राम प्रौद्योगिकी के प्रभाव पर विचार, जो आपको मस्तिष्क में स्मृति हानि के बारे में हमेशा के लिए "भूल" करने की अनुमति देता है

यदि आपने मस्तिष्क रैम की सक्रिय मेमोरी को पुनर्स्थापित करने के लिए परियोजना के बारे में पिछला लेख नहीं पढ़ा है, तो मैं आपको इसके साथ शुरू करने की सलाह देता हूं - geektimes.ru/post/266090 यहां अनावश्यक रूप से, हमारे जीवन पर इसके संभावित प्रभाव के बारे में विचार हैं।

राम परियोजना का उद्देश्य मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क की अखंडता को बहाल करना है, ताकि चोटों के दौरान खो गई स्मृति को वापस किया जा सके।
लोग अभी भी वास्तव में यह नहीं समझते हैं कि स्मृति क्या है, क्योंकि यह अभी भी एक खराब अध्ययन की प्रक्रिया है। लेकिन हम जानते हैं कि स्मृति केवल आपकी आँखों द्वारा लिए गए कुछ क्षणों का वीडियो नहीं है, यह एक जटिल प्रणाली है जो सभी सेंसरों से प्राप्त कई अलग-अलग डेटाों से बनी होती है, जो एक व्यक्ति के पास अपनी धारणाओं और स्मृति का निर्माण करती है

जब आप आसपास की दुनिया के किसी भी ऑब्जेक्ट के साथ बातचीत करते हैं, तो शरीर में प्राप्त सभी उपलब्ध आंकड़ों के मस्तिष्क द्वारा व्याख्या की एक जटिल प्रक्रिया होती है। इस प्रक्रिया का पूरी तरह से वर्णन करने में वर्षों लगेंगे, लेकिन संक्षेप में, निम्नलिखित होता है:

- जब आप किसी वस्तु को देखते हैं, तो आप इस वस्तु के प्रकाश स्पेक्ट्रम की तरंग दैर्ध्य के बारे में जानकारी दर्ज करते हैं, साथ ही मस्तिष्क के न्यूरॉन्स में आकार, बनावट, उससे दूरी और इसके बारे में जानकारी दर्ज करते हैं। सच है, वस्तु के बारे में जानकारी पूरी तरह से दूर है, क्योंकि हमारी आँखें केवल हमारी आँखों

के मैट्रिक्स में प्रवेश करने वाले इलेक्ट्रो-मैग्नेटिक रेंज के इस छोटे से हिस्से को देखती हैं(हमारी आँखों में अन्य श्रेणियों पर डेटा एकत्र करने की क्षमता नहीं है, इसलिए हम या तो एक्स-रे या इन्फ्रारेड में नहीं देख सकते हैं, जो संयोगवश, हमें वस्तुओं के तापमान को देखने का अवसर प्रदान करेगा। कुछ जानवरों के पास यह अवसर है, तो कुछ के लिए। वे दुनिया को हम की तुलना में पूरी तरह से अलग तरीके से देखते हैं।)

- वस्तु के साथ माध्यम की बातचीत को सुनकर, आप कानों में प्रवेश करने वाली तरंगों की लंबाई और आवृत्तियों के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं, जो तब मस्तिष्क द्वारा संसाधित और व्याख्या की जाती हैं, एक समझने योग्य और परिचित ध्वनि के रूप में। (इसमें कई जानवर हमसे भी आगे हैं, क्योंकि हमारी ध्वनि प्रणाली ज्यादातर जानवरों से भी बदतर है)

- आप भी, बिना किसी हिचकिचाहट के, किसी वस्तु की चमक पर, मात्रा पर, गंध पर, पर्यावरणीय दबाव पर, इत्यादि समय पर तापमान पर डेटा एकत्र करते हैं। और सूचना की इन सभी धाराओं को संसाधित किया जाता है, स्मृति में लिखा जाता है, और मस्तिष्क द्वारा व्याख्या की गई जानकारी के रूप में यह समझ में आता है, जो बदले में इस क्षण की स्मृति को जोड़ता है।

मस्तिष्क हमारे सभी सेंसरों से प्राप्त सभी डेटा की व्याख्या कर सकता है, और इसे कुछ नियमों के अनुसार संसाधित कर सकता है, उदाहरण के लिए, आंख मैट्रिक्स में प्रवेश करने वाला प्रकाश इनपुट डेटा स्ट्रीम के एन्कोडिंग को पहचानने के लिए रासायनिक परिवर्तनों के एक चरण से गुजरता है ताकि मस्तिष्क विद्युत संकेतों की आसानी से व्याख्या कर सके। । (एक समान सिद्धांत द्वारा, हमारे कंप्यूटर धारा 1 और 0 की व्याख्या एक तरह से करते हैं, जिसे हम समझते हैं)।

आप कंप्यूटर को केवल किसी भी भाषा में डेटा का एक टुकड़ा नहीं दे सकते, क्योंकि इसे बाइनरी कोड में व्याख्या नहीं किया जा सकता है, जिसे वह समझता है, जैसे मस्तिष्क के साथ, उसे विद्युत दालों के अनुक्रम से प्राप्त डेटा की आवश्यकता होती है जो रासायनिक प्रक्रियाओं की एक जटिल प्रणाली द्वारा बनाई गई थीं। यह डेटा दिमाग में कैसे गया

हमारे सीखने पर रैम तकनीक का संभावित प्रभाव

यदि आप इसे अच्छी तरह से सोचते हैं, तो हर कोई इस बात से सहमत होगा कि हमारे मस्तिष्क को जितना अधिक डेटा प्राप्त होगा, हम उतने ही अधिक हो जाएंगे। लेकिन हम सभी जानते हैं कि, अंग्रेजी की पाठ्यपुस्तक को पढ़ने के बाद, एक महीने में आपको शब्दों के अधिकांश नियम और अनुवाद याद नहीं होंगे।

मुझे लगता है कि यह रैम तकनीक, आगे सुधार के साथ, हमें सीखने के एक नए युग में जाने की अनुमति देगा।

क्या आप उस दिन की कल्पना कर सकते हैं, जब अंग्रेजी में एक पाठ्यपुस्तक पढ़ने के बाद, यहां तक ​​कि महीनों के बाद भी आप अंग्रेजी के सभी नियमों को पूरी तरह से याद रख पाएंगे, जिन्हें आपको हर 11 साल में स्कूल में "सीखने और भूलने" की आवश्यकता नहीं होगी।

क्या आप उस दिन की कल्पना कर सकते हैं जब कुछ दिनों में पढ़ने के बाद पूरे विश्वविद्यालय के भौतिकी पाठ्यक्रम, जिसमें से आप केवल एक सिद्धांत को नहीं भूलेंगे, न केवल उपकरणों का संचालन, बल्कि भौतिक कानून भी, जो आपको सभी भौतिक सिद्धांतों की समझ और उन्हें कैसे समझेंगे? एक - दूसरे से बात करें? हां, आप इस डेटा के साथ हबल टेलीस्कोप को अपने घुटने पर इकट्ठा कर सकते हैं

या वह दिन जब आप एक पल को भूल गए बिना जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, खगोल विज्ञान, भौतिकी में कई पाठ्यक्रमों का अध्ययन कर सकते हैं और इस बात की बेहद गहरी समझ रखते हैं कि जटिल उपकरण कैसे काम करते हैं सिर्फ इसलिए क्योंकि आपको याद होगा कि बातचीत के सभी घटक और सिद्धांत कैसे हैं? प्रत्येक क्षेत्र अन्य सिद्धांतों और घटकों के साथ बातचीत करता है। इस डेटा की मात्रा को याद करते हुए, आप न केवल हबल को एकत्र कर सकते हैं, बल्कि यह भी समझ सकते हैं कि इसे बेहतर बनाने के लिए किन गुणों को ठीक करने की आवश्यकता है, या, उदाहरण के लिए, समझें कि सौर पैनल कैसे काम करते हैं, और 100% एक प्रभावी घटक बनाते हैं जिसमें विभिन्न सामग्रियों से युक्त होता है जो सब कुछ अवशोषित करता है 100% दक्षता प्राप्त करने के लिए विद्युत चुंबकीय स्पेक्ट्रा

या, आप उस दिन की कल्पना कर सकते हैं जब आप पूरी तरह से मानव जाति द्वारा अध्ययन की गई सभी चीजों को याद कर सकते हैं, सभी वैज्ञानिक क्षेत्रों में प्रक्रियाएं और इस बात की अवधारणा है कि आप जो पहले जानते थे उसे सुधारना और अनुकूलित करना केवल सामान्य शब्दों में, उदाहरण के लिए - उस सौर पैनल के साथ बनाना लगभग 100% की दक्षता ऐसे व्यक्ति के लिए एक तुच्छ कार्य बन जाएगा, क्योंकि यह उसके लिए स्पष्ट होगा कि एक निश्चित क्रम में कुछ रासायनिक प्रक्रियाएं एक निश्चित तरीके से अन्य सामग्रियों के भौतिक गुणों के साथ बातचीत करेगी।

मानव सोच और व्यवहार के सभी समाजशास्त्रीय और मनोवैज्ञानिक सूक्ष्मताओं को जानने के बाद, जिनका अध्ययन एक बार किया गया है, आपको बहुत बड़ा लाभ होगा, क्योंकि किसी भी स्थिति में आप अपने लिए घटनाओं का एक इष्टतम विकास प्राप्त कर सकते हैं। आखिरकार, आपको वह सब कुछ याद होगा जो आपने कभी पढ़ा और अध्ययन किया है।

यदि DARPA के अनुसार, ऐसी चिप वास्तव में अगले 5 वर्षों में बनाई गई है, और यदि यह स्मृति हानि से निपटने का एक सस्ता तरीका बन जाता है, तो यह वास्तव में पूरी तरह से सब कुछ बदल देगा यदि वैज्ञानिक इस कार्यक्रम को बेहतर बनाने के लिए जारी रखने का निर्णय लेते हैं। सब कुछ क्यों बदलेगा? ठीक है, कल्पना कीजिए कि 7 साल का बच्चा, जिसमें 100 किताबें हैं, वह सभी मुख्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के पूरे वाक्य विन्यास को याद कर सकता है, स्कूल के पाठ्यक्रम के पूरे पाठ्यक्रम को याद कर सकता है, केवल 20 किताबें पढ़कर। वह अकादमिक स्तर के जैविक प्रयोगों का निर्माण कर सकता है या क्वांटम कंप्यूटिंग प्रणालियों की रचना कर सकता है, यह याद करते हुए कि सभी अध्ययन किए गए भौतिक कानून कैसे काम करते हैं। और यह सब 7 साल की उम्र में। क्या आप कल्पना कर सकते हैं कि आप "वर्तमान" से अधिक होशियार हैं, वह 8 वर्ष का रहा होगा? और 9 पर? हां, अब हमें 11 साल के लिए स्कूल में एक विदेशी भाषा सीखने की जरूरत है, और उसके बाद आप हमें बोलने में सक्षम नहीं होंगे।क्योंकि आप किसी विदेशी भाषा के नियमों और शब्दों के अनुवाद को याद नहीं रखते हैं, हां, और हबल को घुटने पर इकट्ठा नहीं किया जा सकता है, क्योंकि स्कूल के पाठ्यक्रम के बाद आपको विज्ञान के किसी भी क्षेत्र के बारे में कुछ भी याद नहीं है जो मैंने 11 साल तक अध्ययन किया था

कल्पना करें कि एक समान अवसर होने पर हम कितनी तेजी से विकास कर सकते हैं।



अब कई लोग कह सकते हैं - "लेकिन मस्तिष्क के विकासवादी पहलू स्मृति की धारणा को प्रभावित करते हैं, और यह अत्यधिक सूचना प्रवाह से खुद को बचाता है, यह साबित हो गया है।" यह सच है, लेकिन शायद यह प्रक्रिया मस्तिष्क को अधिक जानकारी से इस तथ्य से बचाती है कि संख्या से अधिक है। , हम शरीर की बुनियादी प्रक्रियाओं के बारे में बुनियादी जानकारी के नुकसान के बिना नहीं करेंगे।

लेकिन चिप को मस्तिष्क में एकीकृत करने से, हम इसके "आकार" का विस्तार कर सकते हैं। इस तकनीक में सुधार करना समय की बात है। मैं पहले से ही देख सकता हूं कि मस्तिष्क के लिए उन्नयन बेचकर अरबों कैसे बनाए जाएंगे।

जैविक आधार से संश्लिष्ट व्यक्ति में संक्रमण का क्षण कब आता है?

एक ऐसे रोबोट की कल्पना करें, जो हमारे चारों ओर मौजूद हर चीज के बारे में एक बड़ा ज्ञान का आधार हो, अगर उसके पास तरंग दैर्ध्य पर एक दृश्य सूचना आधार हो, जो हमारे जैसे ही वस्तुओं, रंगों और उनके महत्व को पहचानने की अनुमति देगा।

यह उसे दूसरों के सापेक्ष कुछ वस्तुओं को अर्थ और गुण देने की अनुमति देगा, जैसे हम करते हैं।

इस तरह के प्रोजेक्ट पहले से ही फुल हैं। हाल के महीनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के बारे में बहुत सी खबरें आई हैं जो चेहरे, मनोदशाओं, छिपे हुए अर्थों, रंगों, आकारों, वस्तुओं, संरचनाओं को पहचानती हैं। और यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि उनमें से कुछ में एआई लोगों की तुलना में बेहतर है, अर्थात् छवियों में छिपी हुई भावनाओं की खोज में।

क्या इस समय यह कहना संभव है कि एक सिंथेटिक टिन पहले से ही एक आदमी बन सकता है, क्योंकि वह पहले से ही जानता है कि हम अपनी आंखों की मदद से क्या पहचान सकते हैं? मुझे लगता है कि अभी तक नहीं।

भाषा में वाक्यों के अर्थ को पहचानने के लिए इस रोबोट में एक स्व-शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली जोड़ने की कल्पना करें। यह तकनीक Google द्वारा उपयोग की जाती है, और यह काम करती है, मुझे कहना होगा, प्रभावशाली। शायद अगले 5 वर्षों में यह प्रणाली पहचानने में सक्षम होगी और वाक्यों का अर्थ लोगों की तुलना में बेहतर है।

लेकिन, क्या यह पहले से ही कहा जा सकता है कि सिंथेटिक टिन पहले से ही एक आदमी बन गया है, क्योंकि वह पहले से ही जानता है कि हम क्या पहचान सकते हैं? मम ... मुझे लगता है कि अब तक, हालांकि किसी व्यक्ति और रोबोट के बीच पहले से कम और कम अंतर हैं। तो किस बिंदु पर, हमारी जैसी अधिक से अधिक मान्यता प्रणालियों को जोड़ने से, रोबोट मानव बन जाएगा?

एक आदमी मस्तिष्क में वस्तुओं के गुणों के बारे में, उनकी क्षमताओं के बारे में, उनके मतभेदों के बारे में, इत्यादि में उनका गठित डेटाबेस है। सभी भावनाएं और स्मृति मस्तिष्क में सटीक रूप से बनती हैं, और यह स्मृति प्राप्त सूचनाओं के कारण बनती है। मस्तिष्क विभिन्न आंकड़ों की व्याख्या कर सकता है और उन्हें अन्य वस्तुओं से मूल्यों, गुणों और उनके अंतरों की पहचान कर सकता है, जो मस्तिष्क को दुनिया की तस्वीर बनाने की अनुमति देता है।

तो रोबोट हमसे अलग कैसे होगा, सभी मान्यता प्रणालियाँ होने से जो उसे जीने, महसूस करने, समझने, मूल्यांकन करने की अनुमति देगी, उसके चारों ओर हर चीज की तुलना हम उसी स्तर पर करेंगे, जैसे कि वे प्रणालियाँ जो अंततः अपनी स्मृति का निर्माण करेंगी (वस्तुओं के बारे में डेटा और उनके गुण) और जो उन्हें एक व्यक्ति के रूप में बनाएंगे?

क्या आपको लगता है कि आपके होने, व्याख्या के कार्यों की तरह, रोबोट उन चित्रों को प्रदर्शित करने में सक्षम नहीं होगा जो कभी देखी गई हैं? यह संभावना नहीं है कि ऐसा रोबोट नग्न महिलाओं और एक काले वर्ग को आकर्षित कर सकता है, बहुत दिमाग की आवश्यकता नहीं है, मैंने चित्र के कोने में 4 वर्ग खींचे - मैंने इसे 105 000 000 डॉलर में बेचा, कम से कम लोग इसे समझते हैं - शब्द कला है

या, क्या आपको लगता है कि वह पियानो पर एक रचना नहीं बना सकेगा, जिसमें ध्वनि की तरंग दैर्ध्य, उनकी लंबाई, आवृत्ति आदि का विश्लेषण करने की क्षमता हो?

क्या आपको लगता है कि आप इतने खास हैं और आपके, आने वाले सभी डेटा, रासायनिक भावनाओं के परस्पर क्रिया की जटिल प्रक्रिया से प्रेरित होकर, किसी अन्य ढांचे में अनुकरण नहीं किया जा सकता है जो रासायनिक आधार पर काम नहीं करता है?

अगर जवाब हाँ है - तो मैं आपकी जगह पर यकीन नहीं करूँगा। कौन जानता है, एक ऐसा व्यक्ति हो सकता है जो विकासवादी पूर्णता से दूर हो, एक ऐसा स्तर जिसमें पर्याप्त गहरी स्तर पर होने वाली 99% से अधिक प्रक्रियाओं का मूल्यांकन और समझने की क्षमता नहीं है, जिसमें जीवन के कार्बन रूप में सोचने की प्रक्रियाओं के बारे में केवल सामान्य अवधारणाएं नहीं हैं। "किसी चीज की कोई संभावना नहीं" के बारे में इस तरह के बयान देने का अधिकार



रोबोट को अपनी सभी पसंद, पहचान और विश्लेषण प्रणालियों के साथ दें, सीखें (वस्तुओं के गुणों पर डेटा एकत्र करें) और लाइव (परिभाषित में संचित डेटा पुन: प्रस्तुत करें ) कुछ स्थितियों में निरंतर अनुक्रम)उसी वातावरण में जिसमें आप अध्ययन करते थे और रहते थे, और वह एक व्यक्ति की तरह व्यवहार करेगा हमारे जैसे सिंथेटिक मस्तिष्क द्वारा व्याख्या किए गए उनके सभी डेटा में कृत्रिम त्वचा के प्रकाश, ध्वनियों, संवेदनाओं के बारे में समान डेटा होगा, केवल एक चीज जो इसे किसी व्यक्ति से अलग करेगी वह एक सिंथेटिक निकाय है।

ऐसा रोबोट कुछ भी नहीं के साथ एक प्राणी में बदल जाएगा । आप से अलग, भावनाओं का अनुकरण एक सिंथेटिक आधार पर आयोजित किया जाएगा, यह भावनाओं के अनुकरण की आपकी प्रणाली से अलग नहीं है, (हां, आपकी भावनाएं अनुकरण हैं, क्योंकि भावनाएं प्रतिक्रियात्मक मस्तिष्क का एक विषयगत रूप से व्याख्या किया गया रूप हैं। इनपुट मापदंडों के आधार पर)

अंतर केवल इतना है कि यह लोगों के लिए रासायनिक आधार पर काम करता है, लेकिन क्या यह तथ्य है कि आप भावनाओं की व्याख्या करने के लिए रासायनिक आधार का उपयोग करते हैं, इस प्रणाली को सिंथेटिक की तुलना में अधिक परिपूर्ण बनाते हैं?
यदि आपका जवाब नहीं है - अच्छी तरह से - आप समझते हैं कि सभी प्रणालियों को कभी भी सबसे अच्छा माना जाता है, जल्दी या बाद में सबसे अच्छा नहीं निकला और दूसरों की तुलना में कम कुशल निकला, हालांकि उन्हें पहले सबसे अच्छा माना जाता था।

ठीक है, अगर आपका जवाब हाँ है, और आपको लगता है कि मानव की भावनाएँ इतनी जटिल हैं और वे कभी भी अनुकरण नहीं कर सकते हैं, सिर्फ इसलिए कि वे रासायनिक सिद्धांतों पर काम करते हैं जो विकासवादी पूर्णता से दूर हैं ... ठीक है, यहाँ सब कुछ बहुत दुखी है, आप भ्रम के साथ सोचते हैं और मानते हैं कि जीवन के कार्बन रूप की प्रक्रियाओं के अरबों सिद्धांतों में से एक सभी अन्य की तुलना में बेहतर है, सिर्फ इसलिए कि आप इस रासायनिक सिद्धांत पर काम करते हैं (20 वीं शताब्दी में जर्मनी में रहने वाले इतिहास में एक लड़का था, उसने भी इसी तरह से सोचा था )

निष्कर्ष

निकट भविष्य में, जैविक जीवन रूप और सिंथेटिक के बीच की रेखा धीरे-धीरे मिट जाएगी यदि हम चिप्स को मस्तिष्क से जोड़ने का प्रबंधन करते हैं। मस्तिष्क में इस तरह की चिप की शुरुआत के बाद शायद निकट भविष्य में भी, सभी क्षेत्रों से ज्ञान के बड़े सरणियों के त्वरित संचय के लिए, मस्तिष्क को सीधे इंटरनेट से जोड़ना संभव हो जाएगा।

कई लोग कहेंगे कि इससे अप्रिय परिणाम हो सकते हैं। लेकिन यह हमें क्यों रोकना चाहिए? हां, परमाणु ऊर्जा का उपयोग निरोध के लिए भी किया जा सकता है, लेकिन होशियार होने के बाद, लोगों ने अधिक पर्यावरण के अनुकूल ऊर्जा उत्पन्न करने के लिए इसका उपयोग करना शुरू कर दिया, जो आर्थिक विकास को बढ़ाने और जीवन स्तर को बढ़ाने के लिए कारकों में से एक बन गया।

लोग इस तथ्य के कारण होशियार हो रहे हैं कि उनके पास अधिक जानकारी, प्रसंस्करण है, जो उनके पास जीवन को बेहतर बनाने और अनुकूलित करने के लिए नए विचार हैं। केवल यहाँ डेटा को याद और संचय करना बहुत प्रभावी नहीं है (क्रमिक रूप से 500 अपरिचित विदेशी शब्द (ऐसी भाषा जिसे आप नहीं जानते हैं) पढ़ें और उनका अनुवाद करें, शब्दों के अर्थ को याद रखने की कोशिश करें, फिर अनुवाद को बंद करें, सभी याद किए गए शब्दों को स्मृति में लिखें, यदि आपका परिणाम शून्य, आपको बधाई - एक ही व्यक्ति द्वारा एक व्यक्ति, सूक्ष्म तेज मेमोरी स्टोरेज बफर के साथ औसत बेकार स्मृति से ऊपर होने पर)

शायद यह रैम तकनीक हमें तकनीकी विलक्षणता तक ले जाने में सक्षम होगी, क्योंकि एक वृद्धि 11 महीने में एक बार से अधिक ज्ञान होगा, जैसा कि अभी हो रहा है(आईबीएम के अनुसार, इंटरनेट ऑफ थिंग्स की शुरुआत के बाद, ज्ञान हर 12 घंटे में दोगुना हो जाएगा) और एक बार हर कुछ मिलीसेकंड, जिससे जीवन के सभी क्षेत्रों में त्वरित घातीय विकास होगा, जो बदले में इस प्रक्रिया को गति देगा, जिससे आप और भी अधिक उन्नत तरीके बना सकेंगे। सीख रहा हूँ।

ठीक है, या कम से कम यह हमें बहुत पहले से और हमेशा के लिए 500 शब्दों और अर्थों को याद करते हुए जल्दी से सीखने की अनुमति देगा।

शायद विज्ञान कथा लेखकों की कृतियों और फिल्मों में दिखाया गया दूर का भविष्य इतना दूर का भविष्य नहीं है, जैसा कि यह हमें लगता है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi386935/