करेंगे।”
शोध को कनाडा फ़र्स्ट रिसर्च एक्सीलेंस फ़ंड द्वारा आंशिक रूप से वित्त पोषित किया गया था, जो मैकगिल विश्वविद्यालय को हेल्दी ब्रेन, हेल्दी लाइव्स पहल के लिए दिया गया था। वित्त पोषण प्राकृतिक विज्ञान और इंजीनियरिंग अनुसंधान परिषद कनाडा, फ़ॉन्ड्स डी रीचेर्च डू क्यूबेक — सैंटे, कनाडियन इंस्टीट्यूट फ़ॉर एडवांस्ड रिसर्च, कनाडा रिसर्च चेयर्स, फ़ॉन्ड्स डी रीचेर्च डू क्यूबेक — नेचर एट टेक्नोलॉजीज़, और सेंटर यूनिक (यूनियन ऑफ़ न्यूरोसाइंस एंड आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस) द्वारा भी प्रदान किया गया था।
