AI আমাদের দেখতে, শুনতে এবং তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য মস্তিষ্কের মডেলিং করছে

এটি একটি পোস্টের একটি সম্পাদিত সংস্করণ যা মূলত চালানো হয়েছিল৷ এখানে.

---

নিউরোসায়েন্স এবং এআই এর একটি দীর্ঘ, পরস্পর জড়িত ইতিহাস রয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগামীরা বুদ্ধিমান মেশিন তৈরির অনুপ্রেরণা হিসাবে মস্তিষ্কের সংগঠনের নীতিগুলি দেখেছিলেন। একটি আশ্চর্যজনক বিপরীতে, AI এখন আমাদের অনুপ্রেরণার উৎস বুঝতে সাহায্য করছে: মানব মস্তিষ্ক। মস্তিষ্কের মডেল তৈরি করতে AI ব্যবহার করার এই পদ্ধতিটিকে নিউরোএআই হিসাবে উল্লেখ করা হয়। পরের দশকে, আমরা আরও সুনির্দিষ্ট করব সিলিকোতে মস্তিষ্কের মডেল, বিশেষ করে আমাদের দুটি সবচেয়ে বিশিষ্ট ইন্দ্রিয়, দৃষ্টি এবং শ্রবণশক্তির মডেল। ফলস্বরূপ, আমরা চাহিদা অনুযায়ী সংবেদনশীল মডেলগুলি ডাউনলোড এবং ব্যবহার করতে সক্ষম হব, একই সুবিধার সাথে যা আমরা বস্তুর স্বীকৃতি বা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ করতে পারি।

অনেক স্নায়ুবিজ্ঞানী এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গবেষকরা-বোধগম্য! - এই সম্পর্কে খুব উত্তেজিত: চাহিদার উপর মস্তিষ্ক! আবিষ্কার করা মানে কি দেখতে, অনুভব করা, মানুষ হওয়া! কম ভালভাবে স্বীকৃত যে শিল্পে ব্যাপক ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। আমি দীর্ঘদিন ধরে এই ক্ষেত্রের একজন গবেষক, আমার পিএইচডি থেকে মস্তিষ্ক কীভাবে দৃষ্টিকে অর্থে রূপান্তরিত করে তা নিয়ে কাজ করেছি। আমি ক্ষেত্রটির সূচনা থেকেই এর অগ্রগতি দেখেছি, এবং আমি মনে করি এখন সময় এসেছে কীভাবে নিউরোএআই আরও সৃজনশীলতা চালাতে পারে এবং আমাদের স্বাস্থ্যের উন্নতি করতে পারে। 

আমি ভবিষ্যদ্বাণী করছি যে neuroAI প্রথমে শিল্প এবং বিজ্ঞাপনে ব্যাপক ব্যবহার পাবে, বিশেষ করে যখন GPT-3 এবং DALL-E-এর মতো নতুন জেনারেটিভ এআই মডেলের সাথে সংযুক্ত থাকে। যদিও বর্তমান জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি সৃজনশীল শিল্প এবং মিডিয়া তৈরি করতে পারে, তারা আপনাকে বলতে পারে না যে সেই মিডিয়াটি শেষ পর্যন্ত অভিপ্রেত শ্রোতাদের কাছে একটি বার্তা যোগাযোগ করবে - তবে নিউরোএআই পারে. উদাহরণস্বরূপ, আমরা ফোকাস গ্রুপ এবং A/B পরীক্ষাগুলির ট্রায়াল এবং ত্রুটি প্রতিস্থাপন করতে পারি এবং সরাসরি মিডিয়া তৈরি করতে পারি যা আমরা যা চাই ঠিক তা যোগাযোগ করে। এই অ্যাপ্লিকেশানের চারপাশে প্রচণ্ড বাজারের চাপ একটি সদগুণ চক্র তৈরি করবে যা নিউরোএআই মডেলগুলিকে উন্নত করে। 

ফলস্বরূপ বর্ধিত মডেলগুলি স্নায়বিক সমস্যায় আক্রান্ত ব্যক্তিদের সাহায্য করা থেকে শুরু করে কূপের ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ওষুধের স্বাস্থ্যের ক্ষেত্রে অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করবে। LASIK সার্জারির পরে বা কক্লিয়ার ইমপ্লান্ট করার পরে, যথাক্রমে একজন ব্যক্তির দৃষ্টিশক্তি বা শ্রবণশক্তি আরও দ্রুত পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করার জন্য সঠিক চিত্র এবং শব্দ তৈরি করার কল্পনা করুন। 

এই উদ্ভাবনগুলি পাইপ থেকে নেমে আসা অন্যান্য প্রযুক্তিগুলির দ্বারা অনেক বেশি শক্তিশালী করা হবে: বর্ধিত বাস্তবতা এবং মস্তিষ্ক-কম্পিউটার ইন্টারফেস। যাইহোক, চাহিদা অনুযায়ী ডাউনলোডযোগ্য সেন্সরি সিস্টেমের সম্ভাব্য উপযোগিতা সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করতে আমাদের টুলিং, প্রতিভা এবং তহবিলের বর্তমান ফাঁক পূরণ করতে হবে।

এই অংশে আমি ব্যাখ্যা করব নিউরোএআই কী, এটি কীভাবে বিকশিত হতে শুরু করে এবং আমাদের জীবনকে প্রভাবিত করতে শুরু করে, কীভাবে এটি অন্যান্য উদ্ভাবন এবং প্রযুক্তির পরিপূরক হয় এবং এটিকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার জন্য কী প্রয়োজন।  

নিউরোএআই কি?

নিউরোএআই একটি উদীয়মান শৃঙ্খলা যা 1) কীভাবে আরও ভাল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করতে হয় তা শিখতে মস্তিষ্ক অধ্যয়ন করে এবং 2) মস্তিষ্ককে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে। নিউরোএআই-এর অন্যতম প্রধান টুল হল কৃত্রিম নিউরাল নেট ব্যবহার করে নির্দিষ্ট মস্তিষ্কের কার্যকারিতার কম্পিউটার মডেল তৈরি করা। এই পদ্ধতিটি 2014 সালে শুরু হয়েছিল, যখন গবেষকরা এমআইটি এবং কলাম্বিয়া দেখায় যে গভীর কৃত্রিম নিউরাল নেট মস্তিষ্কের এমন একটি অংশে প্রতিক্রিয়া ব্যাখ্যা করতে পারে যা বস্তুর স্বীকৃতি দেয়: ইনফেরোটেম্পোরাল কর্টেক্স (আইটি)। তারা একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটকে মস্তিষ্কের সাথে তুলনা করার জন্য একটি প্রাথমিক রেসিপি চালু করেছে। এই রেসিপিটি ব্যবহার করে এবং মস্তিষ্কের প্রক্রিয়াগুলি জুড়ে পুনরাবৃত্তিমূলক পরীক্ষার পুনরাবৃত্তি - আকৃতি সনাক্তকরণ, গতি প্রক্রিয়াকরণ, বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণ, বাহুর নিয়ন্ত্রণ, স্থানিক মেমরি - বিজ্ঞানীরা মস্তিষ্কের জন্য কম্পিউটার মডেলগুলির একটি প্যাচওয়ার্ক তৈরি করছেন। 

মস্তিষ্কের অংশের একটি নিউরোএআই মডেলের দুটি মূল বৈশিষ্ট্য রয়েছে। এটি গণনাযোগ্য: আমরা এই কম্পিউটার মডেলটিকে একটি উদ্দীপক খাওয়াতে পারি এবং এটি আমাদের বলবে যে একটি মস্তিষ্কের অঞ্চল কীভাবে প্রতিক্রিয়া করবে। এটিও পার্থক্যযোগ্য: এটি একটি গভীর নিউরাল নেট যা আমরা একইভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারি যেভাবে আমরা মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করি যা ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সমাধান করে। তার মানে স্নায়ুবিজ্ঞানীরা পাইটর্চ এবং টেনসরফ্লো-এর মতো টেনসর বীজগণিত সিস্টেম সহ গভীর শিক্ষার বিপ্লবকে চালিত করে এমন সব শক্তিশালী টুলিং-এ অ্যাক্সেস পান। 

এটার মানে কি? আমরা মস্তিষ্কের বড় অংশগুলি বুঝতে না পেরে এক দশকেরও কম সময়ে এর ভাল মডেল ডাউনলোড করতে সক্ষম হয়েছি। সঠিক বিনিয়োগের মাধ্যমে, আমাদের কাছে শীঘ্রই মস্তিষ্কের বড় অংশের চমৎকার মডেল থাকবে। ভিজ্যুয়াল সিস্টেমটি প্রথম মডেল করা হয়েছিল; শ্রবণ ব্যবস্থাও পিছিয়ে ছিল না; এবং অন্যান্য অঞ্চলগুলি অবশ্যই ডোমিনোদের মতো পড়ে যাবে কারণ নির্ভীক নিউরোসায়েন্টিস্টরা মস্তিষ্কের রহস্য সমাধানের জন্য ছুটে আসে। আমাদের বৌদ্ধিক কৌতূহলকে সন্তুষ্ট করার পাশাপাশি - বিজ্ঞানীদের জন্য একটি বড় প্রেরণা!- এই উদ্ভাবনটি যেকোনো প্রোগ্রামারকে মস্তিষ্কের ভাল মডেল ডাউনলোড করতে এবং অগণিত অ্যাপ্লিকেশন আনলক করার অনুমতি দেবে৷

প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলি

শিল্প এবং বিজ্ঞাপন

আসুন এই সহজ ভিত্তি দিয়ে শুরু করা যাক: 99% মিডিয়া যা আমরা অনুভব করি তা আমাদের চোখ এবং কানের মাধ্যমে। এই ইন্দ্রিয়গুলিতে সঠিক পিক্সেল এবং টোন সরবরাহ করার জন্য সম্পূর্ণ শিল্পগুলি রয়েছে: ভিজ্যুয়াল আর্ট, ডিজাইন, চলচ্চিত্র, গেমস, সঙ্গীত এবং বিজ্ঞাপন তাদের মধ্যে কয়েকটি। এখন, আমাদের চোখ এবং কান নিজেরাই এই অভিজ্ঞতাগুলিকে ব্যাখ্যা করে না, কারণ সেগুলি নিছক সেন্সর: এটি আমাদের মস্তিষ্ক যা সেই তথ্যগুলিকে বোঝায়। মিডিয়া তৈরি করা হয়েছে জানানোর জন্য, বিনোদন দেওয়ার জন্য, কাঙ্খিত আবেগ নিয়ে আসার জন্য। কিন্তু একটি পেইন্টিং, একটি পেশাদার হেডশট বা একটি বিজ্ঞাপনের বার্তাটি উদ্দেশ্য অনুসারে গৃহীত হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করা ট্রায়াল-এন্ড-এরর একটি হতাশাজনক ব্যায়াম: বার্তাটি আঘাত করে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য মানুষকে লুফে থাকতে হবে, যা ব্যয়বহুল এবং সময়- গ্রাসকারী

বড় আকারের অনলাইন পরিষেবাগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রায়াল-এন্ড-এরর: A/B পরীক্ষাগুলির মাধ্যমে এর চারপাশে উপায় খুঁজে বের করেছে৷ গুগল বিখ্যাত সার্চ ইঞ্জিন ফলাফল পৃষ্ঠায় লিঙ্কের জন্য নীলের 50 শেডের কোনটি ব্যবহার করতে হবে তা পরীক্ষা করা হয়েছে। দ্য গার্ডিয়ানের মতে, সেরা পছন্দটি 200 সালে 2009M$ বা মোটামুটিভাবে বেসলাইনের তুলনায় রাজস্বের উন্নতি ঘটায় সেই সময়ে গুগলের আয়ের 1%. Netflix থাম্বনেল কাস্টমাইজ করে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করতে দর্শকের কাছে। এই পদ্ধতিগুলি বিশাল ট্র্যাফিক সহ অনলাইন দৈত্যদের কাছে উপলব্ধ, যা মানুষের আচরণের অন্তর্নিহিত গোলমাল কাটিয়ে উঠতে পারে।

কোন তথ্য পাওয়ার আগে আমরা যদি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি যে লোকেরা কীভাবে মিডিয়াতে প্রতিক্রিয়া দেখাবে? এটি ছোট ব্যবসার জন্য তাদের লিখিত উপকরণ এবং ওয়েবসাইটগুলিকে অপ্টিমাইজ করা সম্ভব করে তুলবে যদিও পূর্বে বিদ্যমান সামান্য ট্র্যাকশন থাকা সত্ত্বেও। নিউরোএআই ভিজ্যুয়াল সামগ্রীতে লোকেরা কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখাবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হওয়ার কাছাকাছি এবং কাছাকাছি হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা Adobe এ টুল নিয়ে কাজ করছে ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং চিত্রগুলিতে চাক্ষুষ মনোযোগ নির্দেশ করা।

গবেষকরা এগুলি তৈরি করতে ফটো সম্পাদনাও প্রদর্শন করেছেন আরো দৃশ্যত স্মরণীয় বা নান্দনিকভাবে আনন্দদায়ক এটি ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি পেশাদার হেডশট নির্বাচন করার জন্য যা চিত্রের সাথে সবচেয়ে সারিবদ্ধ ব্যক্তিরা নিজেদের প্রজেক্ট করতে চায় – পেশাদার, গুরুতর বা সৃজনশীল৷ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বাস্তবসম্মত চিত্রগুলির চেয়ে আরও কার্যকরভাবে বার্তা যোগাযোগের উপায় খুঁজে পেতে পারে। ওপেনএআই-এর ক্লিপ ইমেজগুলি খুঁজে পেতে অনুসন্ধান করা যেতে পারে যা আবেগের সাথে সংযুক্ত। শক ধারণার সাথে সবচেয়ে ভালোভাবে সারিবদ্ধ ছবিটি মুঞ্চের চিৎকারের পাশের স্থানের বাইরে হবে না।

গত বছর ধরে, ওপেনএআই এবং গুগল টেক্সট প্রম্পট থেকে ফটোরিয়ালিস্টিক ইমেজ তৈরি করার চিত্তাকর্ষক ক্ষমতা সহ জেনারেটিভ আর্ট নেটওয়ার্কগুলি প্রদর্শন করেছে। আমরা সঙ্গীতের জন্য সেই মুহূর্তটিকে পুরোপুরি হিট করিনি, তবে জেনারেটিভ মডেলগুলিতে অগ্রগতির গতির সাথে, এটি অবশ্যই আগামী কয়েক বছরে ঘটবে। মানুষের মতো শুনতে পারে এমন মেশিন তৈরি করে, আমরা সঙ্গীত উৎপাদনকে গণতান্ত্রিক করতে সক্ষম হতে পারি, যে কাউকে উচ্চ দক্ষ সঙ্গীত প্রযোজকরা যা করতে পারে তা করার ক্ষমতা দিতে পারি: একটি কোরাসের সময় সঠিক আবেগের সাথে যোগাযোগ করা, বিষণ্ণতা হোক বা আনন্দ হোক; একটি সুরের earworm তৈরি করা; অথবা একটি টুকরা irresistibly নৃত্যযোগ্য করতে.

অডিওভিজ্যুয়াল মিডিয়া, ওয়েবসাইট এবং বিশেষ করে বিজ্ঞাপনগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রচুর বাজার চাপ রয়েছে এবং আমরা ইতিমধ্যে এই প্রক্রিয়ার সাথে নিউরোএআই এবং অ্যালগরিদমিক শিল্পকে একীভূত করছি৷ এই চাপটি একটি পুণ্য চক্রের দিকে নিয়ে যাবে যেখানে ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আরও সংস্থান ঢেলে দেওয়া হলে নিউরোএআই আরও ভাল এবং আরও কার্যকর হবে। এর একটি পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হল আমরা মস্তিষ্কের খুব ভালো মডেল পাব যা বিজ্ঞাপনের বাইরেও কাজে লাগবে। 

অ্যাক্সেসিবিলিটি এবং অ্যালগরিদমিক ডিজাইন

নিউরোএআই-এর সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল অ্যাক্সেসযোগ্যতা। বেশিরভাগ মিডিয়া "গড়" ব্যক্তির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবুও আমরা সবাই ভিজ্যুয়াল এবং শ্রবণ সংক্রান্ত তথ্য ভিন্নভাবে প্রক্রিয়া করি। 8% পুরুষ এবং 0.5% মহিলা লাল-সবুজ বর্ণান্ধ, এবং প্রচুর পরিমাণে মিডিয়া তাদের প্রয়োজনের সাথে খাপ খায় না। এমন অনেকগুলি পণ্য রয়েছে যা আজ বর্ণান্ধতার অনুকরণ করে, তবে ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে এবং প্রয়োজনীয় পরিবর্তনগুলি করার জন্য সাধারণ রঙের দৃষ্টিশক্তি সম্পন্ন ব্যক্তির প্রয়োজন৷ স্ট্যাটিক কালার রিম্যাপিং এই প্রয়োজনের জন্যও কাজ করে না, কারণ কিছু উপকরণ কালার রিম্যাপিংয়ের মাধ্যমে তাদের শব্দার্থ সংরক্ষণ করে না (যেমন গ্রাফ যা পড়া কঠিন)। আমরা নিউরোএআই পদ্ধতির মাধ্যমে রঙ-অন্ধত্ব-নিরাপদ উপকরণ এবং ওয়েবসাইটগুলির প্রজন্মকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারি যা বিদ্যমান গ্রাফিক্সের শব্দার্থ বজায় রাখে।

আরেকটি উদাহরণ হল ডিসলেক্সিয়ার মতো শেখার অক্ষমতা, যা বিশ্বব্যাপী 10% লোককে প্রভাবিত করে। ডিসলেক্সিয়ার অন্তর্নিহিত সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হল ভিড়ের প্রতি সংবেদনশীলতা, যা p এবং q এর মতো মিরর-সিমেট্রিক অক্ষর সহ অনুরূপ অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য সহ আকারগুলি সনাক্ত করতে অসুবিধা। এমআইটিতে অ্যান হ্যারিংটন এবং আর্তুরো দেজা নিউরোএআই মডেলে কাজ করছেন যে মডেল এই প্রভাব এবং কিছু খুব আশাব্যঞ্জক ফলাফল পাচ্ছেন। নান্দনিকভাবে আনন্দদায়ক এবং পড়তে সহজ উভয় ফন্ট ডিজাইন করতে ডিসলেক্সিক ভিজ্যুয়াল সিস্টেমের মডেল নেওয়ার কল্পনা করুন। একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির ভিজ্যুয়াল সিস্টেম সম্পর্কে সঠিক তথ্য সহ, আমরা এমনকি করতে পারি একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির জন্য ফন্ট ব্যক্তিগতকরণ, যা পড়ার কর্মক্ষমতা উন্নত করার প্রতিশ্রুতি দেখিয়েছে। এগুলি জীবনের মানের সম্ভাব্য বড় উন্নতি এখানে অপেক্ষা করছে৷

স্বাস্থ্য

অনেক স্নায়ুবিজ্ঞানী এই আশা নিয়ে ক্ষেত্রটিতে প্রবেশ করেন যে তাদের গবেষণা ইতিবাচকভাবে মানব স্বাস্থ্যের উপর প্রভাব ফেলবে, বিশেষ করে স্নায়বিক ব্যাধি বা মানসিক স্বাস্থ্য সমস্যায় বসবাসকারী ব্যক্তিদের জন্য। আমি খুব আশাবাদী যে নিউরোএআই নতুন থেরাপিগুলি আনলক করবে: মস্তিষ্কের একটি ভাল মডেলের সাহায্যে, আমরা সঠিক উদ্দীপনা তৈরি করতে পারি যাতে সঠিক বার্তা এটিতে পৌঁছায়, যেমন একটি চাবি একটি তালার সাথে ফিট করে। সেই অর্থে, নিউরোএআই অ্যালগরিদমিক ড্রাগ ডিজাইনের অনুরূপভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে, তবে ছোট অণুর পরিবর্তে, আমরা চিত্র এবং শব্দ সরবরাহ করি। 

সবচেয়ে সহজলভ্য সমস্যাগুলির মধ্যে চোখ এবং কানের রিসেপ্টর জড়িত, যা ইতিমধ্যেই ভাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত। কয়েক লক্ষ লোক কক্লিয়ার ইমপ্লান্ট পেয়েছে, নিউরোপ্রোস্টেটিক্স যা বৈদ্যুতিকভাবে কানের কক্লিয়াকে উদ্দীপিত করে, বধির বা শ্রবণশক্তিহীনদের আবার শুনতে দেয়। এই ইমপ্লান্ট, যা কয়েক ডজন ইলেক্ট্রোড ধারণ করে, একাধিক স্পিকার সহ কোলাহলপূর্ণ পরিবেশে ব্যবহার করা কঠিন হতে পারে। একটি মস্তিষ্ক মডেল করতে পারেন ইমপ্লান্টের উদ্দীপনা প্যাটার্ন অপ্টিমাইজ করুন বক্তৃতা প্রসারিত করতে। লক্ষণীয় বিষয় হল যে এই প্রযুক্তিটি, ইমপ্লান্ট সহ লোকেদের জন্য তৈরি করা হয়েছে, ইমপ্লান্টবিহীন লোকেদের রিয়েলটাইমে শব্দ পরিবর্তন করে বক্তৃতাকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করার জন্য অভিযোজিত করা যেতে পারে, তাদের শ্রবণ প্রক্রিয়াকরণ ব্যাধি রয়েছে বা তারা প্রায়শই উচ্চস্বরে পরিবেশে থাকে।

অনেক লোক তাদের জীবনকাল জুড়ে তাদের সংবেদনশীল সিস্টেমে পরিবর্তনগুলি অনুভব করে, তা ছানি অস্ত্রোপচার থেকে পুনরুদ্ধার করা হোক বা বয়সের সাথে সাথে অদূরদর্শী হয়ে উঠুক। আমরা জানি যে এই ধরনের পরিবর্তনের পরে, লোকেরা পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে সঠিকভাবে বিশ্বকে পুনরায় ব্যাখ্যা করতে শিখতে পারে, একটি ঘটনা যাকে ইন্দ্রিয়গ্রাহ্য শিক্ষা বলা হয়। আমরা এই উপলব্ধিমূলক শিক্ষাকে সর্বাধিক করতে সক্ষম হতে পারি যাতে লোকেরা দ্রুত এবং আরও কার্যকরভাবে তাদের দক্ষতা পুনরুদ্ধার করতে পারে। একটি অনুরূপ ধারণা এমন লোকদের সাহায্য করতে পারে যারা স্ট্রোকের পরে তাদের অঙ্গগুলিকে তরলভাবে সরানোর ক্ষমতা হারিয়ে ফেলেছে। যদি আমরা মস্তিষ্ককে সর্বোত্তমভাবে শক্তিশালী করার জন্য নড়াচড়ার সঠিক ক্রমটি খুঁজে পেতে পারি, তাহলে আমরা স্ট্রোক থেকে বেঁচে যাওয়া ব্যক্তিদের আরও কার্যকারিতা পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করতে পারি, যেমন আরও তরলভাবে হাঁটা বা ছিটকে না পড়ে এক কাপ কফি রাখা। লোকেদের হারানো শারীরিক ক্রিয়াকলাপ পুনরুদ্ধারে সহায়তা করার পাশাপাশি, একই ধারণা সুস্থ লোকেদের সর্বোচ্চ সংবেদনশীল কর্মক্ষমতাতে পৌঁছাতে সাহায্য করতে পারে - হোক না তারা বেসবল খেলোয়াড়, তীরন্দাজ বা প্যাথলজিস্ট।

অবশেষে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে এই ধারণাগুলি মেজাজ রোগের চিকিত্সার জন্য প্রয়োগ করা হচ্ছে। মহামারী চলাকালীন আমার একঘেয়েমি দূর করার জন্য আমি অনেক ভিজ্যুয়াল আর্ট শোতে গিয়েছিলাম এবং এটি আমার মেজাজকে দারুণভাবে বাড়িয়ে তুলেছিল। ভিজ্যুয়াল আর্ট এবং মিউজিক আমাদের আত্মাকে উত্তোলন করতে পারে, এবং এটি একটি প্রমাণ-অব-ধারণা যে আমরা হতে পারি ইন্দ্রিয়ের মাধ্যমে মেজাজ রোগের জন্য থেরাপি প্রদান করতে সক্ষম। আমরা জানি যে বৈদ্যুতিক উদ্দীপনার সাহায্যে মস্তিষ্কের নির্দিষ্ট অংশের কার্যকলাপ নিয়ন্ত্রণ করা চিকিৎসা-প্রতিরোধী বিষণ্নতা থেকে মুক্তি দিতে পারে; সম্ভবত ইন্দ্রিয়ের মাধ্যমে মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে পরোক্ষভাবে নিয়ন্ত্রণ করা একই রকম প্রভাব দেখাতে পারে। সাধারণ মডেল স্থাপন করার মাধ্যমে - কম ঝুলন্ত ফল - যা মস্তিষ্কের ভালভাবে বোধগম্য অংশগুলিকে প্রভাবিত করে, আমরা আরও জটিল মডেল তৈরিতে বল পাব যা মানুষের স্বাস্থ্যকে সাহায্য করতে পারে। 

প্রযুক্তির প্রবণতা সক্ষম করা

NeuroAI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নিয়ন্ত্রণ করতে এবং স্থাপন করতে অনেক বছর সময় নেবে এবং এটি অন্যান্য উদীয়মান প্রযুক্তি প্রবণতাকে বাধা দেবে। এখানে আমি বিশেষভাবে দুটি প্রবণতা তুলে ধরছি যা নিউরোএআইকে আরও শক্তিশালী করে তুলবে: অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর), যা সঠিকভাবে উদ্দীপনা সরবরাহ করতে পারে; এবং মস্তিষ্ক-কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI), যা প্রত্যাশিত উপায়ে উদ্দীপনা কাজটি যাচাই করতে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ পরিমাপ করতে পারে।  

উদ্দীপিত বাস্তবতা

একটি প্রবণতা যা নিউরোএআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আরও শক্তিশালী করে তুলবে তা হল অগমেন্টেড রিয়েলিটি চশমা গ্রহণ করা। অগমেন্টেড রিয়েলিটি (AR) একটি সর্বব্যাপী কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে পরিণত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, কারণ AR দৈনন্দিন জীবনে একীভূত হয়।

মেটা রিয়েলিটি ল্যাবসের প্রধান বিজ্ঞানী মাইকেল আবরাশের অনুমান হল যে আপনি যদি যথেষ্ট সক্ষম এআর চশমা তৈরি করেন তবে সবাই সেগুলি চাইবে। মানে বিল্ডিং বিশ্ব-সচেতন চশমা যা ক্রমাগত বিশ্ব-লক ভার্চুয়াল বস্তু তৈরি করতে পারে; হালকা এবং ফ্যাশনেবল ফ্রেম, Ray-Bans এর জোড়ার মত; এবং আপনাকে বাস্তব জীবনের পরাশক্তি প্রদান করে, যেমন সক্ষম হওয়া দূরত্ব নির্বিশেষে মানুষের সাথে স্বাভাবিকভাবে যোগাযোগ করুন এবং আপনার শ্রবণশক্তি বৃদ্ধি. আপনি যদি এইগুলি তৈরি করতে পারেন–একটি বিশাল প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ–এআর চশমাগুলি আইফোনের মতো ট্র্যাজেক্টোরি অনুসরণ করতে পারে, যেমন লঞ্চের 5 বছর পরে প্রত্যেকের কাছে একটি (বা একটি নকঅফ) থাকবে৷

এটি একটি বাস্তবতা করতে, মেটা ব্যয় মেটাভার্সের জন্য R&D-এ গত বছর 10 বিলিয়ন ডলার. যদিও আমরা নিশ্চিতভাবে জানি না যে অ্যাপল কী করছে, সেখানে আছে শক্তিশালী লক্ষণ যে তারা এআর চশমা কাজ করছে. তাই এআর ঘটানোর জন্য সরবরাহের দিকেও একটি দুর্দান্ত চাপ রয়েছে।

এটি একটি ডিসপ্লে ডিভাইসকে ব্যাপকভাবে উপলব্ধ করবে যা আজকের স্ট্যাটিক স্ক্রিনের চেয়ে অনেক বেশি শক্তিশালী। যদি এটা VR এর গতিপথ অনুসরণ করে, এটি শেষ পর্যন্ত চোখের ট্র্যাকিং সমন্বিত হবে। এর অর্থ হল উদ্দীপনা উপস্থাপনের একটি ব্যাপকভাবে উপলব্ধ উপায় যা বর্তমানে সম্ভবের চেয়ে অনেক বেশি নিয়ন্ত্রিত, স্নায়ুবিজ্ঞানীদের জন্য একটি স্বপ্ন। এবং এই ডিভাইসগুলির সুদূরপ্রসারী স্বাস্থ্য অ্যাপ্লিকেশন থাকতে পারে, যেমনটি 2017 সালে মাইকেল আবরাশ বলেছিলেন, যেমন কম আলোর দৃষ্টিশক্তি বাড়ানো, বা ম্যাকুলার অবক্ষয় সত্ত্বেও মানুষকে স্বাভাবিক জীবনযাপন করতে সক্ষম করা।

নিউরোএআই-এর তাত্পর্য স্পষ্ট: আমরা দৈনন্দিন জীবনে একটি অবিচ্ছিন্ন ভিত্তিতে অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত উপায়ে সঠিক উদ্দীপনা সরবরাহ করতে পারি। এটি দৃষ্টির জন্য সত্য, এবং সম্ভবত কম স্পষ্টতই শোনার জন্য, কারণ আমরা স্থানিক অডিও সরবরাহ করতে পারি। এর অর্থ হ'ল নিউরোলজিকাল সমস্যাযুক্ত লোকেদের জন্য বা অ্যাক্সেসযোগ্যতার উন্নতির জন্য নিউরোএআই থেরাপি আনার জন্য আমাদের সরঞ্জামগুলি আরও শক্তিশালী হয়ে উঠবে।

বিসিআই

একটি দুর্দান্ত ডিসপ্লে এবং স্পিকার দিয়ে, আমরা মস্তিষ্কের প্রধান ইনপুটগুলিকে সুনির্দিষ্টভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারি। ইন্দ্রিয়ের মাধ্যমে উদ্দীপনা প্রদানের পরবর্তী, আরও শক্তিশালী পর্যায় হল ব্রেইন শুধুমাত্র রিড-অনলি ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসের (BCI) মাধ্যমে প্রত্যাশিতভাবে প্রতিক্রিয়া করছে কিনা তা যাচাই করা। এইভাবে, আমরা মস্তিষ্কে উদ্দীপনার প্রভাব পরিমাপ করতে পারি, এবং যদি সেগুলি প্রত্যাশিত না হয়, আমরা সেই অনুযায়ী সামঞ্জস্য করতে পারি যাকে ক্লোজড-লুপ কন্ট্রোল বলা হয়। 

পরিষ্কার করার জন্য, আমি এখানে BCI পদ্ধতির কথা বলছি না যেমন নিউরালিংকের চিপ বা ডিপ-ব্রেন স্টিমুলেটর যা খুলির ভিতরে যায়; মাথার খুলির বাইরে মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ পরিমাপ করা এই উদ্দেশ্যে যথেষ্ট, অ-আক্রমণকারীভাবে। মস্তিষ্ককে সরাসরি উদ্দীপিত করার দরকার নেই: মস্তিষ্কের বেশিরভাগ ইনপুট নিয়ন্ত্রণ করার জন্য চশমা এবং হেডফোনগুলিই আপনার প্রয়োজন।

অনেকগুলি নন-ইনভেসিভ রিড-অনলি বিসিআই রয়েছে যেগুলি আজ বাণিজ্যিকীকরণ করা হয়েছে বা পাইপলাইনে রয়েছে যা বন্ধ-লুপ নিয়ন্ত্রণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। কিছু উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:

• ইইজি। ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি মাথার খুলির বাইরে মস্তিষ্কের বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ পরিমাপ করে। যেহেতু মাথার খুলি একটি ভলিউম কন্ডাকটর হিসাবে কাজ করে, EEG-এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন কিন্তু কম স্থানিক রেজোলিউশন রয়েছে। যদিও এটি ধ্যানের পণ্যগুলিতে সীমিত গ্রাহক অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে (আবেশ) এবং কুলুঙ্গি নিউরোমার্কেটিং অ্যাপ্লিকেশন, আমি ক্লোজড-লুপ কন্ট্রোলের প্রেক্ষাপটে এর কিছু ব্যবহারে উৎসাহী। উদ্দীপকের উপর কারো নিয়ন্ত্রণ থাকলে ইইজি অনেক বেশি শক্তিশালী হতে পারে, কারণ উপস্থাপিত উদ্দীপকের সাথে ইইজি সংকেতের সম্পর্ক স্থাপন করা সম্ভব এবং একজন ব্যক্তি কী মনোযোগ দিচ্ছেন (সম্ভাব্য পদ্ধতির উদ্রেক) তা ডিকোড করা সম্ভব। প্রকৃতপক্ষে, নেক্সটমাইন্ড, যা উদ্ভূত সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে একটি EEG-ভিত্তিক "মাইন্ড ক্লিক" তৈরি করেছিল, অর্জিত হয়েছিল স্ন্যাপ দ্বারা, যা এখন এআর পণ্য তৈরি করছে। OpenBCI হল পরিকল্পনা একটি হেডসেট রিলিজ করতে যা এর EEG সেন্সরকে ভার্জোর হাই-এন্ড অ্যারো হেডসেটের সাথে একীভূত করে। আমি EEG আউট গণনা করা হবে না.
• fMRI। কার্যকরী চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং নিউরাল কার্যকলাপের সাথে যুক্ত রক্তের অক্সিজেনেশনের ছোট পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করে। এটি ধীর, এটি বহনযোগ্য নয়, এটির নিজস্ব রুম প্রয়োজন এবং এটি খুব ব্যয়বহুল। যাইহোক, এফএমআরআইই একমাত্র প্রযুক্তি যা অ-আক্রমণকারীভাবে মস্তিষ্কের গভীরের কার্যকলাপকে স্থানিকভাবে সুনির্দিষ্ট উপায়ে পড়তে পারে। দুটি দৃষ্টান্ত রয়েছে যা মোটামুটি পরিপক্ক এবং বন্ধ-লুপ নিউরাল নিয়ন্ত্রণের জন্য প্রাসঙ্গিক। প্রথমটি হল fMRI-ভিত্তিক বায়োফিডব্যাক। fMRI এর একটি সাবফিল্ড দেখায় যে লোকেরা তাদের মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে একটি স্ক্রীন বা হেডফোনে দৃশ্যমানভাবে উপস্থাপন করে মডিউল করতে পারে। দ্বিতীয়টি হল কর্টিকাল ম্যাপিং, যার মধ্যে পপুলেশন রিসেপ্টিভ ফিল্ড এবং মুভি ক্লিপ দিয়ে ভক্সেল সিলেক্টিভিটি অনুমান করা বা পডকাস্ট, যা একজনকে অনুমান করতে দেয় যে বিভিন্ন মস্তিষ্কের অঞ্চলগুলি বিভিন্ন চাক্ষুষ এবং শ্রবণীয় উদ্দীপনায় কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়। এই দুটি পদ্ধতি ইঙ্গিত দেয় যে নিউরোএআই হস্তক্ষেপ কীভাবে মস্তিষ্ককে প্রভাবিত করে তা অনুমান করা সম্ভব এবং এটিকে আরও কার্যকরী হতে চালিত করা উচিত।
• fNIRS. ইনফ্রারেড স্পেকট্রোস্কোপির কাছাকাছি কার্যকরী একটি ট্রান্সমিটার এবং একটি রিসেপ্টরের মধ্যে সেরিব্রাল রক্তের পরিমাণ অনুমান করতে ছড়িয়ে পড়া আলো ব্যবহার করে। এটি এই সত্যের উপর নির্ভর করে যে রক্ত ​​অস্বচ্ছ এবং বর্ধিত স্নায়বিক কার্যকলাপ একটি প্রদত্ত মস্তিষ্কের পরিমাণে বিলম্বিত রক্ত ​​​​প্রবাহের দিকে পরিচালিত করে (এফএমআরআই হিসাবে একই নীতি)। প্রচলিত এনআইআরএস-এর স্থানিক রেজোলিউশন কম, তবে টাইম গেটিং (টিডি-এনআইআরএস) এবং ব্যাপক ওভারস্যাম্পলিং (ডিফিউজ অপটিক্যাল টমোগ্রাফি) সহ, স্থানিক রেজোলিউশন আরও ভাল। একাডেমিক ফ্রন্টে, WUSTL-এ জো কালভারের গ্রুপ ভিজ্যুয়াল কর্টেক্স থেকে চলচ্চিত্রের ডিকোডিং প্রদর্শন করেছে। বাণিজ্যিক ফ্রন্টে, কার্নেল এখন TD-NIRS হেডসেট তৈরি এবং শিপিং যা ইঞ্জিনিয়ারিং এর চিত্তাকর্ষক কৃতিত্ব। এবং এটি এমন একটি এলাকা যেখানে মানুষ ধাক্কাধাক্কি করে এবং দ্রুত অগ্রগতি হয়; মেটাতে আমার পুরানো গ্রুপ একটি সম্পর্কিত প্রযুক্তিতে সংকেত-থেকে-শব্দ অনুপাতের 32-গুণ উন্নতি প্রদর্শন করেছে (যা 300 থেকে স্কেল করা যেতে পারে).
• এমইজি। Magnetoencephalography চৌম্বক ক্ষেত্রের ছোট পরিবর্তন পরিমাপ করে, এইভাবে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ স্থানীয়করণ। এমইজি ইইজির অনুরূপ যে এটি ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ক্ষেত্রের পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করে, তবে এটি ভলিউম পরিবাহীতে ভোগে না এবং তাই এর স্থানিক রেজোলিউশন আরও ভাল। পোর্টেবল এমইজি যার জন্য রেফ্রিজারেশনের প্রয়োজন হয় না তা নন-ইনভেসিভ বিসিআই-এর জন্য একটি গেম চেঞ্জার হবে। অপটিক্যালি পাম্প করা ম্যাগনেটোমিটারের সাহায্যে মানুষ উন্নতি করছে, এবং QuSpin-এর মতো নির্মাতাদের কাছ থেকে খোলা বাজারে পৃথক OPM সেন্সর কেনা সম্ভব।

এই সুপরিচিত কৌশলগুলি ছাড়াও, ডিজিটাল হলোগ্রাফি, ফটো-অ্যাকোস্টিক টোমোগ্রাফি এবং কার্যকরী আল্ট্রাসাউন্ডের মতো কিছু ডার্ক হর্স প্রযুক্তি এই স্থানটিতে দ্রুত দৃষ্টান্ত পরিবর্তন করতে পারে।

যদিও ভোক্তা-গ্রেড নন-ইনভেসিভ BCI এখনও শৈশবকালে, সেখানে AR ব্যবহারের ক্ষেত্রে বাজারের বেশ কিছু চাপ রয়েছে যা পাইকে বড় করে তুলবে। প্রকৃতপক্ষে, AR-এর জন্য একটি উল্লেখযোগ্য সমস্যা হল ডিভাইসটিকে নিয়ন্ত্রণ করা: আপনি যদি এটি এড়াতে পারেন তবে আপনি একটি কন্ট্রোলার নিয়ে হাঁটতে বা আপনার চশমায় বিড়বিড় করতে চান না। ফেসবুক CTRL+Labs কেনার দ্বারা প্রমাণিত কোম্পানিগুলি এই সমস্যাটি সমাধানের জন্য বেশ গুরুতর 2019 মধ্যে, স্ন্যাপ নেক্সটমাইন্ড অর্জন করছে এবং ওপেনবিসিআই-এর সাথে ভালভ টিম আপ করছে। এইভাবে, আমরা সম্ভবত নিম্ন-মাত্রিক বিসিআইগুলি দ্রুত বিকাশিত হতে দেখছি। হাই-ডাইমেনশনাল BCIs একই ট্রাজেক্টোরি অনুসরণ করতে পারে যদি তারা AR এর মত একটি ঘাতক অ্যাপ খুঁজে পায়। এটা সম্ভব যে আমি এখানে যে ধরনের নিউরোএআই অ্যাপ্লিকেশানগুলির জন্য সমর্থন করি তা এই প্রযুক্তির জন্য সঠিকভাবে সঠিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে।

আমরা যদি চোখ এবং কানে ইনপুট নিয়ন্ত্রণ করতে পারি এবং সেইসাথে মস্তিষ্কের অবস্থাকে সুনির্দিষ্টভাবে পরিমাপ করতে পারি, তাহলে সর্বাধিক কার্যকারিতার জন্য আমরা নিউরোএআই-ভিত্তিক থেরাপিগুলি নিরীক্ষণের উপায়ে সরবরাহ করতে পারি।

কি নেই মাঠ থেকে

NeuroAI অ্যাপ্লিকেশনগুলির পিছনে মূল বিজ্ঞান দ্রুত পরিপক্ক হচ্ছে, এবং বেশ কয়েকটি ইতিবাচক প্রবণতা রয়েছে যা এর সাধারণ প্রয়োগযোগ্যতা বৃদ্ধি করবে। তাহলে নিউরোএআই অ্যাপ্লিকেশন বাজারে আনতে কী অনুপস্থিত?

1. টুলিং। এআই-এর মধ্যে অন্যান্য সাবফিল্ডগুলি টুলবক্সগুলি থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হয়েছে যা দ্রুত অগ্রগতি এবং ফলাফল ভাগ করে নিতে সক্ষম করে। এতে টেনসরফ্লো এবং পাইটর্চের মতো টেনসর বীজগণিত লাইব্রেরি, ওপেনএআই জিমের মতো প্রশিক্ষণের পরিবেশ এবং 🤗 HuggingFace-এর মতো ডেটা এবং মডেলগুলি ভাগ করার জন্য ইকোসিস্টেমগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ মডেল এবং পদ্ধতিগুলির একটি কেন্দ্রীভূত ভাণ্ডার, সেইসাথে মূল্যায়ন স্যুট, সম্ভাব্য প্রচুর সিমুলেশন ডেটা ব্যবহার করে, ক্ষেত্রটিকে এগিয়ে নিয়ে যাবে। ইতিমধ্যেই ওপেন সোর্স নিউরোসায়েন্স সংস্থাগুলির একটি শক্তিশালী সম্প্রদায় রয়েছে এবং তারা এই প্রচেষ্টাগুলির জন্য প্রাকৃতিক হোস্ট হিসাবে কাজ করতে পারে।
2. প্রতিভা। স্নায়ুবিজ্ঞান এবং এআই-এর সংযোগস্থলে গবেষণা ও উন্নয়ন করা হয় এমন একটি স্থান অদৃশ্য হয়ে যাচ্ছে। স্ট্যানফোর্ড এবং বার্কলে ল্যাব সহ বে এরিয়া এবং এমআইটি এবং হার্ভার্ডের অসংখ্য ল্যাব সহ বোস্টন মেট্রো এলাকা সম্ভবত প্রাক-বিদ্যমান ভেঞ্চার ক্যাপিটাল ইকোসিস্টেম থেকে বেশিরভাগ বিনিয়োগ দেখতে পাবে। তৃতীয় সম্ভাব্য হাব হল মন্ট্রিল, কানাডা, ম্যাকগিল এবং ইউনিভার্সিটি ডি মন্ট্রিলের বিশাল নিউরোসায়েন্স বিভাগ দ্বারা উত্থাপিত হয়েছে, মিলার টানের সাথে মিলিত হয়েছে, এআই অগ্রগামী ইয়োশুয়া বেঙ্গিও দ্বারা প্রতিষ্ঠিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রতিষ্ঠান। বাণিজ্যিকীকরণ শুরু করার জন্য আমাদের ক্ষেত্র বিশেষায়িত পিএইচডি প্রোগ্রাম এবং নিউরোএআই-তে উৎকর্ষ কেন্দ্রগুলি থেকে উপকৃত হবে।
3. মেডিকেল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নতুন তহবিল এবং বাণিজ্যিকীকরণ মডেল। মেডিকেল অ্যাপ্লিকেশনগুলির বাণিজ্যিকীকরণের একটি দীর্ঘ পথ রয়েছে এবং প্রযুক্তিতে বিনিয়োগ ঝুঁকিমুক্ত করার জন্য তহবিল পাওয়ার জন্য সুরক্ষিত বৌদ্ধিক সম্পত্তি সাধারণত একটি পূর্বশর্ত। এআই-ভিত্তিক উদ্ভাবনগুলি পেটেন্ট করা কুখ্যাতভাবে কঠিন, এবং সফ্টওয়্যার-এ-এ-মেডিকেল-ডিভাইস (SAMD) শুধুমাত্র বাজারে আসতে শুরু করেছে, বাণিজ্যিকীকরণের রাস্তাকে অনিশ্চিত করে তুলেছে। আমাদের এমন তহবিলের প্রয়োজন হবে যা এই নবজাত ক্ষেত্রটিকে লালন করার জন্য AI এবং চিকিৎসা প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। 

আসুন নিউরোএআই তৈরি করি

বিজ্ঞানী এবং দার্শনিকরা অনাদিকাল থেকে মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা নিয়ে বিভ্রান্ত হয়েছেন। টিস্যুর একটি পাতলা শীট, আয়তনে এক বর্গফুট, কীভাবে আমাদের দেখতে, শুনতে, অনুভব করতে এবং চিন্তা করতে সক্ষম করে? NeuroAI কম্পিউটারে নিউরোলজিক্যাল সিস্টেমের মডেল তৈরি করে এই গভীর প্রশ্নের সমাধান পেতে আমাদের সাহায্য করছে। জ্ঞানের সেই মৌলিক তৃষ্ণা মেটানোর মাধ্যমে – মানুষ হওয়ার অর্থ কী? - স্নায়ুবিজ্ঞানীরা এমন সরঞ্জামও তৈরি করছেন যা লক্ষ লক্ষ মানুষকে আরও সমৃদ্ধ জীবনযাপন করতে সহায়তা করতে পারে।

4 আগস্ট, 2022 এ পোস্ট করা হয়েছে