जर्मनी, जापान, नॉर्वे और स्वीडन के वैज्ञानिकों के एक समूह ने एक एल्गोरिथ्म बनाया है जो मानव मस्तिष्क को पूरी तरह से अनुकरण करने में सक्षम हो सकता है। समस्या अब एक कंप्यूटर को पर्याप्त रूप से सभी डेटा और इसकी जटिलता के स्तर को चलाने के लिए मिल रही है।

1% से परे जाने और पूरे मानव मस्तिष्क का अनुकरण करने के लिए प्रत्येक प्रोसेसर की मेमोरी आज के सुपर कंप्यूटर से 100 गुना बड़ी होनी चाहिए।

कागज परियोजना का विस्तार से वर्णन करता है और बताता है कि यह एल्गोरिदम वर्चुअल न्यूरॉन्स के लिए नोड्स के माध्यम से जोड़ता है, व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और सिनेप्स के बीच एक अरब कनेक्शन का अनुकरण करने के लक्ष्य के साथ। हमारे दिमाग के काम का अनुकरण 1: 1 के पैमाने पर बेहद जटिल है, वास्तव में वर्तमान तकनीक के साथ असंभव है।

केवल 10% तक पहुंचने के लिए, कई सुपर कंप्यूटर की क्षमताओं को समाप्त करना आवश्यक होगा, क्योंकि न्यूरॉन्स को जोड़ना, जो मस्तिष्क के कार्य के लिए एक आवश्यक गतिविधि है, वर्तमान में प्रदान किए जाने वाले मौजूदा हार्डवेयर की तुलना में अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है।

सुपर कंप्यूटर भी एक अंश का अनुकरण कर सकता है, लेकिन हमारे मस्तिष्क के पूर्ण निष्पादन के 10% तक पहुंचने से पहले से ही सभी मौजूदा मशीनें समाप्त हो जाएंगी।

“इसके लिए पूरे नेटवर्क में प्रत्येक न्यूरॉन के लिए प्रति प्रोसेसर एक सूचना की आवश्यकता होती है। एक बिलियन न्यूरॉन्स के नेटवर्क के लिए, प्रत्येक नोड में स्मृति का अधिकांश प्रति न्यूरॉन प्रति सूचना के इस एकल बिट द्वारा खपत होती है। बेशक, इन अतिरिक्त बिट्स प्रति न्यूरॉन के लिए प्रति प्रोसेसर कंप्यूटर मेमोरी की मात्रा नेटवर्क आकार के साथ बढ़ जाती है। 1% से परे जाने और पूरे मानव मस्तिष्क का अनुकरण करने के लिए आवश्यक होगा कि प्रत्येक प्रोसेसर के लिए उपलब्ध मेमोरी आज के सुपर कंप्यूटर की तुलना में 100 गुना अधिक हो, ”एक कुर्ज़वील लेख बताते हैं।

अब यह नहीं हो सकता, लेकिन भविष्य उज्ज्वल है

नया एल्गोरिदम वैज्ञानिकों को अब इन सिमुलेशन को चलाने की अनुमति नहीं देता है, लेकिन सिद्धांत रूप में इसमें "चरम मापनीयता" है जो एक्सैस्केल कंप्यूटिंग पर काम कर सकता है, जो प्रति सेकंड अरबों और अरबों की गणना चलाने में सक्षम है। इस परियोजना का निर्माण एक खुले स्रोत सिमुलेशन सॉफ्टवेयर से किया गया था जिसे न्यूरल सिमुलेशन टूल (एनईएसटी) कहा जाता है, व्यापक रूप से न्यूरोसाइंटिकल समुदाय में उपयोग किया जाता है।

भविष्य के एक्सकैसल सुपर कंप्यूटर के साथ एल्गोरिथ्म को स्केल करने से, शोधकर्ताओं को 100% सिमुलेशन प्राप्त करने की उम्मीद है। यह कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण मोड़ होगा, जैसे कि मस्तिष्क विकारों के अध्ययन में प्रगति, पार्किंसंस रोग से लेकर मल्टीपल स्कोलोसिस तक।

और कृत्रिम बुद्धि और तंत्रिका नेटवर्क के लिए निहितार्थ गहरी शिक्षा पर एक पूरी तरह से नया परिप्रेक्ष्य शामिल कर सकते हैं। खोज मूल रूप से एक पुल है जो हम अपने मन के बारे में कल जानते थे और जिसे हम कल जानते हैं।

एल्गोरिथम अब हमारे मस्तिष्क का अनुकरण कर सकता है और अब TecMundo के माध्यम से इसे चलाने के लिए मशीन गायब है