কার্ল ফ্রিস্টনের এআই আইন প্রমাণিত: এফইপি ব্যাখ্যা করে কিভাবে নিউরন শিখে

AI এর জগত চিরতরে বদলে গেছে

ডাঃ কার্ল জে. ফ্রিস্টন হলেন বিশ্বের সবচেয়ে উদ্ধৃত নিউরোসায়েন্টিস্ট, ব্রেন ইমেজিং এবং পদার্থবিজ্ঞান অনুপ্রাণিত মস্তিষ্কের তত্ত্বে তার কাজের জন্য পালিত। তিনি VERSES AI-এর প্রধান বিজ্ঞানীও হয়েছেন, একটি সম্পূর্ণ নতুন ধরনের AI-তে কাজ করছেন যার নাম অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স AI, যা ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল (এফইপি)-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে — কার্লের তত্ত্ব যা জাপানের গবেষকরা এইমাত্র প্রমাণ করেছেন তা ব্যাখ্যা করতে। মস্তিষ্ক শেখে।

এখন অবধি, বেশিরভাগ AI গবেষণা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির উপর কেন্দ্রীভূত হয়েছে, যা অনেক চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে পরিচিত। প্রশিক্ষণের জন্য ব্যাপক ডেটা লোড করার অস্থির স্থাপত্য থেকে, আউটপুটগুলিতে ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার অভাব পর্যন্ত, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে এমন সরঞ্জাম হিসাবে দেখা হয় যা অজ্ঞাত, অনিয়ন্ত্রিত, এবং যদিও তারা প্যাটার্ন ম্যাচিংয়ে ভাল, তবে প্রকৃত 'চিন্তাভাবনা নেই' " স্থান গ্রহণ.

ডক্টর ফ্রিস্টন ভার্সেসের সাথে যে কাজটি করছেন তা আমূল ভিন্ন, এবং এটি কয়েক মাসের মধ্যে জনসাধারণের হাতে থাকবে। অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স এআই এবং এফইপি, নতুন স্থানিক ওয়েব প্রোটোকলের সাথে মিলিত, বিতরণ করা যৌথ বুদ্ধিমত্তার একীভূত ব্যবস্থার ভিত্তি স্থাপন করছে যা প্রকৃতি জুড়ে জৈবিক বুদ্ধিমত্তা যেভাবে কাজ করে তার অনুকরণ করে। তারা একটি সম্পূর্ণ নতুন জ্ঞানীয় স্থাপত্য তৈরি করেছে যা স্ব-সংগঠিত, স্ব-অপ্টিমাইজিং এবং স্ব-বিকশিত। এবং এখনও, এটি সম্পূর্ণরূপে প্রোগ্রামেবল, জ্ঞাত এবং নিরীক্ষণযোগ্য, এটিকে মানব শাসনের সাথে তাল মিলিয়ে স্কেল করতে সক্ষম করে।

এই AI যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে আপনি যা মনে করেন তার সবকিছুই বদলে দেবে।

কিভাবে আপনার মস্তিষ্ক শেখে

আপনি কি কখনও ভেবে দেখেছেন কিভাবে আপনার মস্তিষ্ক দর্শনীয় স্থান, শব্দ, গন্ধ এবং অন্যান্য সংবেদনগুলির ধ্রুবক বন্যাকে উপলব্ধি করে যা আপনি প্রতিদিন অনুভব করেন? কীভাবে এটি সেই বিশৃঙ্খল ইনপুটটিকে বাস্তবতার একটি সুসংগত ছবিতে রূপান্তরিত করে যা আপনাকে বিশ্বকে উপলব্ধি করতে, বুঝতে এবং নেভিগেট করতে দেয়?

স্নায়ুবিজ্ঞানীরা এই প্রশ্নটি কয়েক দশক ধরে চিন্তা করেছেন। এখন, উত্তেজনাপূর্ণ নতুন গবেষণা ডাঃ কার্ল জে ফ্রিস্টনের "ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল" নামে একটি যুগান্তকারী তত্ত্বের পরীক্ষামূলক বৈধতা প্রদান করে, যা অনায়াস উপলব্ধির পিছনে গভীর গণনাকে ব্যাখ্যা করে।

জাপানের RIKEN গবেষণা ইনস্টিটিউটের বিজ্ঞানীদের দ্বারা 7 আগস্ট, 2023 সালে নেচার কমিউনিকেশনে প্রকাশিত গবেষণাটি প্রমাণ করে যে নিউরনের নেটওয়ার্কগুলি এই নীতির উপর ভিত্তি করে স্ব-সংগঠিত হয়। তাদের অনুসন্ধানগুলি নিশ্চিত করে যে মস্তিষ্ক বিশ্বের একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করে, ক্রমাগত বিস্ময়গুলি হ্রাস করতে এবং আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে বিশ্বাস আপডেট করে।

" আমাদের ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে মুক্ত-শক্তি নীতি হল জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির স্ব-সংগঠিত নীতি৷ এটি ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল যে কীভাবে বিশেষ সংবেদনশীল ইনপুট পাওয়ার পরে শেখার ঘটনা ঘটেছিল এবং কীভাবে এটি মাদক দ্বারা প্ররোচিত নেটওয়ার্ক উত্তেজনার পরিবর্তনের দ্বারা ব্যাহত হয়েছিল।" - তাকুয়া ইসোমুরা, রাইকেন

Demystifying উপলব্ধি

এই তত্ত্বটি এত বৈপ্লবিক কেন তা বোঝার জন্য, আমাদের আপনার মস্তিষ্কের মুখোমুখি চ্যালেঞ্জের বিশালতার প্রশংসা করতে হবে। প্রতিটি মুহুর্তে, আপনার ইন্দ্রিয়গুলি বিভিন্ন সংকেতগুলির একটি তুষারঝড় সংগ্রহ করে — আলো এবং ছায়ার প্যাটার্ন, শব্দ তরঙ্গগুলি আপনার কানের পর্দা কম্পন করে, গন্ধ রিসেপ্টরগুলিকে সক্রিয় করে। কোনো না কোনোভাবে আপনার মস্তিষ্ক এই বিশৃঙ্খলার অনুভূতি তৈরি করে, মুখ, সুর বা কফির সুগন্ধের মতো সুসঙ্গত বস্তু উপলব্ধি করে।

প্রক্রিয়াটি তাত্ক্ষণিক এবং অনায়াসে বলে মনে হচ্ছে। কিন্তু হুডের নীচে, আপনার মস্তিষ্ক একটি অবিশ্বাস্যভাবে জটিল অনুমান সমস্যা সমাধান করছে, বাইরের বিশ্বের সম্ভাব্য কারণগুলি খুঁজে বের করছে যা সংবেদনশীল নিদর্শন তৈরি করে। এই বিপরীত ধাঁধা - প্রভাব থেকে পিছনের দিকে কাজ করে লুকানো কারণগুলি অনুমান করা - গভীরভাবে কঠিন, বিশেষ করে যেহেতু একই কারণ (একজন ব্যক্তির মুখের মতো) প্রেক্ষাপটের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন সংবেদনশীল প্যাটার্ন তৈরি করতে পারে।

বিখ্যাত স্নায়ুবিজ্ঞানী কার্ল ফ্রিস্টন দ্বারা প্রণয়নকৃত ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল, মস্তিষ্ক কীভাবে এটি পরিচালনা করে তার একটি মার্জিত ব্যাখ্যা প্রস্তাব করে। এটি বলে যে নিউরনগুলি আগত সংবেদনশীল ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য ক্রমাগত টপ-ডাউন ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করছে। কোনো অমিলের ফলে "ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটি" হয় যা ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে উন্নত করতে বিশ্বাসগুলিকে আপডেট করে৷ আপনার মস্তিস্ক একটি অনুমান মেশিন, চিরকাল বিস্ময় এবং অনিশ্চয়তা কমাতে বিশ্বের অভ্যন্তরীণ মডেল আপডেট করে।

নিউরোনাল নেটওয়ার্কে তত্ত্ব প্রমাণ করা

ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল একটি একক ঐক্যবদ্ধ কাঠামোর মধ্যে উপলব্ধি, শেখার এবং মনোযোগ সম্পর্কে অনেকগুলি পর্যবেক্ষণকে সংশ্লেষ করে। কিন্তু জৈবিক নিউরোনাল নেটওয়ার্কগুলিতে সরাসরি পরীক্ষামূলক বৈধতার অভাব রয়েছে।

এই ধরনের প্রমাণ প্রদানের জন্য, জাপানি দল ইঁদুরের ভ্রূণ মস্তিষ্কের কোষ থেকে উত্থিত মাইক্রো-স্কেল নিউরোনাল সংস্কৃতি তৈরি করেছে। তারা দুটি "স্পীকার" থেকে সংকেত মিশ্রিত করে উত্পন্ন শ্রবণ সংবেদন অনুকরণ করে বৈদ্যুতিক নিদর্শন সরবরাহ করেছিল।

প্রাথমিকভাবে নেটওয়ার্কগুলি এলোমেলোভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায়, কিন্তু ধীরে ধীরে স্ব-সংগঠিত হয়ে বেছে বেছে এক বা অন্য স্পিকারের প্রতিক্রিয়া জানায়, যেমন একটি শোরগোল ককটেল পার্টিতে একক কণ্ঠে সুর করা। এটি নির্দিষ্ট লুকানো কারণগুলির জন্য মিশ্র সংবেদনশীল সংকেতগুলিকে আলাদা করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে - উপলব্ধির জন্য একটি সমালোচনামূলক গণনা।

ভবিষ্যদ্বাণী যাচাই করা হচ্ছে

শক্তিশালীভাবে, গবেষকরা মুক্ত শক্তি নীতির উপর ভিত্তি করে কম্পিউটার মডেল দ্বারা এই স্ব-সংগঠনের পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে মিলেছে। জীবন্ত নিউরোনাল নেটওয়ার্ক দ্বারা নিযুক্ত অন্তর্নিহিত গণনামূলক মডেলগুলিকে বিপরীত প্রকৌশলীকরণ করে, তারা শুধুমাত্র প্রাথমিক পরিমাপের উপর ভিত্তি করে তাদের শেখার গতিপথের পূর্বাভাস দিতে পারে। টপ-ডাউন ভবিষ্যদ্বাণীগুলির অমিলগুলি সিনাপটিক পরিবর্তনগুলিকে চালিত করেছে যা ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে উন্নত করেছে৷

দলটি আরও দেখায় যে নিউরনের উত্তেজনাকে ম্যানিপুলেট করা, ফার্মাকোলজিকাল প্রভাবের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, নেটওয়ার্কের বিদ্যমান মডেলগুলিকে ব্যাহত করে ভবিষ্যদ্বাণী অনুসারে শিক্ষাকে পরিবর্তিত করে। সামগ্রিকভাবে, অধ্যয়নটি বাধ্যতামূলক প্রমাণ সরবরাহ করে যে ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল বর্ণনা করে যে কীভাবে নিউরোনাল নেটওয়ার্কগুলি বায়েসিয়ান ইনফারেন্স সম্পাদন করে, সিনাপটিক সংযোগগুলিকে ক্রমাগত আপডেট করার জন্য গঠন করে যা টপ-ডাউন জেনারেটিভ মডেলগুলিকে সর্বোত্তম সংবেদনশীল ডেটা ব্যাখ্যা করে।

ব্রেন-অনুপ্রাণিত এআই-এর দিকে

জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সূক্ষ্ম গণনাগত ক্ষমতা বোঝার গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারিক প্রভাব রয়েছে। ডক্টর ফ্রিস্টন VERSES AI-এর সাথে প্রধান বিজ্ঞানী হিসাবে যে কাজ করছেন, অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স এবং ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল, একত্রে স্থানিক ওয়েব প্রোটোকলের সাথে, একটি সম্পূর্ণ নতুন ধরনের AI অর্জনের জন্য মোতায়েন করা হচ্ছে যা বায়োমিমেটিক বুদ্ধিমত্তার উপর ভিত্তি করে, মানুষের উপলব্ধির দক্ষতা এবং সাধারণীকরণের সাথে মেশিন লার্নিংয়ের ব্রুট-ফোর্স ব্যাকপ্রোপাগেশনের পরিবর্তে।

গবেষকরা যেমন পরামর্শ দিয়েছেন, অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স এআই এবং বায়েসিয়ান ইনফারেন্সের মাধ্যমে ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে নতুন রিয়েল-টাইম সংবেদনশীল ডেটা গ্রহণ এবং ক্রমাগত আপডেট করার মাধ্যমে স্ব-অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়, একই সাথে পূর্বে প্রতিষ্ঠিত আউটপুট এবং সংকল্প বিবেচনা করে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করে। মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (বুদ্ধিমান এজেন্ট) তৈরি করতে সক্ষম করে যা প্রকৃত নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো শেখে। এই বুদ্ধিমান এজেন্টদের একটি দল, সকলেই তাদের নিজস্ব রেফারেন্সের ফ্রেম থেকে অর্জিত অনন্য বিশেষ বুদ্ধিমত্তার নিজস্ব সুবিধার বিন্দু থেকে উদ্ভূত, কনটেক্সট-সমৃদ্ধ নেস্টেড ডিজিটাল টুইন স্পেসগুলির একীভূত গ্লোবাল নেটওয়ার্কের মধ্যে, প্রাসঙ্গিক বিশ্ব মডেল প্রদান করে যা থেকে হারিয়ে গেছে। ব্যবহারিক এআই অ্যাপ্লিকেশন। এটি এআই গবেষণার অগ্রগতি এবং এজিআই (সাধারণ বুদ্ধিমত্তা) বা এএসআই (সুপার ইন্টেলিজেন্স) অর্জনের ধাঁধার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই জাতীয় নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং সিস্টেমগুলিকে অগ্রসর করা একটি গুরুত্বপূর্ণ লক্ষ্য কারণ আমরা মেশিনে জৈবিক জ্ঞানের বহুমুখিতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা অনুকরণ করতে চাই।

সুতরাং, আপনার নিজের মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা বোঝার সময় বিমূর্ত বলে মনে হতে পারে, এই অগ্রগামী গবেষণাটি ব্যবহারিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের কাছাকাছি নিয়ে আসে এবং সত্যই বৈপ্লবিক কাজকে নিশ্চিত করে যা VERSES AI প্রবর্তন করেছে এবং AI এর বিশ্বে নেতৃত্ব দিচ্ছে। ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপল কর্টিকাল কম্পিউটেশনের একীভূত তত্ত্ব প্রদান করে এবং জীবন্ত নিউরোনাল নেটওয়ার্কে এর পরীক্ষামূলক বৈধতা সত্যিই মস্তিষ্কের মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির পথে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক চিহ্নিত করে।

অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স এআই এবং ফ্রি এনার্জি প্রিন্সিপলের ক্ষেত্রে ডক্টর কার্ল ফ্রিস্টনের বিপ্লবী কাজ সম্পর্কে আরও জানতে ভার্সেস এআই এবং স্পেশিয়াল ওয়েব ফাউন্ডেশনে যান ।