एआई हमें देखने, सुनने और बनाने में मदद करने के लिए मस्तिष्क की मॉडलिंग कर रहा है

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तंत्रिका विज्ञान और एआई का एक लंबा, परस्पर जुड़ा हुआ इतिहास है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अग्रदूतों ने बुद्धिमान मशीन बनाने के लिए मस्तिष्क के संगठन के सिद्धांतों को प्रेरणा के रूप में देखा। एक आश्चर्यजनक उलटफेर में, एआई अब हमें इसके प्रेरणा के स्रोत: मानव मस्तिष्क को समझने में मदद कर रहा है। मस्तिष्क के मॉडल बनाने के लिए एआई का उपयोग करने के इस दृष्टिकोण को न्यूरोएआई कहा जाता है। अगले दशक में, हम और अधिक सटीक बनाएंगे सिलिको में मस्तिष्क मॉडल, विशेष रूप से हमारी दो सबसे प्रमुख इंद्रियों, दृष्टि और श्रवण के मॉडल। नतीजतन, हम मांग पर संवेदी मॉडल डाउनलोड और उपयोग करने में सक्षम होंगे, उसी सुविधा के साथ कि हम वस्तु पहचान या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कर सकते हैं।

कई न्यूरोसाइंटिस्ट और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शोधकर्ता हैं - समझ में आता है! - इसके बारे में बहुत उत्साहित: मांग पर दिमाग! देखने, महसूस करने, इंसान होने का क्या मतलब है इसकी खोज! कम अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त है कि उद्योग में व्यापक व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। मैं लंबे समय से इस क्षेत्र में एक शोधकर्ता रहा हूं, इस पर काम किया है कि मेरी पीएचडी के बाद से मस्तिष्क दृष्टि को अर्थ में कैसे बदलता है। मैंने शुरुआत से ही इस क्षेत्र की प्रगति देखी है, और मुझे लगता है कि अब समय आ गया है कि कैसे neuroAI अधिक रचनात्मकता को चला सकता है और हमारे स्वास्थ्य को बेहतर बना सकता है। 

मैं भविष्यवाणी करता हूं कि न्यूरोएआई को पहले कला और विज्ञापन में व्यापक उपयोग मिलेगा, खासकर जब जीपीटी -3 और डीएएल-ई जैसे नए जेनरेटिव एआई मॉडल से जुड़ा हो। जबकि वर्तमान जनरेटिव एआई मॉडल रचनात्मक कला और मीडिया का उत्पादन कर सकते हैं, वे आपको यह नहीं बता सकते हैं कि क्या वह मीडिया अंततः इच्छित दर्शकों के लिए एक संदेश संप्रेषित करेगा - लेकिन न्यूरोएआई कर सकता है. उदाहरण के लिए, हम फ़ोकस समूहों और A/B परीक्षणों के परीक्षण और त्रुटि को प्रतिस्थापित कर सकते हैं और सीधे मीडिया बना सकते हैं जो ठीक वही संचार करता है जो हम चाहते हैं। इस एप्लिकेशन के आसपास जबरदस्त बाजार दबाव एक अच्छा चक्र तैयार करेगा जो न्यूरोएआई मॉडल को बेहतर बनाता है। 

परिणामी उन्नत मॉडल चिकित्सा में स्वास्थ्य में अनुप्रयोगों को सक्षम करेंगे, न्यूरोलॉजिकल समस्याओं वाले लोगों की मदद करने से लेकर कुएं की क्षमताओं को बढ़ाने तक। LASIK सर्जरी के बाद या कॉक्लियर इम्प्लांट करवाने के बाद, किसी व्यक्ति को अपनी दृष्टि या सुनने की क्षमता को ठीक करने में मदद करने के लिए सही चित्र और ध्वनियाँ बनाने की कल्पना करें। 

इन नवाचारों को पाइप के नीचे आने वाली अन्य तकनीकों द्वारा कहीं अधिक शक्तिशाली बनाया जाएगा: संवर्धित वास्तविकता और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस। हालांकि, मांग पर डाउनलोड करने योग्य संवेदी प्रणालियों की संभावित उपयोगिता को पूरी तरह से महसूस करने के लिए हमें टूलिंग, प्रतिभा और वित्त पोषण में मौजूदा अंतराल को भरने की आवश्यकता होगी।

इस टुकड़े में मैं समझाऊंगा कि neuroAI क्या है, यह कैसे विकसित होना शुरू हो सकता है और हमारे जीवन को प्रभावित करना शुरू कर सकता है, यह अन्य नवाचारों और प्रौद्योगिकियों को कैसे पूरक करता है, और इसे आगे बढ़ाने के लिए क्या आवश्यक है।  

न्यूरोएआई क्या है?

न्यूरोएआई एक उभरता हुआ अनुशासन है जो 1) बेहतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण करने के लिए मस्तिष्क का अध्ययन करना और 2) मस्तिष्क को बेहतर ढंग से समझने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना चाहता है। न्यूरोएआई के मुख्य उपकरणों में से एक विशिष्ट मस्तिष्क कार्यों के कंप्यूटर मॉडल बनाने के लिए कृत्रिम तंत्रिका जाल का उपयोग करना है। इस दृष्टिकोण को 2014 में शुरू किया गया था, जब शोधकर्ताओं ने एमआईटी और कोलंबिया ने दिखाया कि गहरे कृत्रिम तंत्रिका जाल मस्तिष्क के एक हिस्से में प्रतिक्रियाओं की व्याख्या कर सकते हैं जो वस्तु पहचान करता है: हाइपोटेम्पोरल कॉर्टेक्स (आईटी)। उन्होंने एक कृत्रिम तंत्रिका जाल की तुलना मस्तिष्क से करने के लिए एक बुनियादी नुस्खा पेश किया। इस नुस्खा का उपयोग करना और मस्तिष्क प्रक्रियाओं में पुनरावृत्त परीक्षण दोहराना - आकार पहचान, गति प्रसंस्करण, भाषण प्रसंस्करण, हाथ का नियंत्रण, स्थानिक स्मृति - वैज्ञानिक मस्तिष्क के लिए कंप्यूटर मॉडल का एक पैचवर्क बना रहे हैं। 

मस्तिष्क के हिस्से के एक न्यूरोएआई मॉडल में दो प्रमुख विशेषताएं हैं। यह गणना योग्य है: हम इस कंप्यूटर मॉडल को एक उत्तेजना खिला सकते हैं और यह हमें बताएगा कि मस्तिष्क क्षेत्र कैसे प्रतिक्रिया करेगा। यह भी अलग है: यह एक गहरा तंत्रिका जाल है जिसे हम उसी तरह अनुकूलित कर सकते हैं जैसे हम दृश्य पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को हल करने वाले मॉडल को अनुकूलित करते हैं। इसका मतलब है कि न्यूरोसाइंटिस्टों को उन सभी शक्तिशाली टूलिंग तक पहुंच प्राप्त होती है, जिन्होंने गहरी सीखने की क्रांति को संचालित किया है, जिसमें टेन्सर बीजगणित प्रणाली जैसे कि PyTorch और TensorFlow शामिल हैं। 

इसका क्या मतलब है? हम मस्तिष्क के बड़े हिस्से को न समझने से लेकर एक दशक से भी कम समय में इसके अच्छे मॉडल डाउनलोड करने में सक्षम हो गए। सही निवेश के साथ, हमारे पास जल्द ही मस्तिष्क के बड़े हिस्से के उत्कृष्ट मॉडल होंगे। दृश्य प्रणाली सबसे पहले मॉडलिंग की गई थी; श्रवण प्रणाली भी पीछे नहीं थी; और अन्य क्षेत्र निश्चित रूप से डोमिनोज़ की तरह गिरेंगे क्योंकि निडर न्यूरोसाइंटिस्ट मस्तिष्क के रहस्यों को सुलझाने के लिए दौड़ते हैं। हमारी बौद्धिक जिज्ञासा को संतुष्ट करने के अलावा - वैज्ञानिकों के लिए एक बड़ा प्रेरक! - यह नवाचार किसी भी प्रोग्रामर को मस्तिष्क के अच्छे मॉडल डाउनलोड करने और असंख्य अनुप्रयोगों को अनलॉक करने की अनुमति देगा।

उपयेाग क्षेत्र

कला और विज्ञापन

आइए इस सरल आधार से शुरू करें: 99% मीडिया जो हम अनुभव करते हैं वह हमारी आंखों और कानों के माध्यम से होता है। ऐसे पूरे उद्योग हैं जिन्हें इन इंद्रियों को सही पिक्सल और टोन देने के लिए उबाला जा सकता है: दृश्य कला, डिजाइन, फिल्में, खेल, संगीत और विज्ञापन उनमें से कुछ ही हैं। अब, यह हमारी आंखें और कान नहीं हैं जो इन अनुभवों की व्याख्या करते हैं, क्योंकि वे केवल सेंसर हैं: यह हमारा दिमाग है जो उस जानकारी को समझ में आता है। मीडिया को सूचित करने, मनोरंजन करने, वांछित भावनाओं को लाने के लिए बनाया गया है। लेकिन यह निर्धारित करना कि क्या पेंटिंग में संदेश, एक पेशेवर हेडशॉट या एक विज्ञापन, जैसा कि इरादा है, परीक्षण-और-त्रुटि में एक निराशाजनक अभ्यास है: मनुष्यों को यह निर्धारित करने के लिए लूप में रहना होगा कि क्या संदेश हिट होता है, जो महंगा और समय है- उपभोग कर रहा है

परीक्षण-और-त्रुटि: ए/बी परीक्षणों को स्वचालित करके बड़े पैमाने पर ऑनलाइन सेवाओं ने इसके आसपास के तरीकों का पता लगाया है। गूगल प्रसिद्ध परीक्षण किया गया कि खोज इंजन परिणाम पृष्ठ पर लिंक के लिए नीले रंग के 50 रंगों में से किसका उपयोग करना है। द गार्जियन के अनुसार, सर्वोत्तम विकल्प के कारण 200 में 2009 मिलियन डॉलर के बेसलाइन पर राजस्व में सुधार हुआ, या मोटे तौर पर उस समय Google के राजस्व का 1%. नेटफ्लिक्स थंबनेल को अनुकूलित करता है अपने उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने के लिए दर्शकों के लिए। ये तरीके बड़े ट्रैफिक वाले ऑनलाइन दिग्गजों के लिए उपलब्ध हैं, जो लोगों के व्यवहार में निहित शोर को दूर कर सकते हैं।

क्या होगा यदि हम भविष्यवाणी कर सकें कि कोई डेटा प्राप्त करने से पहले लोग मीडिया पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे? यह छोटे व्यवसायों के लिए पहले से मौजूद थोड़ा कम होने के बावजूद अपनी लिखित सामग्री और वेबसाइटों को अनुकूलित करना संभव बना देगा। न्यूरोएआई यह अनुमान लगाने में सक्षम होने के करीब और करीब आ रहा है कि लोग दृश्य सामग्री पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता Adobe पर टूल पर काम कर रहे हैं दृष्टांतों में दृश्य ध्यान की भविष्यवाणी करना और निर्देशित करना।

शोधकर्ताओं ने उन्हें बनाने के लिए तस्वीरों को संपादित करने का भी प्रदर्शन किया है अधिक नेत्रहीन यादगार या सौंदर्य की दृष्टि से मनभावन। इसका उपयोग, उदाहरण के लिए, स्वचालित रूप से एक पेशेवर हेडशॉट का चयन करने के लिए किया जा सकता है जो उस छवि से सबसे अधिक संरेखित होता है जिसे लोग स्वयं प्रोजेक्ट करना चाहते हैं-पेशेवर, गंभीर या रचनात्मक। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क यथार्थवादी छवियों की तुलना में संदेशों को अधिक प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के तरीके भी खोज सकते हैं। OpenAI के CLIP की जांच भावनाओं से जुड़ी छवियों को खोजने के लिए की जा सकती है। झटके की अवधारणा से सबसे अच्छी तरह से जुड़ी छवि मंच की चीख के बगल में जगह से बाहर नहीं होगी।

पिछले वर्ष के दौरान, OpenAI और Google ने टेक्स्ट संकेतों से फोटोरिअलिस्टिक छवियों को उत्पन्न करने की प्रभावशाली क्षमता के साथ जनरेटिव आर्ट नेटवर्क का प्रदर्शन किया है। हमने संगीत के लिए उस क्षण को काफी हिट नहीं किया है, लेकिन जनरेटिव मॉडल में प्रगति की गति के साथ, यह निश्चित रूप से अगले कुछ वर्षों में होगा। ऐसी मशीनों का निर्माण करके जो मनुष्यों की तरह सुन सकती हैं, हम संगीत उत्पादन का लोकतंत्रीकरण करने में सक्षम हो सकते हैं, जिससे किसी को भी वह करने की क्षमता मिल सकती है जो अत्यधिक कुशल संगीत निर्माता कर सकते हैं: कोरस के दौरान सही भावना का संचार करने के लिए, चाहे उदासी हो या खुशी; एक राग का इयरवॉर्म बनाने के लिए; या एक टुकड़े को अनूठा रूप से नृत्य करने योग्य बनाने के लिए।

दृश्य-श्रव्य मीडिया, वेबसाइटों और विशेष रूप से विज्ञापनों को अनुकूलित करने के लिए बाजार का जबरदस्त दबाव है, और हम पहले से ही इस प्रक्रिया में neuroAI और एल्गोरिथम कला को एकीकृत कर रहे हैं। यह दबाव एक पुण्य चक्र की ओर ले जाएगा जहां न्यूरोएआई बेहतर और अधिक उपयोगी हो जाएगा क्योंकि व्यावहारिक अनुप्रयोगों में अधिक संसाधन डाले जाते हैं। इसका एक दुष्परिणाम यह है कि हमें मस्तिष्क के बहुत अच्छे मॉडल मिलेंगे जो विज्ञापनों के बाहर बहुत उपयोगी होंगे। 

अभिगम्यता और एल्गोरिथम डिजाइन

neuroAI के सबसे रोमांचक अनुप्रयोगों में से एक अभिगम्यता है। अधिकांश मीडिया "औसत" व्यक्ति के लिए डिज़ाइन किया गया है, फिर भी हम सभी दृश्य और श्रवण जानकारी को अलग तरह से संसाधित करते हैं। 8% पुरुष, और 0.5% महिलाएं लाल-हरे रंग की रंगहीन हैं, और बड़ी मात्रा में मीडिया उनकी आवश्यकताओं के अनुकूल नहीं है। ऐसे कई उत्पाद हैं जो आज रंग अंधापन का अनुकरण करते हैं, लेकिन परिणामों की व्याख्या करने और आवश्यक परिवर्तन करने के लिए सामान्य रंग दृष्टि वाले व्यक्ति की आवश्यकता होती है। स्थिर रंग रीमैपिंग इन आवश्यकताओं के लिए भी काम नहीं करता है, क्योंकि कुछ सामग्री रंग रीमैपिंग के साथ अपने शब्दार्थ को संरक्षित नहीं करती है (उदाहरण के लिए ग्राफ़ जो पढ़ने में कठिन हो जाते हैं)। हम न्यूरोएआई विधियों के माध्यम से रंग-अंधा-सुरक्षित सामग्री और वेबसाइटों की पीढ़ी को स्वचालित कर सकते हैं जो मौजूदा ग्राफिक्स के शब्दार्थ को बनाए रखते हैं।

एक अन्य उदाहरण डिस्लेक्सिया जैसे सीखने की अक्षमता वाले लोगों की मदद करना है, जो दुनिया भर में 10% लोगों को प्रभावित करता है। डिस्लेक्सिया में अंतर्निहित मुद्दों में से एक है भीड़ के प्रति संवेदनशीलता, जो समान अंतर्निहित विशेषताओं के साथ आकृतियों को पहचानने में कठिनाई है, जिसमें p और q जैसे दर्पण-सममित अक्षर शामिल हैं। एमआईटी में ऐनी हैरिंगटन और आर्टुरो डीज़ा न्यूरोएआई मॉडल पर काम कर रहे हैं वह मॉडल यह प्रभाव और कुछ बहुत ही आशाजनक परिणाम प्राप्त कर रहे हैं। कल्पना कीजिए कि डिस्लेक्सिक विज़ुअल सिस्टम के मॉडल को ऐसे फोंट डिज़ाइन करने के लिए लिया जाता है जो सौंदर्य की दृष्टि से मनभावन हों और पढ़ने में आसान हों। किसी विशिष्ट व्यक्ति की दृश्य प्रणाली के बारे में सही डेटा के साथ, हम यहां तक ​​कि किसी विशिष्ट व्यक्ति के लिए फ़ॉन्ट को निजीकृत करें, जिसने पठन प्रदर्शन में सुधार करने का वादा दिखाया है। यहां प्रतीक्षारत जीवन की गुणवत्ता में ये संभावित रूप से बड़े सुधार हैं।

स्वास्थ्य

कई न्यूरोसाइंटिस्ट इस उम्मीद के साथ इस क्षेत्र में प्रवेश करते हैं कि उनके शोध से मानव स्वास्थ्य पर सकारात्मक प्रभाव पड़ेगा, विशेष रूप से न्यूरोलॉजिकल विकारों या मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों से पीड़ित लोगों के लिए। मुझे बहुत उम्मीद है कि न्यूरोएआई नए उपचारों को अनलॉक करेगा: मस्तिष्क के एक अच्छे मॉडल के साथ, हम सही उत्तेजनाओं को तैयार कर सकते हैं ताकि सही संदेश उस तक पहुंच सके, जैसे कि एक चाबी एक ताला फिट करती है। उस अर्थ में, न्यूरोएआई को एल्गोरिथम दवा डिजाइन के समान ही लागू किया जा सकता है, लेकिन छोटे अणुओं के बजाय, हम छवियों और ध्वनियों को वितरित करते हैं। 

सबसे अधिक पहुंचने योग्य समस्याओं में आंखों और कानों के रिसेप्टर्स शामिल हैं, जो पहले से ही अच्छी तरह से विशेषता हैं। सैकड़ों हजारों लोगों को कर्णावत प्रत्यारोपण, न्यूरोप्रोस्थेटिक्स प्राप्त हुए हैं जो विद्युत रूप से कान के कोक्लीअ को उत्तेजित करते हैं, जिससे बधिर या मुश्किल से सुनने वाले को फिर से सुनने की अनुमति मिलती है। ये प्रत्यारोपण, जिनमें कुछ दर्जन इलेक्ट्रोड होते हैं, कई वक्ताओं के साथ शोर वातावरण में उपयोग करना मुश्किल हो सकता है। एक मस्तिष्क मॉडल कर सकते हैं प्रत्यारोपण के उत्तेजना पैटर्न को अनुकूलित करें भाषण बढ़ाने के लिए। उल्लेखनीय बात यह है कि प्रत्यारोपण वाले लोगों के लिए विकसित इस तकनीक को वास्तविक समय में ध्वनियों को संशोधित करके भाषण को बेहतर ढंग से समझने में मदद करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, चाहे उनके पास श्रवण प्रसंस्करण विकार हो या वे अक्सर जोर से वातावरण में हों।

बहुत से लोग अपने पूरे जीवनकाल में अपने संवेदी तंत्र में परिवर्तन का अनुभव करते हैं, चाहे वह मोतियाबिंद सर्जरी से ठीक हो रहा हो या उम्र के साथ निकट दृष्टिहीन हो रहा हो। हम जानते हैं कि इस तरह के बदलाव के बाद, लोग पुनरावृत्ति के माध्यम से दुनिया की सही ढंग से व्याख्या करना सीख सकते हैं, एक घटना जिसे अवधारणात्मक शिक्षा कहा जाता है। हम इस अवधारणात्मक सीखने को अधिकतम करने में सक्षम हो सकते हैं ताकि लोग अपने कौशल को तेजी से और अधिक प्रभावी ढंग से हासिल कर सकें। एक समान विचार उन लोगों की मदद कर सकता है जो स्ट्रोक के बाद अपने अंगों को तरल रूप से स्थानांतरित करने की क्षमता खो चुके हैं। यदि हमें मस्तिष्क को बेहतर ढंग से मजबूत करने के लिए आंदोलनों का सही क्रम मिल जाए, तो हम स्ट्रोक से बचे लोगों को अधिक कार्य करने में मदद कर सकते हैं, जैसे कि अधिक तरल रूप से चलना या बिना छलकाए बस एक कप कॉफी पकड़ना। लोगों को खोए हुए शारीरिक कार्यों को पुनर्प्राप्त करने में मदद करने के अलावा, वही विचार स्वस्थ लोगों को चरम संवेदी प्रदर्शन तक पहुंचने में मदद कर सकता है - चाहे वे बेसबॉल खिलाड़ी हों, धनुर्धर हों या रोगविज्ञानी हों।

अंत में, हम इन विचारों को मनोदशा संबंधी विकारों के उपचार में लागू होते हुए देख सकते हैं। मैं महामारी के दौरान अपनी बोरियत को दूर करने के लिए कई दृश्य कला शो में गया, और इसने मेरे मूड को काफी ऊपर उठा दिया। दृश्य कला और संगीत हमारी आत्माओं को उठा सकते हैं, और यह एक सबूत की अवधारणा है कि हम हो सकते हैं इंद्रियों के माध्यम से मनोदशा संबंधी विकारों के लिए उपचार देने में सक्षम। हम जानते हैं कि विद्युत उत्तेजना के साथ मस्तिष्क के विशिष्ट भागों की गतिविधि को नियंत्रित करने से उपचार-प्रतिरोधी अवसाद से राहत मिल सकती है; शायद इंद्रियों के माध्यम से परोक्ष रूप से मस्तिष्क की गतिविधि को नियंत्रित करना समान प्रभाव दिखा सकता है। सरल मॉडल - कम लटकने वाले फल - जो मस्तिष्क के अच्छी तरह से समझे जाने वाले हिस्सों को प्रभावित करते हैं, को लागू करके, हम अधिक जटिल मॉडल बनाने पर गेंद को घुमाएंगे जो मानव स्वास्थ्य की मदद कर सकते हैं। 

प्रौद्योगिकी प्रवृत्तियों को सक्षम करना

NeuroAI को अनुप्रयोगों में वश में करने और तैनात करने में कई साल लगेंगे, और यह अन्य उभरती हुई प्रौद्योगिकी प्रवृत्तियों को रोक देगा। यहां मैं विशेष रूप से दो प्रवृत्तियों को उजागर करता हूं जो न्यूरोएआई को और अधिक शक्तिशाली बना देंगे: संवर्धित वास्तविकता (एआर), जो उत्तेजनाओं को सटीक रूप से वितरित कर सकती है; और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई), जो उस उत्तेजना के कार्य को अपेक्षित तरीके से सत्यापित करने के लिए मस्तिष्क गतिविधि को माप सकते हैं।  

संवर्धित वास्तविकता

एक प्रवृत्ति जो न्यूरोएआई अनुप्रयोगों को और अधिक शक्तिशाली बना देगी, वह है संवर्धित वास्तविकता वाले चश्मे को अपनाना। संवर्धित वास्तविकता (एआर) में सर्वव्यापी कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म बनने की क्षमता है, क्योंकि एआर दैनिक जीवन में एकीकृत होता है।

मेटा रियलिटी लैब्स के चीफ साइंटिस्ट माइकल अबराश की परिकल्पना है कि अगर आप पर्याप्त रूप से सक्षम एआर ग्लास बनाएंगे, तो हर कोई उन्हें चाहेगा। इसका मतलब है निर्माण विश्व-जागरूक चश्मा जो लगातार विश्व-बंद आभासी वस्तुएं बना सकता है; हल्के और फैशनेबल फ्रेम, रे-बैन की एक जोड़ी की तरह; और आपको वास्तविक जीवन की महाशक्तियाँ प्रदान करना, जैसे कि सक्षम होना दूरी की परवाह किए बिना लोगों के साथ स्वाभाविक रूप से बातचीत करें और अपनी सुनवाई को बढ़ाना. यदि आप इनका निर्माण कर सकते हैं - एक बड़ी तकनीकी चुनौती - एआर ग्लास एक आईफोन जैसे प्रक्षेपवक्र का अनुसरण कर सकते हैं, जैसे कि लॉन्च के 5 साल बाद सभी के पास एक (या एक नॉकऑफ) होगा।

इसे साकार करने के लिए, मेटा ने खर्च किया मेटावर्स के लिए आर एंड डी पर पिछले साल 10 अरब डॉलर. जबकि हम निश्चित रूप से नहीं जानते कि Apple क्या कर रहा है, वहाँ हैं मजबूत संकेत है कि वे एआर चश्मे पर काम कर रहे हैं. तो एआर होने के लिए आपूर्ति पक्ष पर भी जबरदस्त धक्का है।

यह व्यापक रूप से एक डिस्प्ले डिवाइस उपलब्ध कराएगा जो आज की स्थिर स्क्रीन की तुलना में कहीं अधिक शक्तिशाली है। अगर यह VR . के प्रक्षेपवक्र का अनुसरण करता है, इसमें अंततः आई ट्रैकिंग एकीकृत होगी। इसका मतलब उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करने का एक व्यापक रूप से उपलब्ध तरीका होगा जो कि वर्तमान में जितना संभव है, उससे कहीं अधिक नियंत्रित है, न्यूरोसाइंटिस्ट के लिए एक सपना है। और इन उपकरणों के दूरगामी स्वास्थ्य अनुप्रयोग होने की संभावना है, जैसा कि माइकल अब्रश ने 2017 में बताया था, जैसे कम रोशनी की दृष्टि को बढ़ाना, या लोगों को धब्बेदार अध: पतन के बावजूद सामान्य जीवन जीने में सक्षम बनाना।

न्यूरोएआई का महत्व स्पष्ट है: हम रोजमर्रा की जिंदगी में निरंतर आधार पर अत्यधिक नियंत्रित तरीके से सही उत्तेजना प्रदान कर सकते हैं। यह दृष्टि के लिए सही है, और शायद कम स्पष्ट रूप से सुनने के लिए, क्योंकि हम स्थानिक ऑडियो वितरित कर सकते हैं। इसका मतलब यह है कि न्यूरोलॉजिकल मुद्दों वाले लोगों के लिए या पहुंच में सुधार के लिए न्यूरोएआई थेरेपी लाने के हमारे उपकरण कहीं अधिक शक्तिशाली हो जाएंगे।

बीसीआई

एक शानदार डिस्प्ले और स्पीकर के साथ, हम मस्तिष्क के प्रमुख इनपुट को सटीक रूप से नियंत्रित कर सकते हैं। इंद्रियों के माध्यम से उत्तेजनाओं को वितरित करने में अगला, अधिक शक्तिशाली चरण यह सत्यापित करना है कि मस्तिष्क केवल-पढ़ने के लिए मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) के माध्यम से अपेक्षित तरीके से प्रतिक्रिया कर रहा है। इस प्रकार, हम मस्तिष्क पर उत्तेजनाओं के प्रभावों को माप सकते हैं, और यदि वे अपेक्षा के अनुरूप नहीं हैं, तो हम उसी के अनुसार समायोजित कर सकते हैं जिसे क्लोज्ड-लूप नियंत्रण कहा जाता है। 

स्पष्ट होने के लिए, यहां मैं बीसीआई विधियों के बारे में बात नहीं कर रहा हूं जैसे कि न्यूरालिंक की चिप या डीप-ब्रेन उत्तेजक जो खोपड़ी के अंदर जाते हैं; इन उद्देश्यों के लिए खोपड़ी के बाहर मस्तिष्क गतिविधि को मापने के लिए पर्याप्त है, गैर-आक्रामक रूप से। मस्तिष्क को सीधे उत्तेजित करने की कोई आवश्यकता नहीं है: चश्मा और हेडफ़ोन मस्तिष्क के अधिकांश इनपुट को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक हैं।

कई गैर-इनवेसिव रीड-ओनली बीसीआई हैं जिनका आज या पाइपलाइन में व्यावसायीकरण किया गया है जिनका उपयोग क्लोज-लूप नियंत्रण के लिए किया जा सकता है। कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

• ईईजी। इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी खोपड़ी के बाहर मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को मापता है। क्योंकि खोपड़ी वॉल्यूम कंडक्टर के रूप में कार्य करती है, ईईजी में उच्च अस्थायी संकल्प होता है लेकिन कम स्थानिक संकल्प होता है। जबकि इसका उपभोक्ता अनुप्रयोग ध्यान उत्पादों तक सीमित है (सरस्वती) और आला न्यूरोमार्केटिंग एप्लिकेशन, मैं क्लोज-लूप नियंत्रण के संदर्भ में इसके कुछ उपयोगों पर उत्साहित हूं। ईईजी बहुत अधिक शक्तिशाली हो सकता है जब किसी के पास उत्तेजना पर नियंत्रण होता है, क्योंकि ईईजी सिग्नल के साथ प्रस्तुत उत्तेजना को सहसंबंधित करना संभव है और यह डिकोड करना संभव है कि कोई व्यक्ति किस पर ध्यान दे रहा था (संभावित तरीके)। दरअसल, नेक्स्टमाइंड, जिसने विकसित क्षमता के आधार पर ईईजी-आधारित "माइंड क्लिक" बनाया था, का अधिग्रहण कर लिया गया था। स्नैप . द्वारा, जो अब AR उत्पाद बना रही है। ओपनबीसीआई है की योजना बना एक हेडसेट जारी करने के लिए जो अपने ईईजी सेंसर को वरजो के हाई-एंड एयरो हेडसेट के साथ एकीकृत करता है। मैं ईईजी की गिनती नहीं करूंगा।
• एफएमआरआई। कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग तंत्रिका गतिविधि से जुड़े रक्त ऑक्सीकरण में छोटे परिवर्तनों को मापता है। यह धीमा है, यह पोर्टेबल नहीं है, इसके लिए अपने कमरे की आवश्यकता है और यह बहुत महंगा है। हालांकि, एफएमआरआई एकमात्र ऐसी तकनीक है जो मस्तिष्क में गहरी गतिविधि को स्थानिक रूप से सटीक तरीके से गैर-आक्रामक रूप से पढ़ सकती है। दो प्रतिमान हैं जो बंद-लूप तंत्रिका नियंत्रण के लिए काफी परिपक्व और प्रासंगिक हैं। पहला एफएमआरआई आधारित बायोफीडबैक है। एफएमआरआई का एक उपक्षेत्र दिखाता है कि लोग अपने मस्तिष्क की गतिविधि को स्क्रीन या हेडफ़ोन पर नेत्रहीन रूप से प्रस्तुत करके संशोधित कर सकते हैं। दूसरा कॉर्टिकल मैपिंग है, जिसमें जनसंख्या ग्रहणशील क्षेत्रों जैसे दृष्टिकोण शामिल हैं और मूवी क्लिप के साथ वोक्सेल चयनात्मकता का आकलन या पॉडकास्ट, जो किसी को यह अनुमान लगाने की अनुमति देता है कि विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्र विभिन्न दृश्य और श्रवण उत्तेजनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। ये दो तरीके संकेत देते हैं कि यह अनुमान लगाना संभव होना चाहिए कि एक न्यूरोएआई हस्तक्षेप मस्तिष्क को कैसे प्रभावित करता है और इसे अधिक प्रभावी बनाने के लिए संचालित करता है।
• एफएनआईआरएस। इंफ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी के पास कार्यात्मक एक ट्रांसमीटर और एक रिसेप्टर के बीच मस्तिष्क रक्त की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए फैलाना प्रकाश का उपयोग करता है। यह इस तथ्य पर निर्भर करता है कि रक्त अपारदर्शी है और तंत्रिका गतिविधि में वृद्धि से मस्तिष्क की किसी निश्चित मात्रा में रक्त प्रवाह में देरी होती है (एफएमआरआई के समान सिद्धांत)। पारंपरिक एनआईआरएस का स्थानिक विभेदन कम है, लेकिन टाइम गेटिंग (टीडी-एनआईआरएस) और बड़े पैमाने पर ओवरसैंपलिंग (फैलाना ऑप्टिकल टोमोग्राफी) के साथ, स्थानिक संकल्प कहीं बेहतर है। शैक्षणिक मोर्चे पर, WUSTL . में जो कल्वर का समूह दृश्य प्रांतस्था से फिल्मों के डिकोडिंग का प्रदर्शन किया है। व्यावसायिक मोर्चे पर, कर्नेल अब है टीडी-एनआईआरएस हेडसेट बनाना और शिपिंग करना जो इंजीनियरिंग के प्रभावशाली कारनामे हैं। और यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां लोग जोर देते रहते हैं और प्रगति तेजी से होती है; मेटा में मेरे पुराने समूह ने संबंधित तकनीक में सिग्नल-टू-शोर अनुपात (जिसे> 32 तक बढ़ाया जा सकता है) में 300 गुना सुधार का प्रदर्शन किया।.
• एमईजी. मैग्नेटोएन्सेफलोग्राफी चुंबकीय क्षेत्रों में छोटे बदलावों को मापती है, इस प्रकार मस्तिष्क गतिविधि को स्थानीय बनाती है। एमईजी ईईजी के समान है जिसमें यह विद्युत चुम्बकीय क्षेत्र में परिवर्तन को मापता है, लेकिन यह मात्रा चालन से ग्रस्त नहीं है और इसलिए बेहतर स्थानिक संकल्प है। पोर्टेबल एमईजी जिसे प्रशीतन की आवश्यकता नहीं है, गैर-इनवेसिव बीसीआई के लिए एक गेम चेंजर होगा। लोग वैकल्पिक रूप से पंप किए गए मैग्नेटोमीटर के साथ प्रगति कर रहे हैं, और क्यूस्पिन जैसे निर्माताओं से खुले बाजार में अलग-अलग ओपीएम सेंसर खरीदना संभव है।

इन बेहतर ज्ञात तकनीकों के अलावा, डिजिटल होलोग्राफी, फोटो-ध्वनिक टोमोग्राफी और कार्यात्मक अल्ट्रासाउंड जैसी कुछ डार्क हॉर्स प्रौद्योगिकियां इस स्थान में तेजी से प्रतिमान बदलाव ला सकती हैं।

जबकि उपभोक्ता-ग्रेड गैर-आक्रामक बीसीआई अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, एआर उपयोग के मामलों के आसपास कई बाजार दबाव हैं जो पाई को बड़ा बना देंगे। वास्तव में, एआर के लिए एक महत्वपूर्ण समस्या डिवाइस को नियंत्रित कर रही है: यदि आप इससे बच सकते हैं तो आप नियंत्रक के साथ घूमना या अपने चश्मे पर बड़बड़ाना नहीं चाहते हैं। कंपनियां इस समस्या को हल करने के लिए काफी गंभीर हैं, जैसा कि फेसबुक द्वारा CTRL+Labs खरीदने से स्पष्ट है 2019 में, स्नैप नेक्स्टमाइंड का अधिग्रहण किया, और वाल्व ने ओपनबीसीआई के साथ मिलकर काम किया। इस प्रकार, हम निम्न-आयामी बीसीआई को तेजी से विकसित होते हुए देख सकते हैं। उच्च-आयामी बीसीआई उसी प्रक्षेपवक्र का अनुसरण कर सकते हैं यदि उन्हें एआर जैसा हत्यारा ऐप मिल जाए। यह संभव है कि जिस प्रकार के न्यूरोएआई अनुप्रयोगों की मैं यहां वकालत करता हूं, वे इस तकनीक के लिए बिल्कुल सही उपयोग के मामले हैं।

अगर हम आंखों और कानों के इनपुट को नियंत्रित कर सकते हैं और साथ ही मस्तिष्क की स्थिति को ठीक से माप सकते हैं, तो हम अधिकतम प्रभावकारिता के लिए निगरानी के तरीके से न्यूरोएआई-आधारित उपचार दे सकते हैं।

मैदान से क्या गायब है

NeuroAI अनुप्रयोगों के पीछे मूल विज्ञान तेजी से परिपक्व हो रहा है, और कई सकारात्मक रुझान हैं जो इसकी सामान्य प्रयोज्यता को बढ़ाएंगे। तो बाजार में neuroAI अनुप्रयोगों को लाने में क्या कमी है?

1. टूलींग। एआई के भीतर अन्य उपक्षेत्रों को टूलबॉक्स से काफी लाभ हुआ है जो तेजी से प्रगति और परिणामों को साझा करने में सक्षम बनाता है। इसमें Tensorflow और PyTorch जैसे टेंसर बीजगणित पुस्तकालय, OpenAI जिम जैसे प्रशिक्षण वातावरण और HuggingFace जैसे डेटा और मॉडल साझा करने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र शामिल हैं। मॉडल और विधियों का एक केंद्रीकृत भंडार, साथ ही मूल्यांकन सूट, संभावित रूप से प्रचुर मात्रा में सिमुलेशन डेटा का लाभ उठाते हुए, क्षेत्र को आगे बढ़ाएंगे। ओपन सोर्स न्यूरोसाइंस संगठनों का पहले से ही एक मजबूत समुदाय है, और वे इन प्रयासों के लिए प्राकृतिक मेजबान के रूप में काम कर सकते हैं।
2. प्रतिभा। ऐसे बहुत कम स्थान हैं जहां तंत्रिका विज्ञान और एआई के चौराहे पर अनुसंधान और विकास किया जाता है। बे एरिया, स्टैनफोर्ड और बर्कले में प्रयोगशालाओं के साथ, और एमआईटी और हार्वर्ड में कई प्रयोगशालाओं के साथ बोस्टन मेट्रो क्षेत्र में पहले से मौजूद उद्यम पूंजी पारिस्थितिकी तंत्र से अधिकांश निवेश की संभावना होगी। एक तीसरा संभावित केंद्र मॉन्ट्रियल, कनाडा है, जिसे मैकगिल और यूनिवर्सिट डी मॉन्ट्रियल में बड़े पैमाने पर तंत्रिका विज्ञान विभागों द्वारा उठाया गया है, जो एआई अग्रणी योशुआ बेंगियो द्वारा स्थापित कृत्रिम बुद्धिमत्ता संस्थान, मिला के पुल के साथ संयुक्त है। व्यावसायीकरण को किकस्टार्ट करने के लिए हमारे क्षेत्र को न्यूरोएआई में विशेष पीएचडी कार्यक्रमों और उत्कृष्टता केंद्रों से लाभ होगा।
3. चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए नए वित्त पोषण और व्यावसायीकरण मॉडल। चिकित्सा अनुप्रयोगों में व्यावसायीकरण के लिए एक लंबी सड़क है, और संरक्षित बौद्धिक संपदा आमतौर पर प्रौद्योगिकी में निवेश को जोखिम में डालने के लिए धन प्राप्त करने के लिए एक शर्त है। एआई-आधारित नवाचार पेटेंट के लिए बेहद मुश्किल हैं, और सॉफ्टवेयर-ए-ए-मेडिकल-डिवाइस (एसएएमडी) केवल बाजार में आना शुरू हो गया है, जिससे व्यावसायीकरण की राह अनिश्चित हो गई है। हमें इस नवजात क्षेत्र को पोषित करने के लिए एआई और चिकित्सा प्रौद्योगिकी विशेषज्ञता को एक साथ लाने पर केंद्रित धन की आवश्यकता होगी। 

आइए न्यूरोएआई का निर्माण करें

अनादि काल से दिमाग कैसे काम करता है, इस पर वैज्ञानिक और दार्शनिक हैरान हैं। ऊतक की एक पतली शीट, क्षेत्रफल में एक वर्ग फुट, हमें देखने, सुनने, महसूस करने और सोचने में कैसे सक्षम बनाती है? कंप्यूटर में न्यूरोलॉजिकल सिस्टम के मॉडल बनाकर न्यूरोएआई इन गहरे सवालों से निपटने में हमारी मदद कर रहा है। ज्ञान की उस मौलिक प्यास को तृप्त करने से - मानव होने का क्या अर्थ है? - न्यूरोसाइंटिस्ट भी ऐसे उपकरण बना रहे हैं जो लाखों लोगों को समृद्ध जीवन जीने में मदद कर सकते हैं।

अगस्त 4, 2022 पोस्ट किया गया