एक डिजिटल दुनिया में रहना: कंप्यूटर तकनीक को मस्तिष्क में कैसे समाहित किया जा रहा है?

2024 लेखक: Seth Attwood | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-16 16:05

हमारा मस्तिष्क एक गुफा में जीवन के लिए अनुकूलित है, न कि सूचना की गैर-रोक धाराओं को संसाधित करने के लिए - अध्ययनों से पता चलता है कि यह 40-50 हजार साल पहले अपने विकासवादी विकास में रुक गया था। साइकोफिजियोलॉजिस्ट अलेक्जेंडर कपलान ने अपने व्याख्यान "मस्तिष्क के साथ संपर्क: वास्तविकताओं और कल्पनाओं" में बताया कि एक व्यक्ति कब तक विशाल राजमार्गों, ग्रह के चारों ओर आंदोलनों और अंतहीन आने वाली परिस्थितियों में जीवन का सामना करने में सक्षम होगा, और यह भी कि हम खुद को कैसे ठीक कर सकते हैं या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद से सब कुछ खराब कर दें…

एक स्थिति की कल्पना करें: एक व्यक्ति एक स्टोर में आता है, एक क्रोइसैन चुनता है, इसे कैशियर को देता है। वह इसे दूसरे कैशियर को दिखाता है और पूछता है: "यह क्या है?" वह उत्तर देता है: "40265"। कैशियर अब परवाह नहीं करते हैं कि क्रोइसैन को क्या कहा जाता है, यह महत्वपूर्ण है कि यह "40265" है, क्योंकि कैश रजिस्टर में कंप्यूटर संख्याओं को मानता है, बन्स के नाम नहीं। धीरे-धीरे, सब कुछ डिजिटल दुनिया में आ जाता है: हम कंप्यूटिंग तकनीक के बगल में रहते हैं, जो भौतिक वस्तुओं को डिजिटल समझती है, और हमें अनुकूलन के लिए मजबूर किया जाता है। इंटरनेट ऑफ थिंग्स का युग निकट आ रहा है, जब सभी भौतिक वस्तुओं को डिजिटल रूप में प्रस्तुत किया जाएगा और इंटरनेट हमारे रेफ्रिजरेटर में मालिक बन जाएगा। सब कुछ संख्याओं के माध्यम से घूमेगा। लेकिन समस्या यह है कि सूचना प्रवाह की तीव्रता हमारे कानों और आंखों के लिए पहले से ही बहुत अधिक है।

हाल ही में, मस्तिष्क में तंत्रिका कोशिकाओं की संख्या को सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए एक विधि विकसित की गई है। पहले, यह माना जाता था कि उनमें से 100 बिलियन हैं, लेकिन यह एक बहुत ही अनुमानित आंकड़ा है, क्योंकि माप पूरी तरह से सही तरीके से नहीं किए गए थे: उन्होंने मस्तिष्क का एक छोटा टुकड़ा लिया, माइक्रोस्कोप के तहत उन्होंने संख्या की गणना की इसमें तंत्रिका कोशिकाओं का, जो तब कुल आयतन से गुणा किया गया था। एक नए प्रयोग में, मस्तिष्क के एक सजातीय द्रव्यमान को मिक्सर में हिलाया गया और तंत्रिका कोशिकाओं के नाभिकों को गिना गया, और चूंकि यह द्रव्यमान सजातीय है, परिणामी मात्रा को कुल मात्रा से गुणा किया जा सकता है। यह 86 बिलियन निकला। इन गणनाओं के अनुसार, उदाहरण के लिए, एक चूहे में 71 मिलियन तंत्रिका कोशिकाएँ होती हैं, और एक चूहे में 200। बंदरों में लगभग 8 बिलियन तंत्रिका कोशिकाएँ होती हैं, यानी एक आदमी के साथ अंतर 80 बिलियन है। जानवरों में हलचल क्यों प्रगतिशील थी, और मनुष्य के साथ ब्रेकअप इतना तेज क्यों था? हम ऐसा क्या कर सकते हैं जो बंदर नहीं कर सकते?

सबसे आधुनिक प्रोसेसर में दो से तीन अरब ऑपरेटिंग यूनिट होते हैं। एक व्यक्ति के पास केवल 86 बिलियन तंत्रिका कोशिकाएं होती हैं, जो एक परिचालन इकाई के समान नहीं होती हैं: उनमें से प्रत्येक के अन्य कोशिकाओं के साथ 10-15 हजार संपर्क होते हैं, और यह इन संपर्कों में है कि सिग्नल ट्रांसमिशन का मुद्दा हल हो गया है, जैसा कि परिचालन में है ट्रांजिस्टर की इकाइयां। यदि आप इन 10-15 हजार को 86 बिलियन से गुणा करते हैं, तो आपको एक मिलियन बिलियन संपर्क मिलते हैं - मानव मस्तिष्क में इतनी सारी परिचालन इकाइयाँ हैं।

एक हाथी के मस्तिष्क का वजन चार किलोग्राम होता है (मनुष्य का डेढ़ सबसे अच्छा) और इसमें 260 बिलियन तंत्रिका कोशिकाएं होती हैं। हम बंदर से 80 अरब दूर हैं, और हाथी हमसे दुगना दूर है। यह पता चला है कि कोशिकाओं की संख्या बौद्धिक विकास से संबंधित नहीं है? या हाथी दूसरे रास्ते से चले गए हैं, और हम उन्हें समझ नहीं पा रहे हैं?

सच तो यह है कि हाथी बड़ा होता है, उसकी मांसपेशियां बहुत होती हैं। मांसपेशियां मानव या चूहे के आकार के रेशों से बनी होती हैं, और चूंकि एक हाथी मानव से बहुत बड़ा होता है, इसलिए इसमें अधिक मांसपेशी फाइबर होते हैं। मांसपेशियों को तंत्रिका कोशिकाओं द्वारा नियंत्रित किया जाता है: उनकी प्रक्रियाएं प्रत्येक मांसपेशी फाइबर में फिट होती हैं।तदनुसार, हाथी को अधिक तंत्रिका कोशिकाओं की आवश्यकता होती है, क्योंकि इसमें अधिक मांसपेशी द्रव्यमान होता है: 260 बिलियन हाथी तंत्रिका कोशिकाओं में से 255 या 258 बिलियन मांसपेशियों के नियंत्रण के लिए जिम्मेदार होते हैं। इसकी लगभग सभी तंत्रिका कोशिकाएं सेरिबैलम में स्थित होती हैं, जो मस्तिष्क का लगभग आधा हिस्सा लेती है, क्योंकि यह वहाँ है कि इन सभी आंदोलनों की गणना की जाती है। सच में, 86 अरब मानव तंत्रिका कोशिकाएं सेरिबैलम में भी स्थित हैं, लेकिन प्रांतस्था पर उनमें से अभी भी काफी अधिक हैं: हाथी की तरह दो या तीन अरब नहीं, बल्कि 15, इसलिए हमारे दिमाग में हाथियों की तुलना में बहुत अधिक संपर्क हैं। तंत्रिका नेटवर्क की जटिलता के संदर्भ में, मनुष्य ने जानवरों को काफी पीछे छोड़ दिया है। संयोजक कौशल से मनुष्य जीतता है, यह मस्तिष्क पदार्थ का धन है।

मस्तिष्क बहुत जटिल है। तुलना के लिए: मानव जीनोम में तीन अरब युग्मित तत्व होते हैं जो एन्कोडिंग के लिए जिम्मेदार होते हैं। लेकिन इसमें कोड पूरी तरह से अलग हैं, इसलिए मस्तिष्क की तुलना जीनोम से नहीं की जा सकती है। आइए सबसे सरल प्राणी - अमीबा को लें। उसे 689 बिलियन जोड़े कोडिंग तत्वों - न्यूक्लियोटाइड्स की आवश्यकता है। रूसी में 33 कोडिंग तत्व हैं, लेकिन पुश्किन डिक्शनरी के 16 हजार शब्द या भाषा के कई सौ हजार शब्द पूरे हो सकते हैं। यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि जानकारी को एक साथ कैसे रखा जाता है, कोड क्या है, यह कितना कॉम्पैक्ट है। जाहिर है, अमीबा ने यह बेहद गैर-आर्थिक रूप से किया, क्योंकि यह विकास की शुरुआत में प्रकट हुआ था।

मस्तिष्क के साथ समस्या यह है कि यह एक सामान्य जैविक अंग है। यह एक जीवित प्राणी को उसके पर्यावरण के अनुकूल बनाने के लिए क्रमिक रूप से बनाया गया है। वास्तव में, मस्तिष्क 40-50 हजार साल पहले अपने विकासवादी विकास में रुक गया था। शोध से पता चलता है कि क्रो-मैग्नन आदमी में पहले से ही वे गुण थे जो आधुनिक मनुष्य के पास हैं। उसके लिए सभी प्रकार के काम उपलब्ध थे: सामग्री इकट्ठा करना, शिकार करना, युवाओं को पढ़ाना, काटना और सिलाई करना। नतीजतन, उसके पास सभी बुनियादी कार्य थे - स्मृति, ध्यान, सोच। एक साधारण कारण के लिए मस्तिष्क कहीं विकसित नहीं हुआ था: मनुष्य इतना बुद्धिमान हो गया कि वह अपने शरीर को फिट करने के लिए पर्यावरणीय परिस्थितियों को समायोजित करने में सक्षम हो गया। बाकी जानवरों को पर्यावरण की स्थिति के लिए अपना शरीर बदलना पड़ा, जिसमें सैकड़ों हजारों और लाखों साल लगते हैं, लेकिन हमने केवल 50 हजार में अपने लिए पर्यावरण को पूरी तरह से बदल दिया।

मस्तिष्क को एक गुफा में जीवन भर के लिए कैद कर लिया गया था। क्या वह आधुनिक महलों और सूचना प्रवाह के लिए तैयार है? संभावना नहीं है। फिर भी, प्रकृति किफायती है, यह जानवर को उस निवास स्थान के लिए तेज करती है जिसमें वह मौजूद है। एक व्यक्ति का परिवेश, निश्चित रूप से बदल गया है, लेकिन इसका सार बहुत कम है। प्राचीन काल से हुए नाटकीय परिवर्तनों के बावजूद, नियमित अर्थों में पर्यावरण के यांत्रिकी एक समान रहे हैं। ज़िगुली के बजाय रॉकेट बनाने वाले डिजाइनरों की गतिविधि कैसे बदल गई है? बेशक, एक अंतर है, लेकिन काम का अर्थ एक ही है। अब पर्यावरण मौलिक रूप से बदल गया है: विशाल राजमार्ग, अंतहीन फोन कॉल, और यह सब केवल 15-35 वर्षों में हुआ। गुफा-पॉलिश किया हुआ मस्तिष्क इस वातावरण से कैसे निपटेगा? मल्टीमीडिया, सूचना प्रवाह की विशाल, अपर्याप्त गति, ग्रह के चारों ओर गति के साथ एक नई स्थिति। क्या कोई खतरा है कि मस्तिष्क अब इस तरह के भार का सामना नहीं कर सकता है?

1989 से 2011 तक लोगों की घटनाओं का अध्ययन किया गया है। पिछले 20 वर्षों में, हृदय और ऑन्कोलॉजिकल रोगों से मृत्यु दर में कमी आई है, लेकिन एक ही समय में तंत्रिका संबंधी विकारों (स्मृति समस्याओं, चिंता) की संख्या में तेजी से वृद्धि हो रही है। न्यूरोलॉजिकल रोगों को अभी भी व्यवहार संबंधी समस्याओं द्वारा समझाया जा सकता है, लेकिन मनोवैज्ञानिक रोगों की संख्या उतनी ही तेजी से बढ़ रही है, और साथ ही वे पुरानी हो जाती हैं। ये आंकड़े एक संकेत हैं कि मस्तिष्क अब सामना नहीं कर सकता। शायद यह सभी पर लागू नहीं होता है: कोई व्याख्यान में जाता है, किताबें पढ़ता है, किसी को हर चीज में दिलचस्पी होती है। लेकिन हम अलग पैदा होते हैं, इसलिए आनुवंशिक भिन्नता के कारण किसी का दिमाग बेहतर तरीके से तैयार होता है।स्नायविक रोगों वाले लोगों का अनुपात बहुत महत्वपूर्ण होता जा रहा है, और इससे पता चलता है कि प्रक्रिया खराब दिशा में चली गई है। तीसरी सहस्राब्दी हमें चुनौती देती है। हमने उस क्षेत्र में प्रवेश किया जब मस्तिष्क ने संकेत भेजना शुरू किया कि हमने जो वातावरण बनाया है वह उसके लिए उपयोगी नहीं है। अनुकूलन के संदर्भ में मस्तिष्क हमें जो प्रदान कर सकता है, वह उससे कहीं अधिक जटिल हो गया है। गुफा के लिए नुकीले औजारों का भंडार समाप्त होने लगा।

मानव मस्तिष्क पर दबाव डालने वाले मानव निर्मित कारकों में से एक यह है कि कई निर्णय अब एक गंभीर त्रुटि की संभावना से जुड़े हैं, और यह गणनाओं को बहुत जटिल करता है। पहले, हमने जो कुछ भी सीखा वह आसानी से स्वचालित था: हमने एक बार बाइक चलाना सीखा, और फिर मस्तिष्क ने इसके बारे में चिंता नहीं की। अब ऐसी प्रक्रियाएं हैं जो स्वचालित नहीं हैं: उनकी लगातार निगरानी की जानी चाहिए। यही है, हमें या तो एम्बुलेंस बुलाने या गुफाओं में लौटने की जरूरत है।

इस समस्या को हल करने के हमारे पास और कौन से प्रगतिशील तरीके हैं? शायद यह कृत्रिम बुद्धि के साथ संयोजन के लायक है, जो प्रवाह को परिष्कृत करेगा: गति को कम करें जहां यह बहुत अधिक है, इस समय अनावश्यक जानकारी को देखने के क्षेत्र से बाहर करें। स्वचालित नियंत्रक जो हमारे लिए जानकारी तैयार कर सकते हैं वे प्राथमिक खाना पकाने की तकनीक के समान हैं: वे इसे चबाते हैं ताकि अधिक ऊर्जा बर्बाद किए बिना इसका उपभोग किया जा सके। उस आदमी ने आग पर खाना बनाना शुरू किया तो एक बहुत बड़ी सफलता मिली। जबड़े छोटे हो गए, और सिर में दिमाग के लिए जगह थी। शायद हमारे आस-पास की जानकारी को विच्छेदित करने का समय आ गया है। लेकिन करेगा कौन? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और नेचुरल इंटेलिजेंस को कैसे मिलाएं? और यहीं पर तंत्रिका इंटरफ़ेस जैसी अवधारणा प्रकट होती है। यह कंप्यूटिंग सिस्टम के साथ मस्तिष्क का सीधा संपर्क प्रदान करता है और विकास के इस चरण के लिए आग पर खाना पकाने का एक एनालॉग बन जाता है। ऐसी तिकड़ी में, हम अगले 100-200 वर्षों तक मौजूद रहेंगे।

इसे कैसे लागू करें? अपने सामान्य अर्थों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता शायद ही मौजूद हो। शतरंज का एक अत्यधिक बुद्धिमान खेल, जिसमें कोई व्यक्ति कंप्यूटर को कभी नहीं हराएगा, एक उत्खनन के साथ भारोत्तोलन प्रतियोगिता के समान है, और यह ट्रांजिस्टर के बारे में नहीं है, बल्कि इसके लिए लिखे गए कार्यक्रम के बारे में है। यही है, प्रोग्रामर ने केवल एक एल्गोरिथ्म लिखा है जो एक विशिष्ट चाल के लिए एक विशिष्ट उत्तर प्रदान करता है: कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं है जो यह जानता हो कि उसे क्या करना है। शतरंज एक ऐसा खेल है जिसमें परिमित संख्या में परिदृश्य होते हैं जिनकी गणना की जा सकती है। लेकिन शतरंज की बिसात पर 120वीं डिग्री तक दस सार्थक स्थितियाँ हैं। यह ब्रह्मांड में परमाणुओं की संख्या (80वें में दस) से अधिक है। शतरंज कार्यक्रम संपूर्ण हैं। यही है, वे सभी चैंपियनशिप और ग्रैंडमास्टर खेलों को याद करते हैं, और ये पहले से ही गणना के लिए बहुत कम संख्याएं हैं। एक व्यक्ति एक चाल चलता है, कंप्यूटर सेकंडों में इस चाल के साथ सभी खेलों का चयन करता है और उन पर नज़र रखता है। पहले से खेले गए खेलों के बारे में जानकारी के साथ, आप हमेशा एक इष्टतम खेल खेल सकते हैं, और यह शुद्ध घोटाला है। किसी भी चैंपियनशिप में शतरंज के खिलाड़ी को अपने साथ लैपटॉप ले जाने की अनुमति नहीं होगी ताकि यह देखा जा सके कि कौन सा खेल किसने और कैसे खेला। और मशीन में 517 लैपटॉप हैं।

अधूरी जानकारी वाले खेल हैं। उदाहरण के लिए, पोकर एक झांसा आधारित मनोवैज्ञानिक खेल है। ऐसी स्थिति में एक व्यक्ति के खिलाफ मशीन कैसे खेलेगी जिसका पूरी तरह से आकलन नहीं किया जा सकता है? हालांकि, हाल ही में उन्होंने एक कार्यक्रम लिखा जो इससे पूरी तरह से मुकाबला करता है। रहस्य बहुत है। मशीन अपने आप से खेलती है। 70 दिनों में, उसने कई अरब खेल खेले हैं और किसी भी खिलाड़ी से कहीं अधिक अनुभव संचित किया है। इस तरह के सामान के साथ, आप अपनी चाल के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। अब कारों ने 57% हिट कर दी है, जो लगभग किसी भी मामले में जीतने के लिए काफी है। एक व्यक्ति एक हजार खेलों में एक बार भाग्यशाली होता है।

सबसे अच्छा खेल जिसे कोई भी पाशविक बल नहीं ले सकता है, वह है गो।यदि शतरंज में संभावित पदों की संख्या दस से 120वीं घात है, तो 250 या 320वें में दस हैं, यह इस पर निर्भर करता है कि आप कैसे गिनते हैं। यह खगोलीय संयोजनवाद है। यही कारण है कि गो में हर नया गेम अद्वितीय है: विविधता बहुत बढ़िया है। खेल को दोहराना असंभव है - सामान्य शब्दों में भी। परिवर्तनशीलता इतनी अधिक है कि खेल लगभग हमेशा एक अद्वितीय परिदृश्य का अनुसरण करता है। लेकिन 2016 में, अल्फा गो कार्यक्रम ने एक व्यक्ति को हराना शुरू कर दिया, जो पहले भी खुद के साथ खेल चुका था। 1200 प्रोसेसर, 30 मिलियन मेमोरी पोजीशन, 160 हजार मानव बैच। किसी भी जीवित खिलाड़ी के पास ऐसा अनुभव, स्मृति क्षमता और प्रतिक्रिया की गति नहीं है।

लगभग सभी विशेषज्ञों का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी बहुत दूर है। लेकिन वे "कमजोर कृत्रिम बुद्धिमत्ता" जैसी अवधारणा के साथ आए - ये स्वचालित बुद्धिमान निर्णय लेने की प्रणालियाँ हैं। किसी व्यक्ति के लिए कुछ निर्णय अब मशीन द्वारा किए जा सकते हैं। वे इंसानों के समान हैं, लेकिन उन्हें शतरंज की तरह ही स्वीकार किया जाता है, बौद्धिक श्रम से नहीं। लेकिन अगर मशीन मेमोरी और स्पीड दोनों में ज्यादा मजबूत है तो हमारा दिमाग बौद्धिक निर्णय कैसे लेता है? मानव मस्तिष्क भी कई तत्वों से बना है जो अनुभव के आधार पर निर्णय लेते हैं। यानी यह पता चलता है कि कोई प्राकृतिक बुद्धि नहीं है, कि हम कंप्यूटिंग सिस्टम भी चल रहे हैं, बस हमारा कार्यक्रम ही लिखा गया था?

Fermat की प्रमेय लंबे समय से एक अनुमान है। 350 वर्षों के लिए, सबसे प्रमुख गणितज्ञों ने इसे विश्लेषणात्मक रूप से साबित करने की कोशिश की है, यानी एक ऐसा कार्यक्रम तैयार करना जो अंततः साबित होगा, कदम दर कदम, तार्किक तरीके से, कि यह धारणा सच है। पेरेलमैन ने पोंकारे के प्रमेय को साबित करने के लिए इसे अपने जीवन का काम माना। ये प्रमेय कैसे सिद्ध हुए? पोंकारे और पेरेलमैन के दिमाग में कोई विश्लेषणात्मक समाधान नहीं था, केवल धारणाएं थीं। कौन सा जीनियस है? एक प्रतिभा को वह माना जा सकता है जिसने प्रमेय बनाया: उसने कुछ ऐसा प्रस्तावित किया जिसके लिए उसके पास कोई विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण नहीं था। उसे यह सही धारणा कहाँ से मिली? वह क्रूर बल से उसके पास नहीं आया: फर्मेट के पास पोंकारे जैसे कुछ ही विकल्प थे, जबकि एक विशिष्ट मुद्दे पर केवल एक ही धारणा थी। भौतिक विज्ञानी रिचर्ड फेनमैन ने निष्कर्ष निकाला कि लगभग किसी भी मामले में विश्लेषणात्मक रूप से की गई एक महान खोज नहीं थी। तो कैसे? फेनमैन जवाब देते हैं, "उन्होंने इसका अनुमान लगाया।"

"अनुमान" का क्या मतलब होता है? अस्तित्व के लिए, हमारे लिए यह देखना पर्याप्त नहीं है कि क्या है और इस जानकारी के आधार पर निर्णय लें। स्मृति में कुछ ऐसा रखना आवश्यक है जो बाद में संदर्भित करने के लिए उपयोगी हो। लेकिन यह चरण एक जटिल दुनिया में पैंतरेबाज़ी करने के लिए पर्याप्त नहीं है। और अगर विकास पर्यावरण के लिए और अधिक सूक्ष्म अनुकूलन के लिए व्यक्तियों का चयन करता है, तो इस वातावरण की भविष्यवाणी करने, परिणामों की गणना करने के लिए मस्तिष्क में अधिक से अधिक सूक्ष्म तंत्रों का जन्म होना चाहिए। नमूना दुनिया के साथ खेलता है। धीरे-धीरे, एक मस्तिष्क कार्य उत्पन्न हुआ जो किसी को बाहरी वास्तविकता के गतिशील मॉडल, भौतिक दुनिया के मानसिक मॉडल बनाने की अनुमति देता है। इस फ़ंक्शन ने खुद को विकासवादी चयन में समायोजित किया और चुना जाने लगा।

मानव मस्तिष्क में, जाहिरा तौर पर, पर्यावरण का एक बहुत ही उच्च गुणवत्ता वाला मानसिक मॉडल विकसित हुआ है। वह पूरी तरह से दुनिया की भविष्यवाणी उन जगहों पर भी करती है जहां हम नहीं गए हैं। लेकिन चूंकि हमारे आसपास की दुनिया अभिन्न है और इसमें सब कुछ आपस में जुड़ा हुआ है, इसलिए मॉडल को इस इंटरकनेक्शन को चुनना चाहिए और भविष्यवाणी करने में सक्षम होना चाहिए कि क्या नहीं था। मनुष्य ने एक पूरी तरह से अनूठा अवसर प्राप्त किया जिसने उसे विकासवादी श्रृंखला में तेजी से प्रतिष्ठित किया: वह पर्यावरण के मॉडल का उपयोग करके अपने मस्तिष्क के न्यूरॉन्स में भविष्य को पुन: उत्पन्न करने में सक्षम था। आपको मैमथ के पीछे दौड़ने की जरूरत नहीं है, आपको यह पता लगाने की जरूरत है कि वह कहां भागेगा। ऐसा करने के लिए, सिर में एक विशाल, परिदृश्य, जानवरों की आदतों की गतिशील विशेषताओं वाला एक मॉडल होता है। संज्ञानात्मक मनोविज्ञान इस बात पर जोर देता है कि हम मॉडलों के साथ काम कर रहे हैं। यह वह जगह है जहां 80 अरब न्यूरॉन्स खर्च होते हैं: उनमें वे होते हैं।गणित की दुनिया, गणितीय अमूर्तता की दुनिया का मॉडल बहुत विविध है, और यह सुझाव देता है कि इस या उस अंतर को कैसे भरना चाहिए, जिसे अभी तक सोचा नहीं गया है। अनुमान इस मॉडल से आता है, जैसा कि अंतर्ज्ञान करता है।

बंदर भौतिक दुनिया के पूर्ण मॉडल पर काम क्यों नहीं कर सकते? आखिरकार, वे मनुष्यों की तुलना में करोड़ों वर्षों से अधिक समय तक पृथ्वी पर मौजूद हैं। बंदर अपने आसपास की दुनिया के बारे में जानकारी एकत्र नहीं कर पाते हैं। वे इसका वर्णन किन इकाइयों में करेंगे? जानवरों ने अभी तक मस्तिष्क में बाहरी जानकारी के कॉम्पैक्ट और व्यवस्थित मॉडलिंग के लिए इसे संचालित करने की क्षमता के साथ एक विधि विकसित नहीं की है। एक व्यक्ति के पास ऐसी विधि है, और सबसे छोटे विवरण को ध्यान में रखते हुए। यह एक भाषा है। भाषा की मदद से हमने इस दुनिया में रेत के सभी छोटे कणों को अवधारणाओं के साथ नामित किया है। इस प्रकार, हमने भौतिक दुनिया को मानसिक दुनिया में प्रत्यारोपित किया। ये ऐसे नाम हैं जो बिना किसी द्रव्यमान के मानसिक दुनिया में घूमते हैं। जटिल मस्तिष्क संरचनाओं का उपयोग करके पते लिखकर, जैसे कि कंप्यूटर में प्रोग्रामिंग करते समय, हम दुनिया के साथ संवाद करने का अनुभव प्राप्त करते हैं। अवधारणाओं के बीच संबंध उत्पन्न होते हैं। प्रत्येक अवधारणा में झंडे होते हैं जिनसे आप अतिरिक्त अर्थ जोड़ सकते हैं। इस तरह एक बड़ी प्रणाली विकसित होती है, जो साहचर्य से काम करती है और पतों का उपयोग करके अनावश्यक मूल्यों को काट देती है। इस तरह के मैकेनिक को एक बहुत ही जटिल नेटवर्क संरचना द्वारा समर्थित होना चाहिए।

हमारी सोच अनुमान पर आधारित है। हमें शतरंज के टुकड़ों की विविधताओं को गिनने की आवश्यकता नहीं है - हमारे पास शतरंज के खेल का एक गतिशील मॉडल है जो बताता है कि कहाँ जाना है। यह मॉडल ठोस है, इसमें चैंपियनशिप खेलों का अनुभव भी है, लेकिन यह बेहतर है क्योंकि यह समय से थोड़ा आगे की भविष्यवाणी करता है। मशीन केवल वही याद रखती है जो है, हमारा मॉडल गतिशील है, इसे शुरू किया जा सकता है और वक्र के आगे खेला जा सकता है।

तो, क्या मस्तिष्क और कृत्रिम बुद्धि को जोड़ना संभव है, भले ही अधिकारों में कमी और कमी हो, ताकि रचनात्मक कार्य एक व्यक्ति के पास रहे, और स्मृति और गति - एक मशीन के साथ? संयुक्त राज्य अमेरिका में नौ मिलियन ट्रक चालक हैं। अभी, उन्हें स्वचालित निर्णय लेने वाली प्रणालियों से बदला जा सकता है: सभी ट्रैक बहुत अच्छी तरह से चिह्नित हैं, ट्रैक पर दबाव सेंसर भी हैं। लेकिन सामाजिक कारणों से ड्राइवरों को कंप्यूटर द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा रहा है, और विभिन्न उद्योगों में ऐसा ही होता है। एक खतरा यह भी है कि व्यवस्था आर्थिक लाभ को ऊपर रखते हुए व्यक्ति के हितों के विपरीत कार्य करेगी। ऐसी स्थितियों को निश्चित रूप से प्रोग्राम किया जाएगा, लेकिन सब कुछ पूर्वाभास करना असंभव है। लोग जल्दी या बाद में सेवा में आ जाएंगे, मशीनें उनका उपयोग करेंगी। रचनात्मक समाधान करने में सक्षम मस्तिष्क ही व्यक्ति का रहेगा। और यह मशीनों की साजिश के कारण नहीं होना चाहिए। हम स्वयं मशीनों की प्रोग्रामिंग करके खुद को ऐसी ही स्थिति में ले जा सकते हैं ताकि हमारे द्वारा निर्धारित कार्यों को पूरा करते हुए, वे मानवीय हितों को ध्यान में न रखें।

एलोन मस्क एक चाल के साथ आए: एक व्यक्ति कंप्यूटिंग शक्ति के साथ एक बैकपैक के साथ चलेगा, जिसे मस्तिष्क आवश्यकतानुसार बदल देगा। लेकिन मशीनों को कुछ कार्य सौंपने के लिए मस्तिष्क से सीधे संपर्क की आवश्यकता होती है। मस्तिष्क से बैकपैक तक एक केबल चलेगी, या कार को त्वचा के नीचे सिल दिया जाएगा। तब व्यक्ति को पूरी तरह से दिव्य स्मृति और गति प्रदान की जाएगी। यह इलेक्ट्रॉनिक उपकरण इतिहास में एक व्यक्ति होने का दिखावा नहीं करेगा, लेकिन नियोक्ताओं के लिए, एक व्यक्ति अपनी क्षमताओं का विस्तार करेगा। ट्रक वाला कार में सोने का खर्च उठा सकेगा: यह बुद्धि से संचालित होगा, जो एक महत्वपूर्ण क्षण में मस्तिष्क को जगाएगा।

दिमाग से कैसे जुड़ें? हमारे पास सभी तकनीकी साधन हैं। इसके अलावा, चिकित्सा कारणों से सैकड़ों हजारों लोग पहले से ही ऐसे इलेक्ट्रोड के साथ चल रहे हैं। मिर्गी के दौरे के फोकस का पता लगाने और इसे रोकने के लिए, ऐसे उपकरण लगाए जाते हैं जो मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करते हैं। जैसे ही इलेक्ट्रोड हिप्पोकैम्पस में हमले के लक्षण देखते हैं, वे इसे रोक देते हैं।संयुक्त राज्य अमेरिका में ऐसी प्रयोगशालाएँ हैं जिनमें ऐसे उपकरणों को प्रत्यारोपित किया जाता है: हड्डी खोली जाती है, और इलेक्ट्रोड के साथ एक प्लेट को कोर्टेक्स में डेढ़ मिलीमीटर, इसके बीच में डाला जाता है। फिर एक और पासा स्थापित किया जाता है, एक रॉड को उसके करीब लाया जाता है, एक बटन दबाया जाता है, और यह तेजी से, बड़े त्वरण के साथ, डाई को हिट करता है ताकि यह डेढ़ मिलीमीटर तक छाल में प्रवेश करे। फिर सभी अनावश्यक उपकरणों को हटा दिया जाता है, हड्डी को सुखाया जाता है, और केवल एक छोटा कनेक्टर रहता है। एक विशेष जोड़तोड़, मस्तिष्क की इलेक्ट्रॉनिक गतिविधि के लिए कोडिंग, एक व्यक्ति को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है, उदाहरण के लिए, एक रोबोटिक हाथ। लेकिन इसे बड़ी मुश्किल से प्रशिक्षित किया जाता है: ऐसी वस्तुओं को नियंत्रित करने का तरीका सीखने में एक व्यक्ति को कई साल लग जाते हैं।

इलेक्ट्रोड को मोटर कॉर्टेक्स में क्यों प्रत्यारोपित किया जाता है? यदि मोटर कॉर्टेक्स हाथ को नियंत्रित करता है, तो इसका मतलब है कि आपको वहां से कमांड प्राप्त करने की आवश्यकता है जो मैनिपुलेटर को नियंत्रित करते हैं। लेकिन इन न्यूरॉन्स का उपयोग हाथ को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है, जिसका उपकरण मैनिपुलेटर से मौलिक रूप से भिन्न होता है। प्रोफेसर रिचर्ड एंडरसन उस क्षेत्र में इलेक्ट्रोड लगाने का विचार लेकर आए जहां कार्य योजना का जन्म हुआ है, लेकिन गति ड्राइव को नियंत्रित करने के लिए ड्राइवर अभी तक विकसित नहीं हुए हैं। उन्होंने श्रवण, दृश्य और मोटर भागों के चौराहे पर, पार्श्विका क्षेत्र में न्यूरॉन्स को प्रत्यारोपित किया। वैज्ञानिक मस्तिष्क के साथ दोतरफा संपर्क में भी सफल रहे: एक धातु की भुजा विकसित की गई, जिस पर मस्तिष्क को उत्तेजित करने वाले सेंसर लगाए गए थे। मस्तिष्क ने प्रत्येक उंगली की उत्तेजना के बीच अलग-अलग अंतर करना सीख लिया है।

दूसरा तरीका एक गैर-इनवेसिव कनेक्शन है, जिसमें इलेक्ट्रोड सिर की सतह पर स्थित होते हैं: जिसे क्लीनिक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम कहते हैं। इलेक्ट्रोड का एक ग्रिड बनाया जाता है, जिसमें प्रत्येक इलेक्ट्रोड में एक माइक्रोक्रिकिट, एक एम्पलीफायर होता है। नेटवर्क वायर्ड या वायरलेस हो सकता है; जानकारी सीधे कंप्यूटर तक जाती है। एक व्यक्ति मानसिक प्रयास करता है, उसके मस्तिष्क की क्षमता में परिवर्तन की निगरानी, वर्गीकरण और व्याख्या की जाती है। मान्यता और वर्गीकरण के बाद, सूचना को उपयुक्त उपकरणों - जोड़तोड़ करने वालों को खिलाया जाता है।

एक अन्य कदम मोटर और भाषण विकारों वाले रोगियों का समाजीकरण है। न्यूरोचैट परियोजना में रोगी के सामने अक्षरों वाला एक मैट्रिक्स रखा जाता है। इसके स्तंभों और पंक्तियों को हाइलाइट किया जाता है, और यदि चयन उस रेखा पर पड़ता है जिसकी व्यक्ति को आवश्यकता होती है, तो इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम थोड़ा अलग प्रतिक्रिया पढ़ता है। कॉलम के साथ भी ऐसा ही होता है और व्यक्ति को जिस अक्षर की जरूरत होती है वह चौराहे पर मिल जाता है। इस समय सिस्टम की विश्वसनीयता 95% है। यह सुनिश्चित करना आवश्यक था कि रोगी केवल इंटरनेट से जुड़ा हो और कोई भी कार्य करता हो, इसलिए न केवल अक्षरों को मैट्रिक्स में जोड़ा गया, बल्कि कुछ आदेशों को दर्शाने वाले आइकन भी जोड़े गए। हाल ही में, मास्को और लॉस एंजिल्स के बीच एक पुल का निर्माण किया गया था: स्थानीय क्लीनिकों के रोगी पत्राचार के माध्यम से संपर्क स्थापित करने में सक्षम थे।

मस्तिष्क के साथ संपर्क के क्षेत्र में नवीनतम विकास न्यूरोसिम्बायोटिक क्लस्टर हैं, जो अक्षरों द्वारा नहीं, बल्कि एक मशीन की मेमोरी कोशिकाओं द्वारा नियंत्रित होते हैं। यदि हम आठ सेल, या एक बाइट लेते हैं, तो इस तरह के संपर्क से हम किसी एक सेल का चयन कर सकते हैं और वहां जानकारी की एक इकाई लिख सकते हैं। इस प्रकार, हम कंप्यूटर के साथ संवाद करते हैं, उसमें वही "40265" लिखते हैं। कोशिकाओं में वे दोनों मान होते हैं जिन पर संचालन की आवश्यकता होती है और वे प्रक्रियाएँ जिन्हें इन कोशिकाओं पर लागू करने की आवश्यकता होती है। तो - मस्तिष्क पर आक्रमण किए बिना, लेकिन इसकी सतह से - आप एक कंप्यूटर संचालित कर सकते हैं। भौतिक वैज्ञानिक एक बहुत पतले तार के साथ आए, पांच माइक्रोन, इसकी पूरी लंबाई के साथ अछूता, और विद्युत संभावित सेंसर इसके नोड्स में रखे गए थे। तार बहुत लोचदार होता है: इसे किसी भी राहत के साथ किसी वस्तु पर फेंका जा सकता है और इस प्रकार किसी भी सबसे छोटी सतह से विद्युत क्षेत्र एकत्र किया जा सकता है। इस जाल को जेल के साथ मिलाया जा सकता है, मिश्रण को एक सिरिंज में डालकर माउस के सिर में इंजेक्ट किया जा सकता है, जहां यह सीधा हो जाएगा और मस्तिष्क के लोब के बीच बैठ जाएगा।लेकिन मिश्रण मस्तिष्क में ही नहीं जा सकता है, इसलिए नया विचार मस्तिष्क में एक जाल को इंजेक्ट करना है, जब यह भ्रूण अवस्था में बनना शुरू हो रहा है। तब यह मस्तिष्क के द्रव्यमान में होगा, और इसके माध्यम से कोशिकाएं बढ़ने लगेंगी। तो हमें एक केबल के साथ एक बख्तरबंद मस्तिष्क मिलता है। ऐसा मस्तिष्क जल्दी से यह पता लगा सकता है कि किस क्षेत्र में कंप्यूटर के लिए कुछ कार्यों को करने या उसकी कोशिकाओं को जानकारी लिखने की क्षमता को बदलना आवश्यक है, क्योंकि यह जन्म से इलेक्ट्रोड के साथ बातचीत करता है। और यह पूर्ण संपर्क है।