हार्वर्ड विश्वविद्यालय और गूगल डीपमाइंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला के वैज्ञानिकों ने मिलकर एक वर्चुअल एआई चूहा बनाया है, जो न केवल तकनीकी प्रगति है, बल्कि "वर्चुअल न्यूरोसाइंस" नामक एक नए क्षेत्र की शुरुआत भी कर सकता है।
इस अध्ययन का महत्व इस तथ्य में है कि यह न केवल हमें यह समझने में मदद करता है कि मस्तिष्क जटिल शारीरिक गतिविधियों को कैसे नियंत्रित करता है, बल्कि यह मस्तिष्क विज्ञान और रोबोटिक्स पर भी गहरा प्रभाव डाल सकता है।
वर्चुअल चूहा: चंचल गति का एआई मस्तिष्क
विकास के चमत्कार की नकल: मनुष्य और जानवरों की लचीली गति एक लंबी विकास प्रक्रिया का परिणाम है। वैज्ञानिकों ने चूहों का अध्ययन करने की कोशिश की, जिनकी बुद्धि 8 साल के बच्चे के बराबर है और जिनका शारीरिक नियंत्रण अद्भुत है, ताकि मस्तिष्क द्वारा गति को नियंत्रित करने के रहस्यों को समझा जा सके।
बली चढ़ाने की आवश्यकता नहीं: पहले के विपरीत, इस अध्ययन में असली चूहों की बलि नहीं दी गई। वैज्ञानिकों ने एक वर्चुअल एआई चूहा बनाया है, जो असली चूहों की सभी गतिविधियों की नकल कर सकता है, यहां तक कि कुछ अनदेखे व्यवहार भी प्रदर्शित कर सकता है।
वर्चुअल न्यूरोसाइंस: एक नए क्षेत्र का जन्म
नेचर में प्रकाशित अध्ययन: यह अभिनव अध्ययन "नेचर" पत्रिका में प्रकाशित हुआ है, जो दिखाता है कि वर्चुअल नियंत्रण नेटवर्क की सक्रियता वास्तविक चूहों के मस्तिष्क में तंत्रिका गतिविधियों की सटीक भविष्यवाणी कर सकती है।
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण: शोध दल ने वास्तविक चूहों से रिकॉर्ड किए गए उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा का उपयोग करके एक आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, जो वर्चुअल चूहे का "मस्तिष्क" है और इसे MuJoCo भौतिक सिम्युलेटर में नियंत्रित करता है।
सन्निहित बुद्धिमान एजेंटों की चुनौतियाँ और सीखना
सन्निहित बुद्धिमान एजेंट: गूगल डीपमाइंड के मैथ्यू बोटविनिक ने कहा कि टीम ने सन्निहित बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण की चुनौतियों से बहुत कुछ सीखा है, ये एआई सिस्टम जटिल वातावरण में सोच को वास्तविक क्रियाओं में बदलने की आवश्यकता होती है।
विपरीत गतिशीलता मॉडल: शोधकर्ता डिएगो अल्दारोंडो ने डीपमाइंड के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, ताकि विपरीत गतिशीलता मॉडल को प्राप्त किया जा सके, जो मस्तिष्क द्वारा गति को मार्गदर्शित करने के तरीके के समान है।
मस्तिष्क विज्ञान और रोबोटिक्स पर गहरा प्रभाव
वर्चुअल न्यूरोसाइंस: शोधकर्ताओं का मानना है कि ये सिमुलेशन "वर्चुअल न्यूरोसाइंस" क्षेत्र की शुरुआत कर सकते हैं, जो तंत्रिका सर्किट के अध्ययन के लिए सुविधाजनक और पारदर्शी मॉडल प्रदान करता है।
रोबोट नियंत्रण प्रणाली में सुधार के लिए डिज़ाइन: यह प्लेटफार्म बेहतर रोबोट नियंत्रण प्रणाली के डिज़ाइन के लिए उपयोग किया जा सकता है, जिससे रोबोट की गति और भी सुगम हो जाएगी।
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और जैविक न्यूरल नेटवर्क की तुलना
न्यूरोसाइंस विंड टनल: यह प्लेटफार्म शोधकर्ताओं को विभिन्न न्यूरल नेटवर्क की जैविक प्रामाणिकता का परीक्षण करने की अनुमति देता है, यह समझने के लिए कि वे जटिल चुनौतियों का सामना कैसे करते हैं।
व्यवहार के न्यूरल आधार की जांच: यह विधि व्यवहार के न्यूरल आधार की जांच करने का एक बहुत प्रभावशाली तरीका हो सकता है।
हार्वर्ड विश्वविद्यालय और गूगल डीपमाइंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला के सहयोग ने वर्चुअल चूहा अनुसंधान के लिए आवश्यक संसाधन और प्रशिक्षण नेटवर्क के अवसर प्रदान किए हैं। दोनों पक्षों का सहयोग असली मस्तिष्क कैसे जटिल व्यवहार उत्पन्न करता है, इस समझ को आगे बढ़ाने के लिए है।
यह अध्ययन न केवल हमें एआई और न्यूरोसाइंस के बीच के क्रॉस-कोलैबोरेशन की गहरी समझ देता है, बल्कि हमें मस्तिष्क के कार्य करने के तरीके को देखने और समझने के लिए एक नया दृष्टिकोण भी प्रदान करता है। जैसे-जैसे वर्चुअल न्यूरोसाइंस का विकास होता है, भविष्य में हम शायद अधिक लचीले और बुद्धिमान रोबोटों को डिजाइन कर सकें, जो जटिल वातावरण में स्वतंत्रता से कार्य कर सकें।
पत्र का पता: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07633-4
