জৈবিক নিউরনগুলি কি একটানা স্তরগুলিতেও সংগঠিত হয়?


9

আমি এখন হ্যান্ডস-অন মেশিন লার্নিং উইথ সায়কিট-লার্ন অ্যান্ড টেনসরফ্লো নামে একটি বই পড়ছি এবং বইয়ের দশম অধ্যায়ে, লেখক নিম্নলিখিত লিখেছেন:

জৈবিক স্নায়ু নেটওয়ার্কের গঠন (বিএনএন) 4 এখনও সক্রিয় গবেষণার বিষয়, তবে মস্তিষ্কের কিছু অংশ ম্যাপ করা হয়েছে, এবং মনে হয় যে নিউরনগুলি প্রায়শই পরপর স্তরগুলিতে সংগঠিত হয়, যেমন চিত্র 10-2-এ দেখানো হয়েছে।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

তবে সেখানে কোনও গবেষণার কোনও যোগসূত্র নেই বলে মনে হয়। এবং লেখক দৃser়তার সাথে এটি বলেননি যে তিনি ব্যবহার করেছেন "এটি মনে হয় যে নিউরনগুলি প্রায়শই পরপর স্তরগুলিতে সংগঠিত হয়"

এটি কি সত্য এবং কতটা দৃ strongly়ভাবে বিশ্বাস করা হয়? এটি কোন গবেষণা থেকে এসেছে?


@ জাদেনট্রনিকের উত্তর ভাল, আমার মন্তব্যটিও সেখানে দেখুন। এখানে উল্লেখ এবং সেই উত্তরের মধ্যে পার্থক্যটি এই উদ্ধৃতিটি বোঝাচ্ছে যে নিউওরটেক্সের একটি একক কলামে ফিড-ফরোয়ার্ড কাঠামো রয়েছে (যেহেতু এখানে চিত্রটি এখানে উপস্থাপিত হয়েছে)। এটি অবশ্যই মিথ্যা, যদিও কখনও কখনও মডেল হিসাবে কাজ করে। যদিও কোনও কলামে কিছু ফিড-ফরোয়ার্ড প্রসেসিংয়ের প্রমাণ রয়েছে, ততবারে পুনরাবৃত্তি এবং প্রতিক্রিয়াও রয়েছে। ফিড-ফরোয়ার্ড কাঠামো কর্টিকাল অঞ্চলগুলির মধ্যে আরও অর্থবোধ তৈরি করে (নীচের উত্তরগুলির ঠিক এটিই)
ব্রায়ান ক্রাউস

"স্তর" এর পরিভাষা দুটি প্রসঙ্গেও আলাদা অর্থ পেয়েছে। জীববিজ্ঞানীরা যখন কর্টিকাল "স্তর" সম্পর্কে কথা বলেন তখন তাদের অর্থ শারীরবৃত্তীয় স্তরগুলি হয়, কার্যকরী নিউরাল নেটওয়ার্ক-স্টাইল স্তরগুলি নয়। এক স্তরের অভ্যন্তরীণ কক্ষগুলি একে অপরের সাথে একে অপরের সাথে যুক্ত, পাশাপাশি অন্যান্য স্তরগুলির কোষগুলির সাথে কিছুটা কম পরিমাণে। কিছু সংযোগটি জীববিজ্ঞান সম্পর্কিত আলাদা প্রশ্নের উত্তরে এই উত্তর: জীববিজ্ঞান.স্ট্যাকেক্সেঞ্জার
ব্রায়ান ক্রাউস

উত্তর:


6

সত্যিই সংক্ষিপ্ত উত্তর: হ্যাঁ

কিছুটা দীর্ঘ উত্তর: দয়ালু

দীর্ঘ উত্তর:

কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন), যা এখন ইমেজ প্রসেসিং মডেলগুলির একটি মান, 1950-60 এর দশকে হুবেল এবং উইজেলের কাজ থেকে অনুপ্রাণিত হয়েছিল । তারা দেখিয়েছিল যে বিড়াল এবং mokeys এর ভিজ্যুয়াল কর্টেক্সেসে নিউরন রয়েছে যা স্বতন্ত্রভাবে ভিজ্যুয়াল ফিল্ডের ছোট অঞ্চলগুলিতে সাড়া দেয়।

কিছু পটভূমি দেওয়ার জন্য, আমাদের প্রথমে চোখে রড এবং শঙ্কু থেকে শুরু করতে হবে। এই আলোক সংবেদনশীল কোষগুলি গ্যাংলিওন সেলগুলির মাধ্যমে রেটিনা ছাড়ার আগেও কয়েকটি স্তরের কোষের সাথে সংযুক্ত।

গ্যাংলিওন সেলগুলিতে সংযুক্ত দ্বিপথের কোষের সাথে সংযুক্ত রডগুলির চিত্র

এই গ্যাংলিওন কোষগুলি তখন মস্তিষ্কের বিভিন্ন অঞ্চলে সংযুক্ত থাকে তবে প্রাথমিকভাবে মস্তিষ্কের পিছনে অবস্থিত অ্যাসিপিটাল লোব। ওসিপিটাল লোব ভিজ্যুয়াল প্রসেসিংয়ের জন্য দায়ী এবং কর্টিকাল স্তরগুলিতে পৃথক হয়ে গেছে, প্রথম ভি ভি নামক এটি প্রাথমিক চাক্ষুষ অঞ্চল। হুবেল এবং উইসেলের বেশিরভাগ কাজ ভি 1-এ কোষগুলিতে জড়িত ছিল এবং দেখিয়েছিল যে এই কোষগুলি কীভাবে রেটিনার উপর তাদের নিজ নিজ গ্রহণযোগ্য অঞ্চলগুলির দিকনির্দেশ এবং রঙের প্রতি সংবেদনশীল ছিল।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

ভি 1-এর কোষগুলি ভি 2-র কোষগুলির সাথে সংযুক্ত থাকে যা আরও নির্দিষ্ট উদ্দীপনা যেমন সংঘাতের সাথে চলাচলের সংবেদনশীল এবং নির্দিষ্ট সংবেদনশীলতার এই প্রবণতা ভি 2 থেকে মস্তিষ্কের উচ্চ অঞ্চলে অব্যাহত থাকে।

দর্শনের এই স্তরযুক্ত পদ্ধতির সিএনএনগুলিতে প্রচুর পরিমাণে শোষণ করা হয়েছে, যাতে প্রশিক্ষিত সিএনএনগুলিতে নিউরনের সংবেদনশীলতা প্রদর্শিত হয়, অনুরূপ প্রতিক্রিয়াগুলি (ওরিয়েন্টেশন) পাওয়া যায়।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

জৈবিক অপটিক্যাল সিস্টেমগুলিতে স্তরগুলির স্পষ্ট প্রমাণ এবং একইভাবে অন্যান্য ইন্দ্রিয়গুলিতে স্তরযুক্ত কাঠামো রয়েছে। যদিও বিভিন্ন মস্তিষ্কের কাঠামোর মধ্যে অনেকগুলি সংযোগ রয়েছে, মস্তিষ্কের স্তরগুলির মূল কাঠামো মস্তিষ্কের বিভিন্ন অঞ্চলগুলি কী করে তা বুঝতে সহায়তা করেছে এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক গবেষণায় অনেকগুলি (সমস্ত না থাকলে) অগ্রগতিতে অনুপ্রাণিত করেছে।


1
জীববিজ্ঞান.এসই থেকে পিন করা হয়েছে। এই উত্তরটি ভাল, অবশ্যই এই ক্ষেত্রের পক্ষে যথেষ্ট ভাল। রিয়েল নিউওর্টেক্সে স্তরগুলি বেশিরভাগ নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে পৃথক যে তারা ব্যাপকভাবে পুনরাবৃত্তি হয়, একইসাথে সক্রিয় ফিড-ফরোয়ার্ড এবং ফিড-ব্যাক সমন্বিত থাকে এবং সাম্প্রতিক ইতিহাস এবং সামগ্রিক অবস্থার উপর খুব নির্ভর করে। এবং এটি ঠিক একটি ভিজ্যুয়াল অঞ্চলে (ভি 1 এর মতো)। কিছু কৃত্রিম নেটওয়ার্কগুলি এই বৈশিষ্ট্যগুলির কয়েকটি সরবরাহ করে, অন্যরা তাদের আরও আরও গণ্য-বান্ধব প্রক্রিয়াগুলির সাথে নকল করে।
ব্রায়ান ক্রাউজ

1

জৈবিক নিউরন কি একটানা স্তরগুলিতে সংগঠিত হয়?

জটিলতার বাস্তবতা আলিঙ্গন

"হ্যাঁ" বলতে গেলে এটি একটি স্থূল ওভারসিম্প্লিফিকেশন হবে, ঠিক তেমনি ডিজিটাল লার্নিং যেমন প্রথম অর্ডারের একটি সেটকে প্রয়োগ করা হয়েছিল প্রাকটিক্যাল লজিক বিধিগুলির একটি সেট হিসাবে সোনার হাঁড়িতে লেপচারনের রেইনবো বরাবর দৌড়ানোর মতো।

প্রশ্নের চূড়ান্ত সেটটি অ্যাপ্রোপস: "এটি কি সত্য এবং কতটা দৃ strongly়ভাবে বিশ্বাস করা হয়? এটি কোন গবেষণা থেকে এসেছে?" মস্তিষ্কের নিউরনগুলি মূলত স্তরযুক্ত কাঠামোর মধ্যে রয়েছে তা কতটা দৃ strongly়ভাবে বিশ্বাস করা যায় তা নির্ধারণ করার জন্য আপনার একটি সমীক্ষার প্রয়োজন হবে। প্রকৃত গবেষণায় স্তরগুলির উল্লেখগুলি কোনও দাবি করে বলে মনে হয় না যে স্তরগুলি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই ধারাবাহিকভাবে থাকে যদি কোনও ক্ষেত্রেই। ত্বকে একটানা স্তর রয়েছে তবে কেবল মাত্র স্তরযুক্ত ত্বকের ছিদ্র, চুল, দেহের অরফিসেসের ইন্টারফেস এবং অন্যান্য অনেক বৈশিষ্ট্যের অভাব হবে। মানুষের মস্তিষ্কে (বা প্রাণী মস্তিষ্কে) ত্রিমাত্রিক জটিলতা ত্বকের থেকে যথেষ্ট পরিমাণে বাড়ানো হয়।

এটি চমৎকার হবে, এআই গবেষকের দৃষ্টিকোণ থেকে, যদি

  • একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেমে প্রয়োগ করা একটি হিউরিস্টিক বা তাত্ত্বিকভাবে প্রমাণিত পুনরাবৃত্তি স্কিম শিখতে বা বুদ্ধি তৈরি করতে পারে বা
  • মানুষের (বা পাখি) মস্তিষ্কের একটি মানচিত্র স্তরগুলিতে সজ্জিত সাদৃশ্য নিউরনের সারিগুলিতে নিউরনের মতো কয়েকটি সেটকে হ্রাস করা যেতে পারে।

প্রশ্নে প্রদত্ত চিত্রটি এ জাতীয় সরলতার চিত্র তুলে ধরে না। এটি প্রকৃতপক্ষে কথোপকথনের চিত্র তুলে ধরেছে, প্রকৃতি খুব কমই স্বচ্ছ যে এর মধ্যে জটিলতা রয়েছে।

বৈশিষ্ট্যটি, "যেহেতু মনে হয় যে নিউরনগুলি প্রায়শই একটানা স্তরগুলিতে সংগঠিত হয়," সঠিক নয়। নির্দিষ্ট স্লাইসের নীচে আরও যুক্তিসঙ্গত বৈশিষ্ট্যটি এমন দুটি অঞ্চলকে নির্দেশ করে যা পৃথকভাবে পৃথক হতে পারে, বাম দিকের 8% গ্রিড এবং বাকি 92% এর মধ্যে বেশিরভাগ অনুভূমিক সংযোগ রয়েছে।

কোনও বৈদ্যুতিক প্রকৌশলী বা গণিতবিদ সম্ভবত এই দুটি বিভাগকে স্তর বলবেন না। বাম দিকটি কিছু ফর্মের ম্যাট্রিক্স হিসাবে অনুমান করা যেতে পারে এবং ডান 92% একটি জটিল প্রসেসিং সার্কিট হিসাবে বিবেচিত হতে পারে।

2 ডি কাঠামোর বৈশিষ্ট্য

  • অক্ষগুলি প্রাথমিকভাবে ইউনিট ভেক্টর (-1, 0, 0) দ্বারা বর্ণিত দিক বরাবর পরিচালিত হয়, অন্যথায় ডান থেকে বাম হিসাবে বর্ণনামূলক।
  • এক্সের প্রেমিক মানের জন্য অক্ষগুলির ঘনত্ব বৃদ্ধি পায়, এক্সগুলির নিম্ন অনুপাতের সাথে শেষ হওয়া অক্ষগুলির উচ্চ অনুপাতের কারণে।
  • নিউক্লিয়াস ঘনত্বটি অপেক্ষাকৃত এমনকি 0.1 এর মাধ্যমে 1.0 এর সমানুপাতিক পরিসীমা হয় of
  • নিউক্লিয়াস আকার এবং সম্পর্কিত ডেনড্রাইট জটিলতা প্রায় এক গ্রেডিয়েন্টের সাথে খাপ খায়, x এর আনুপাতিক মানের 0.8 এবং প্রাথমিকের ম্যাক্সিমার সাথে x এর আনুপাতিক মানের 0.55
  • কমপক্ষে দুটি অক্ষগুলি আনুপাতিক এক্স অবস্থানগুলির মধ্যে দ্বিখণ্ডিত হয়।
  • X এর আনুপাতিক মানের 0.0 থেকে 0.08 এর পরিসীমাতে z অক্ষের সাথে প্রায় সমান্তরাল প্রায় সমানুপাতিক অক্ষ রয়েছে।
  • আরও কাঠামোগত নিদর্শনগুলি অস্পষ্ট বা অস্তিত্বহীন।

বিশৃঙ্খল কাঠামো সহ আরও একটি চিত্র

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মিলিয়নস টাইমস জটিলতা

আরও বিবেচনা করুন যে ত্রি মাত্রিক নিউরোলজিকাল কাঠামোর একক টুকরোতে দর্শকের কাছ থেকে অনেক জটিলতা লুকানো রয়েছে। যদি আমরা নির্বিচারে সিদ্ধান্ত নিতে পারি যে ছবিটি এক্স জেড বিমানের সমান্তরালভাবে কাটা কাটা টুকরো, তবে আমরা সেই এক্স জেড পরিকল্পনার মধ্যে সম্পর্কগুলি দেখতে পাব, তবে এক্স বা জেড-এর মধ্যে নয়। মস্তিষ্কের অন্য দিক বা অবস্থান থেকে অন্য যে কোনও স্লাইস ম্যান্ডেলব্রোট সেটে একটি স্বেচ্ছাসেবী উইন্ডোর মতো অনন্য হবে।

গবেষণা ফলাফল আরও ভুল ব্যাখ্যা

"মস্তিষ্কের কিছু অংশ ম্যাপ করা হয়েছে" এই বাক্যটিও বিভ্রান্ত করছে। মানব মস্তিষ্কের কাঠামোর মধ্যে সাধারণ সংযোগটি ম্যাপ করা হয়েছে, পৃথক নিউরনে সংকেত প্রচার এবং শক্তির সংকেত এবং মানদণ্ড নয়। নিউক্লোন স্তরে দুটি মস্তিষ্কের মধ্যে সার্কিটগুলি মূলত পৃথক হয়, উভয়ই ভিভোতে (জীবিত অবস্থায়) বুদ্ধিমানের প্রদর্শিত হয়।

উপমাটি কোনও ব্যক্তির মতো মহাদেশ, প্রধান শহর এবং শিপিং রুটের মানচিত্র সহ একটি মাইক্রোবের আকারের তবে পরিবহন ব্যবস্থার কোনও পূর্ববর্তী জ্ঞান, কোনও জিপিএস এবং কোনও আইফেল টাওয়ার থেকে যাতায়াত করতে চান এমন কোনও বিশদ মানচিত্র নেই সিডনি অস্ট্রেলিয়া শহরের কেন্দ্র। পরিবহন ব্যবস্থার বিবর্তন বা বিস্তারিত দিকনির্দেশের একটি অপর্যাপ্ত সেট রয়েছে যার সাহায্যে যাত্রা সফলভাবে করা যায়।

একটির একটি বৈদ্যুতিন সংস্করণ তৈরি করার জন্য মানব মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা সম্পর্কে বিশদ পর্যায়ে পৌঁছানোর ক্ষেত্রে, অনুপস্থিত টুকরোগুলির মধ্যে বোঝার অভাব অন্তর্ভুক্ত

  • যে অবস্থার অধীনে একটি অ্যাক্সন বা একটি ডেনড্রাইট দৈর্ঘ্য বা দ্বিখণ্ডিত হয় grows
  • সাইটোপ্লাজমের মধ্যে রাষ্ট্রীয় তথ্য রাখার জন্য পরিচিত অভ্যন্তরীণ কাঠামোর উপর ভিত্তি করে নিউরন আগুন জ্বালিয়ে দেয় এমন পরিস্থিতিতে।
  • মানব জিনোম এবং তার জাতগুলির মধ্যে টাই এবং বিভিন্ন জিনের গঠন, জিনের প্রকাশের প্রক্রিয়া এবং তাদের সম্পর্কিত এনজাইম এবং প্রোটিনের উপর প্রভাব
  • স্নায়ুবিজ্ঞানে আমার স্তরের লেখার বাইরে অন্যান্য জটিলতা।
  • স্নায়ুবিজ্ঞানে সবার স্তরের শিক্ষার বাইরে অন্যান্য জটিলতা।

স্তর এবং স্তরবিন্যাস

শিক্ষা ও অনুশীলনে ব্যবহারের জন্য স্তর বা স্তরক্রমের সন্ধান করা বিজ্ঞানের মধ্যে সাধারণ কারণ তারা শারীরবৃত্তীয় কাঠামো বোঝার ক্ষেত্রে সহায়তা করতে পারে। অপারেটিং সিস্টেম ডিজাইন, প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ডিজাইন, অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন এবং এখন এআই ডিজাইনে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে সেই প্রবণতা দেখা দিয়েছে। এই প্রযুক্তিগুলির ক্ষেত্রগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে ট্রেন্ডটি আন্তঃসংযোগকারী অংশগুলির আরও নিরবচ্ছিন্ন নেটওয়ার্কের জন্য খাঁটি স্তর ভিত্তিক বা শ্রেণিবদ্ধ নকশা থেকে দূরে। সরলতা কাঙ্ক্ষিত, তবে জটিলতা কখনও কখনও প্রয়োজন হয়।

বুদ্ধি অনুকরণের দাবি করা উদ্দেশ্য, এবং বুদ্ধিমান ডিজিটাল সিস্টেমগুলি ডিজাইন করার প্রয়াসের প্রথমার্ধে সরলতার ব্যর্থতা, স্পষ্ট যে কাজের সমাধানগুলি জটিলতার প্রয়োজন হয় এবং তাই যথেষ্ট দক্ষতার প্রয়োজন হয়।

এটি ধরে নেওয়া যুক্তিসঙ্গত যে মূলত স্তর বা শ্রেণিবদ্ধ কাঠামোর দ্বারা চিহ্নিত কাঠামোর দিকনির্দেশে মানব বুদ্ধিমত্তার বিবর্তনকে পরিচালিত করতে কোনও বাধা নেই। বিবর্তনমূলক প্রক্রিয়াগুলি একাডেমিক অধ্যয়নকে সহজ করার উদ্দেশ্যে সরলতার কোনও নজরে নেয় না। ডিএনএ জিনের এক্সপ্রেশন বা ভ্রূণ বা পরবর্তী পর্যায়ে নিউরনগুলি বৃদ্ধি পেতে পারে এমন কাঠামো বা কাঠামো বা কার্যকরীকরণের ক্ষেত্রে সরলতার এমন নিয়মগুলি কার্যকর করতে পারে এমন উপায়গুলি সম্পর্কে কিছুই নেই।

ডিএনএ এক্সপ্রেশনগুলি কীভাবে জটিল যা মস্তিষ্কের বৈশিষ্ট্যগুলিকে নিয়ে যায় যা আমরা বুদ্ধি হিসাবে বিবেচনা করি? নিউরাল সিস্টেমগুলি কীভাবে জটিল যেগুলি এই ভাবগুলি প্রকাশ করে? কেউ কেউ বিশ্বাস করেন যে মানুষের মন নিজেকে অনুকরণ করার আগে মানবতাকে বিকশিত হতে হবে। এই জাতীয় অনুমানটি সত্য বা মিথ্যা হতে পারে। এ জাতীয় ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন, এমনকি আকারের ক্রমেও।

আশাবাদী ভবিষ্যদ্বাণীটির সংখ্যা বিশ্লেষণ

তাত্পর্যপূর্ণ প্রবৃদ্ধির প্রত্যাশাটি আয়ুষ্কাল, জার্মানিতে সৌর প্যানেল মোতায়েনের ক্ষমতা, সিপিইউ গতি (প্রতি সেকেন্ডে মাইক্রোপ্রসেসর নির্দেশিকা কার্যকরকরণ), ট্রানজিস্টর ডেনসিটি (মুরের "আইন"), কমিউনিস্ট পার্টির আকার এবং আরও অনেক মেট্রিকের জন্য প্রস্তাব করা হয়েছে, তবে যদিও প্রকৃতির বৃদ্ধির হার এবং মানুষের প্রচেষ্টা প্রায়শই প্রাথমিক পর্যায়ে ঘনিষ্ঠ হয়, এগুলি কখনও টেকসই প্রমাণিত হয় নি। গ্রোথ রেটগুলি পরে অল্প সময়ের জন্য প্রায় লিনিয়ার এবং স্যাচুরেশনটি কাছে আসার সাথে সাথে আরও বেশি চাপ-স্পর্শক আকারে পরিণত হয়। স্যাচুরেশন থেকে, মেট্রিকের মানগুলি হ্রাস পায় এবং বিশৃঙ্খলাযুক্ত ফিটনে বৃদ্ধি পায় এবং দীর্ঘ সময় ধরে এটি শুরু হয়।

২০০ April সালের এপ্রিলে গর্ডন মুর (মুরের "আইন" র লেখক) বলেছিলেন, "[ক্ষতিকারক বৃদ্ধি] চিরকালের জন্য চালিয়ে যেতে পারে না exp ক্ষয়ক্ষতির প্রকৃতি হ'ল আপনি তাদেরকে বহিষ্কার করেন এবং শেষ পর্যন্ত বিপর্যয় ঘটে" " পরে তিনি বলেছিলেন, "আকারের [ট্রানজিস্টারের ক্ষেত্রে] আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আমরা পরমাণুর আকারের কাছে যা একটি মৌলিক বাধা" "

এটি বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ যে মুর কোনও আইন আবিষ্কার করেনি। তিনি দুই দশকের তথ্য উপাত্ত দেখেছেন এবং লক্ষ্য করেছেন যে ট্রানজিস্টর ঘনত্ব ই টি এর সমানুপাতিক , যেখানে সংহত সার্কিটগুলি প্রথমে গণ বাজারে পৌঁছেছে এবং তারপরে সুস্পষ্ট প্রবণতার তথ্যের ভিত্তিতে আরও ঘনিষ্ঠ বৃদ্ধির পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল।

বাস্তবিক ভবিষ্যদ্বাণী

স্ব স্ব সিমুলেশন তৈরির জন্য মৌলিক প্রান্তিক ভাঙ্গার মতো কোনও কিছুই মানবেরা কখনও চেষ্টা করে নি। তাত্পর্যপূর্ণ বৃদ্ধি, রৈখিক বৃদ্ধি, আর্ক ট্যানজেন্ট বৃদ্ধি বা অন্য কোনও ফর্ম সবচেয়ে সম্ভাব্য মডেল কিনা তা সম্পর্কিত অভিজ্ঞতা ব্যতীত, নিরাপদতম মডেল সম্ভবত ওসামের রেজারটি নির্দেশ করবে এটি একটি লিনিয়ার পূর্বাভাস।

কোনও পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য, অবশ্যই কিছু ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করতে হবে। যদিও এটি বাস্তবের পূর্বাভাস, এটি খুব পরিশ্রমী কোনও কাজ নয়। রৈখিক একের চেয়ে বেশি এমন মডেল সন্ধানের জন্য সম্ভবত আরও কাজ করা যেতে পারে, যেকোন সময় অগ্রগতি নির্ধারণের জন্য তত্ত্ব এবং মেট্রিকের একটি সিস্টেম বিকাশ করতে পারেন, বা কমপক্ষে স্কোয়ার ফিট করার জন্য আরও ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করতে পারেন। এই উত্তরের উদ্দেশ্যে, আমরা কেবল দুটি ডেটা পয়েন্ট ব্যবহার করব এবং একটি লিনিয়ার এক্সট্রোপোলেশন করব।

১6060০ সালে, ব্লেজ পাস্কাল তাঁর পেনসিসে ("চিন্তাভাবনা") লিখেছেন, "পাটিগণিত মেশিন এমন প্রভাব তৈরি করে যা প্রাণীর সমস্ত ক্রিয়াকলাপের চেয়ে চিন্তার নিকটবর্তী হয় But তবে এটি এমন কোনও কিছুই করে না যা আমাদের ইচ্ছার পক্ষে এটির বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করতে সক্ষম করবে, যেমন হিসাবে প্রাণী, "সুতরাং মানব বুদ্ধিমত্তার যান্ত্রিক সিমুলেশনগুলির সন্ধানের সময় ইতিমধ্যে চলছে।

সেই থেকে, কম্পিউটার প্রোগ্রামাররা এমন একটি কোড তৈরি করেছে যা বহু মানুষের সক্ষমতাকে সম্পন্ন করে।

  • সংখ্যাগত এবং লজিকাল গণনার (সিপিইউ) সাধারণীকরণ
  • অফিস অটোমেশন
  • প্যাটার্ন স্বীকৃতি (লেখা, বক্তৃতা এবং দৃশ্যে প্রয়োগ করা)
  • কার্যকরী অনুকূল সার্কিট (নিউরাল জাল) এ রূপান্তর
  • সিদ্ধান্ত নেওয়ার সম্ভাবনার প্রয়োগ (বেয়েসের উপপাদ্য ইত্যাদি)
  • বিযুক্ত গেমগুলিতে দক্ষতার জন্য সক্ষম বিধি ব্যবস্থা

ডিজিটাল সিস্টেমগুলির বুদ্ধিমত্তার ডিজিটাল সিমুলেশনগুলির বর্তমান পরিমাণ থেকে হারিয়ে যাওয়া বৈশিষ্ট্যগুলি গুরুত্বপূর্ণ এবং অসংখ্য।

  • সাধারণ সমস্যা গণনা করার অন্তর্নিহিততা
  • প্রাকৃতিক ভাষা দক্ষতায় দক্ষতা
  • শিল্পে সংবেদনশীল ভাব
  • শিল্পে রাজনৈতিক ভাব প্রকাশ
  • খেলাধুলা ভাল করা (রোবোটিক সিস্টেমের মধ্যে)
  • কর্মক্ষেত্রে ভাল কাজ করা (স্বেচ্ছাসেবী নির্দেশাবলী দেওয়া)
  • কর্মক্ষেত্রে নতুন কাজ করা শিখছি
  • ডোমেনের পূর্ব অভিজ্ঞতা ছাড়াই একটি প্রকল্প শুরু করা
  • বিস্তৃত হ্রাসমূলক বিশ্লেষণ
  • প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী স্বেচ্ছাসেবী শারীরিক ডিভাইসের জটিল নকশা)
  • সফ্টওয়্যার বিকাশ (প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী সফ্টওয়্যার উত্পাদনকারী)
  • অধ্যয়নের একটি ক্ষেত্রের আলোকিত বর্ধন
  • রিয়েল টাইমে সাবটারফিউজ সনাক্তকরণ
  • মানসিক ঘনিষ্ঠতা
  • সহানুভূতি এবং সহানুভূতি
  • বিস্তৃত স্ব মূল্যায়ন
  • একটি হাইপোথিসিস প্রমাণ করার জন্য গণিতের নতুন ক্ষেত্রগুলির বিকাশ
  • ক্লাসে যান এবং আরও শিখুন
  • পছন্দসই শিক্ষার পথে বই এবং নিবন্ধগুলি চয়ন করুন এবং সেগুলি পড়ুন
  • এই লাইন বরাবর অন্যান্য ক্ষমতা

এই তালিকাটি সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে এবং এই আইটেমগুলি যা সফ্টওয়্যারটিতে এখনও অর্জিত হয়নি তা প্রাকৃতিক ভাষায় যান্ত্রিকভাবে বর্ণনামূলক নয় যা ইতিমধ্যে সফলভাবে প্রোগ্রাম করা হয়েছে, আমরা তুলনামূলকভাবে নিশ্চিত হতে পারি যে আমাদের ডিজিটাল সিস্টেম রয়েছে যা কেবল অর্জন করেছে মানুষ সেটাকে মানসিকভাবে চ্যালেঞ্জ না করে মানুষের সম্পূর্ণ প্রত্যাশার সম্পূর্ণ বৈশিষ্ট্যের প্রশস্ততার একটি অংশ। কৃতিত্বের তালিকা থেকে বিচার করে, বুদ্ধিমান লোকেরা যা করেন তার 10% এর বেশি কম্পিউটার সফ্টওয়্যার দ্বারা অনুকরণ করা হয়নি।

কোনো কারণ ছাড়াই বিশ্বাস করতে যে আবিষ্কারের হার নিচে তলিয়ে বা আপ ঢালু (দাবী যে মানব অগ্রগতি সূচকীয় হয়েছে সত্ত্বেও হবে 1 পড়তা স্থান বছর 5,587 জন্য দিগন্তে অপেক্ষাকৃত সম্পূর্ণ ইলেকট্রনিক মস্তিষ্ক রৈখিক একটি সহজ)।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.