কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বৈদ্যুতিক মস্তিষ্কের উদ্দীপনা সহ স্মৃতিশক্তি বাড়াতে মস্তিষ্কের বিকাশকে সক্ষম করে? Eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_9,242,0,0]));

কন্টেন্ট

• প্রশ্ন:
• উত্তর:

প্রশ্ন:

কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বৈদ্যুতিক মস্তিষ্কের উদ্দীপনা সহ স্মৃতিশক্তি বাড়াতে "মস্তিষ্কের উত্সাহ" সক্ষম করে?

উত্তর:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিজ্ঞানের নতুন পদ্ধতিগুলি গবেষকদের মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আরও বুঝতে সহায়তা করে - এবং কিছু ক্ষেত্রে এই বিজ্ঞানীরা আসলে হস্তক্ষেপ করতে এবং মস্তিষ্ককে ভিন্নভাবে কাজ করতে চাপ দিতে পারেন।

যদি এটি জটিল মনে হয় তবে তা কারণ। পেনসিলভেনিয়া বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণা প্রকল্পের সাথে পরিচয় করানো একটি ওয়্যার্ড স্টোরিটি এটি নির্দেশ করে শুরু হয়েছিল যে মানব মস্তিষ্ক বিজ্ঞানীদের কাছে মূলত একটি অজানা "ব্ল্যাক বক্স", এবং মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপকে প্রভাবিত করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ বাধা রয়েছে।

তবে, ইউপেনের মনোবিজ্ঞানী মাইকেল কাহানা এবং বিজ্ঞানীদের একটি দল মেমরির সময় কীভাবে মস্তিষ্কের কাজ করে তা সম্পর্কে শেখার জন্য 25 মৃগী রোগীর মস্তিষ্কের মধ্যে গিয়ে ইলেক্ট্রোড ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছিল।

এটি উল্লেখযোগ্য যে দলটি ইতিমধ্যে বিদ্যমান অবকাঠামোতে "পিগিগ্যাব্যাকিং" করে এটি করতে সক্ষম হয়েছিল। (শব্দগুচ্ছ থেকে, ধারণা করা হয়েছে যে গ্রুপটি ইতিমধ্যে আরও প্রসেসিক চিকিত্সার কারণে ঝুঁকে পড়া বিষয়গুলিকে ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছিল।) নিবন্ধটি উল্লেখ করেছে যে, আক্রমণাত্মক প্রযুক্তি স্থাপনের জন্য গবেষণা বিষয়গুলি থেকে কেনা পাওয়া বেশ কঠিন the মস্তিষ্ক।

গবেষকরা কেবল মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ পড়েই শুরু করেছিলেন - বিশেষত, মস্তিষ্কের অভ্যন্তরে বৈদ্যুতিক ক্রিয়াকলাপের নির্ভুল গণনায় যখন লোকেরা শব্দ শেখার এবং মুখস্ত করার প্রক্রিয়াধীন ছিল।

কিছুক্ষণ এটি করার পরে এবং একটি পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ সেট তৈরির পরে, গবেষকরা নির্দিষ্ট ধরণের শিক্ষার পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হন।

ভিত্তিগত গবেষণার পরে, বিজ্ঞানীরা অবশেষে মস্তিষ্কে বৈদ্যুতিক উদ্দীপনা মেমরির প্রক্রিয়ায় সহায়তা করতে সক্ষম হন।

আপনি যখন মেমরির সাহায্যে বৈদ্যুতিক উদ্দীপনা ব্যবহারের কথা বলছেন তখন এটি সহজ শোনায় - তবে আপনি যখন আরও ঘনিষ্ঠভাবে দেখেন, তখন খুব উচ্চ-প্রযুক্তি পদ্ধতি এবং অনুমানের প্রচুর পরিমাণে সমস্ত কিছু পূর্বাভাস পাওয়া যায়।

মেশিনির ক্রিয়াকলাপ চিহ্নিত করে এমন প্রাথমিক মেশিন লার্নিং ছাড়া বিজ্ঞানীরা কীভাবে মেমরির ভাল ক্রিয়াকলাপ প্রচার করতে মস্তিষ্ককে বৈদ্যুতিকভাবে উদ্দীপিত করতে পারেন সে সম্পর্কে ধারণাটি এতটা ভাল ছিল না।

এছাড়াও, অধ্যয়ন সম্পর্কে পড়া থেকে এটি পরিষ্কার যে দলটি জানে না বৈদ্যুতিক উদ্দীপনা কীভাবে কাজ করছে - তারা কেবল এটি জানে যে এটি। অন্য কথায়, বিজ্ঞানীরা মস্তিষ্কের কার্যকারিতাটির প্রকৃতপক্ষে প্রকৃতপক্ষে ইনস এবং আউটগুলি বুঝতে না পেরে মেশিন লার্নিংয়ের ফলাফলগুলি সিস্টেমকে সূক্ষ্ম সুরে প্রয়োগ করতে ব্যবহার করছেন।

এই উদ্ভট উদাহরণটি সম্ভবত "হ্যান্ডস অন" মেশিন লার্নিংয়ের সেরা উদাহরণগুলির মধ্যে একটি - এখানে, ডেটা কেবলমাত্র আরও ডেটা মডেল করার প্রশিক্ষণ সেটগুলিতে রাখা হয় না। এখানে, প্রশিক্ষণ সেটটি বায়োইনফরম্যাটিকসে নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য অনুঘটক হিসাবে কাজ করে এবং ফলাফলগুলি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামগুলি তৈরি করা গণনার উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং আমাদের নিজস্ব জৈবিক মস্তিষ্কের মধ্যে সমন্বয়টির খুব আকর্ষণীয় চেহারা, এবং রে কুর্জওয়িলের "একাকীত্ব" এবং ভবিষ্যতের অন্যান্য ফলাফলের দিকে দ্রুত অগ্রগতি করার সাথে সাথে কীভাবে দু'টি ছেদ করছে।