हम अपने दिमाग की विशाल कंप्यूटिंग शक्ति को हल्के में लेते हैं। लेकिन वैज्ञानिक अभी भी कंप्यूटर को दिमाग के स्तर तक लाने की कोशिश कर रहे हैं।

इस तरह हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (या एआई) एल्गोरिदम के साथ समाप्त हुए जो वर्चुअल न्यूरॉन्स   —   न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से सीखते हैं।

अब, इंजीनियरों की एक टीम हमारी खोपड़ी में कंप्यूटर का अनुकरण करने के लिए एक कदम आगे बढ़ गई है: उन्होंने एक भौतिक तंत्रिका नेटवर्क बनाया, जिसमें सर्किट और भी अधिक न्यूरॉन्स से मिलते जुलते थे। जब उन्होंने नए प्रकार के सर्किट पर एआई एल्गोरिदम का परीक्षण किया, तो उन्होंने पाया कि यह पहले से ही उपयोग में आने वाले पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क के समान ही प्रदर्शन करता है। लेकिन नई एकीकृत तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली ने पारंपरिक एआई एल्गोरिद्म की तुलना में 100 गुना कम ऊर्जा के साथ कार्य पूरा किया। ऊर्जा। एक वास्तविक टेलीफोन के साथ संवाद करने के लिए एक टिन का उपयोग करने की तरह, कंप्यूटर चिप्स और तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम बस अलग-अलग भाषाएं बोलते हैं और परिणामस्वरूप धीमी गति से काम करते हैं। लेकिन नई प्रणाली में, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को एक साथ मूल रूप से काम करने के लिए डिजाइन किया गया था। इस प्रकार, नई एआई प्रणाली ने पारंपरिक प्रणाली की तुलना में सटीकता में किसी भी गिरावट के बिना कार्यों को बहुत तेजी से पूरा किया।

यहयह सिलिकॉन-आधारित तंत्रिका नेटवर्क बनाने के पिछले प्रयासों से एक कदम आगे है। आमतौर पर, इस प्रकार के न्यूरॉन-प्रेरित चिप्स पर आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम पारंपरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ-साथ काम नहीं करते हैं। लेकिन नए शोध ने दो प्रकार के न्यूरॉन्स का मॉडल तैयार किया: एक त्वरित गणना के लिए तैयार और दूसरा लंबी अवधि की स्मृति को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया, शोधकर्ताओं ने एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा को समझाया।

इस बारे में संदेह करने के अच्छे कारण हैं किसी भी शोधकर्ता के लिए जो दावा करता है कि कृत्रिम बुद्धि और सच्ची चेतना का उत्तर मानव मस्तिष्क को फिर से बनाना है। ऐसा इसलिए है, क्योंकि मूल रूप से हम इस बारे में बहुत कम जानते हैं कि मस्तिष्क कैसे काम करता है। और संभावना यह है कि, हमारे दिमाग में ऐसी बहुत सी चीजें हैं जो एक कंप्यूटर को बेकार लगेंगी। इसे कंप्यूटर विज्ञान पर लागू करें। इस अर्थ में, उन्होंने यह पता लगाया है कि हमारे दिमाग को जो कुछ भी पेश करना है, उसे पूरी तरह से पुनर्निर्माण करने की कोशिश किए बिना कृत्रिम बुद्धि को कैसे बढ़ाया जाए।

चूंकि तकनीक अधिक से अधिक ऊर्जा चूसती है, इस एआई प्रणाली में ऊर्जा दक्षता में सौ गुना सुधार का मतलब है कि वैज्ञानिक बड़ी चीजें हासिल करने में सक्षम होंगेपर्यावरण पर इतनी बड़ी छाप छोड़े बिना मुद्दे।

स्रोत : भविष्यवाद