دماغ کی طرح کمپیوٹر چپس کے لئے MIT سائنسدانوں ڈیزائن مصنوعی سنبھال

کمپیوٹنگ کا ایک نیا دور ابھی تک قریب آیا ہے، کیونکہ محققین نے ڈیزائن تیار کیا ہے اور مصنوعی سنجیدگی کے لئے پہلی عملی آزمائش چلاتے ہیں جو کمپیوٹر کو دماغ کے سب سے زیادہ طاقتور اور پیچیدہ کاموں کو نقل کر سکتا ہے.

اگرچہ ہمارے دماغوں کے مقابلے میں کمپیوٹر زیادہ طاقتور ہوسکتے ہیں، ہم اصل میں نیویسن کے درمیان کنکشن کو سنبھالنے والے نالوں سے منسلک "سگنل" اور "آف" کے مقابلے میں ممکنہ سگنل کے زیادہ وسیع رینج سے نمٹنے کے قابل کرسکتے ہیں.

کمپیوٹر میں اس کی صلاحیت کو ریپبلیٹ مصنوعی مطابقت پذیر کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جو قابل اعتماد طور پر ان تمام ذہنی مختلف سگنل بھیج سکتا ہے. جرنل آف پیرس کے معاملے میں وہ بیان کرتے ہیں فطری مواد میساچوٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنیکل کے محققین نے یہ کارکردگی پیش کی ہے کہ وہ ایسے مصنوعی سنجیدگی کی پہلی عملی آزمائش کس طرح کرتے ہیں، جو نیورومورفیک کمپیوٹنگ کے طور پر جانا جاتا ہے کو غیر منحصر ہے.

جبکہ ٹیسٹ صرف کمپیوٹر تخروپنوں میں ہوا، یہ ٹیسٹ وعدہ کر رہے تھے. محققین نے مختلف ہینڈ لکھنا کے نمونے کو تسلیم کرنے کے لئے مصنوعی مطابقت پذیر ڈیزائن کا استعمال کیا. تخروپن وہ تقریبا میچ کرنے میں کامیاب ہوگئے تھے جو موجودہ روایتی الگورتھم کو درستگی کے لحاظ سے کر سکتے ہیں - 95 کے مقابلے میں 97 فیصد - جس میں ٹیک کے لئے ایک شاندار نقطہ نظر ہے، مطلق بچپن ہے.

روایتی ڈیجیٹل کمپیوٹرز بائنری سگنل پر انحصار کرتے ہیں. ایک "معنی" کی قیمت "صفر کی قدر" کا مطلب ہے "بند." کیونکہ کمپیوٹرز مخصوص حسابات سے زیادہ تیزی سے اور زیادہ مؤثر طریقے سے انجام دے سکتے ہیں، ہم یہ سمجھتے ہیں کہ یہ بائنری نقطہ نظر ہمارے درمیان کیا ہے دماغ.

لیکن ہمارے ہر دماغ کے اندر 100 بلین نیوروونوں کے انضمام سیٹ اپ ارجنٹائن زیادہ زیادہ بہتر ہے. 100 ٹریلین ان نروسنوں کے درمیان کنکشن کو منظم کرنے والے نباحات کو صرف سگنل بھیجنے یا بند نہیں کرتے.

مختلف اقسام اور آئنوں کی تعداد جو ایک دیئے جانے والے مطابقت پذیری میں پھیل جاتی ہیں اس کا تعین کرتا ہے کہ اس کو کسی خاص نیورون کو کتنے زبردست سگنل بھیجتا ہے، اور ممکن پیغامات کے اس معنی کا مطلب یہ ہے کہ ہمارے دماغ کو مطابقت پذیر اقسام کی کثرت سے الگ کر سکتے ہیں. اگر کمپیوٹرز اس قسم کی پیچیدگی کو اپنے پہلے سے ہی قابل ٹول ٹول کٹس میں شامل کرسکتے ہیں، تو آپ کچھ سنجیدگی سے طاقتور مشینیں دیکھیں گے - اور انہیں وشال ہونے کی ضرورت نہیں ہوگی.

یہاں مسئلہ ہے: ہمارے دماغوں اور دیگر پرجاتیوں میں نابیناپنوں کو پورا کرنے کے لئے ہمارے پاس قدرتی طور پر دو ارب سال تھے. محققین صرف چند سالوں کے لئے مصنوعی مساوات پیدا کرنے کی کوشش کر رہے ہیں، اور کچھ بڑے چپکنے والی بلاکس موجود ہیں. سب سے بڑا یہ ہے کہ کسی بھی مصنوعی سنبھالنے سے ہر ایک ان پٹ کے لئے بالکل اسی سگنل کو معتبر طریقے سے بھیجنا چاہیے، دوسری صورت میں انتریکیتا صرف افراتفری میں ڈرایا جاتا ہے.

کم نے کہا کہ "جب آپ اپنے مصنوعی نیورون کے ساتھ کچھ ڈیٹا کی نمائندگی کرنے کے لئے کچھ وولٹیج کو لاگو کرتے ہیں تو، آپ کو ٹھیک طریقے سے ختم کرنا پڑتا ہے اور دوبارہ اسے دوبارہ لکھنا پڑتا ہے." "لیکن ایک غیر مستحکم ٹھوس میں، جب آپ دوبارہ لکھتے ہیں، آئن مختلف ہدایات میں جاتے ہیں کیونکہ بہت سے خرابیاں موجود ہیں. یہ ندی بدل رہا ہے، اور اسے کنٹرول کرنا مشکل ہے. یہ سب سے بڑی مسئلہ ہے - مصنوعی مطابقت پذیر غیر عدم توازن."

MIT محققین امید مند ہیں کہ ان کے ڈیزائن نے اس مسئلے پر ایک مختلف مواد کا استعمال کرتے ہوئے، ایک سنگل کرسٹل سلیکن جو بالکل خرابی کے بغیر کام کرنے کی طرف سے اس مسئلے پر اہم سرے بنا دیا ہے. ایک تخروپن میں، محققین مصنوعی نالوں کو اس ٹرانسمیشن میں عام ٹرانجسٹر مواد سلکان جرمنییمیم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کرتے ہیں، وہ اس سلسلے میں تخلیق کرنے میں کامیاب تھے جو مختلف نباح کے درمیان صرف چار فیصد مختلف تھے. یہ کامل نہیں ہے، لیکن پہلے حاصل کیا گیا ہے اس پر ایک بہت بڑا بہتری ہے.

اب کے لئے، یہ کام نظریاتی رہتا ہے، اور حقیقی حقیقی دنیا کے ٹیسٹ میں اس حقیقت کو سمجھنے کے ساتھ تخروپن میں وعدہ کرنے والے نتائج کا مظاہرہ کرنے کے درمیان فرق ہے. لیکن کم اور ان کی ٹیم امید مند ہیں.

انہوں نے کہا کہ "یہ مصنوعی مصنوعی ہارڈ ویئر پیدا کرنے کے لئے ایک قدمی پتھر کھولتا ہے."