ఎలక్ట్రికల్ మెదడు ఉద్దీపనతో జ్ఞాపకశక్తిని పెంచడానికి కృత్రిమ మేధస్సు మెదడును ఎలా పెంచుతుంది? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_9,242,0,0]));

విషయము

• Q:
• A:

Q:

ఎలక్ట్రికల్ మెదడు ఉద్దీపనతో జ్ఞాపకశక్తిని పెంచడానికి కృత్రిమ మేధస్సు "మెదడు బూస్ట్" ను ఎలా అనుమతిస్తుంది?

A:

కృత్రిమ మేధస్సు విజ్ఞాన శాస్త్రం యొక్క కొత్త పద్ధతులు మెదడు ఎలా పనిచేస్తుందనే దాని గురించి మరింత అర్థం చేసుకోవడానికి పరిశోధకులకు సహాయపడతాయి - మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో, ఈ శాస్త్రవేత్తలు వాస్తవానికి జోక్యం చేసుకోవచ్చు మరియు మెదడు భిన్నంగా పనిచేయడానికి నెట్టవచ్చు.

ఇది సంక్లిష్టంగా అనిపిస్తే, అది ఎందుకంటే. పెన్సిల్వేనియా విశ్వవిద్యాలయ పరిశోధనా ప్రాజెక్టును పరిచయం చేసే వైర్డు కథ మానవ మెదడు ఎక్కువగా శాస్త్రవేత్తలకు తెలియని “బ్లాక్ బాక్స్” అని మరియు మెదడు కార్యకలాపాలను ప్రభావితం చేయడానికి గణనీయమైన అవరోధాలు ఉన్నాయని ఎత్తి చూపడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది.

అయినప్పటికీ, యుపెన్ మనస్తత్వవేత్త మైఖేల్ కహానా మరియు శాస్త్రవేత్తల బృందం 25 మూర్ఛ రోగుల మెదడుల్లోకి వెళ్లే ఎలక్ట్రోడ్లను ఉపయోగించుకోగలిగింది, జ్ఞాపకశక్తి సమయంలో మెదడు ఎలా పనిచేస్తుందో తెలుసుకోవడం ప్రారంభించింది.

ఇప్పటికే ఉన్న మౌలిక సదుపాయాలపై “పిగ్గీబ్యాకింగ్” ద్వారా బృందం దీన్ని చేయగలిగింది. (మాటల నుండి, ఈ బృందం ఇప్పటికే మరింత ప్రాచుర్యం పొందిన వైద్య కారణాల కోసం కట్టిపడేసిన విషయాలను ఉపయోగించగలిగిందని భావించబడుతుంది.) వ్యాసం ఎత్తి చూపినట్లుగా, పరిశోధనా విషయాల నుండి కొనుగోలు చేయడం చాలా కష్టం, ఇన్వాసివ్ టెక్నాలజీని ప్రవేశపెట్టడానికి మె ద డు.

పరిశోధకులు మెదడు కార్యకలాపాలను చదవడం ద్వారా ప్రారంభించారు - ప్రత్యేకంగా, ప్రజలు పదాలను నేర్చుకోవడం మరియు గుర్తుంచుకునే ప్రక్రియలో ఉన్నప్పుడు మెదడులోని విద్యుత్ కార్యకలాపాల యొక్క ఖచ్చితమైన గణనలో.

కొంతకాలం ఇలా చేసి, గణనీయమైన శిక్షణా సమితిని నిర్మించిన తరువాత, పరిశోధకులు కొన్ని రకాల అభ్యాసాలను అంచనా వేయగలిగారు.

పునాది పరిశోధన తరువాత, శాస్త్రవేత్తలు చివరికి మెదడుకు విద్యుత్ ప్రేరణను జ్ఞాపకశక్తి ప్రక్రియలో సహాయపడగలిగారు.

జ్ఞాపకశక్తికి సహాయపడటానికి ఎలక్ట్రికల్ స్టిమ్యులేషన్ వాడకం గురించి మీరు మాట్లాడేటప్పుడు, ఇది చాలా సరళంగా అనిపిస్తుంది - కానీ మీరు మరింత దగ్గరగా చూసినప్పుడు, ప్రతిదీ చాలా హైటెక్ పద్దతులపై మరియు చాలా ess హించిన వాటిపై అంచనా వేయబడుతుంది.

మెమరీ కార్యాచరణను గుర్తించే ప్రారంభ యంత్ర అభ్యాసం లేకపోతే, మంచి మెమరీ పనితీరును ప్రోత్సహించడానికి మెదడులను విద్యుత్తుగా ఎలా ఉత్తేజపరచాలనే ఆలోచన శాస్త్రవేత్తలకు అంత మంచిది కాదు.

అలాగే, ఎలక్ట్రికల్ స్టిమ్యులేషన్ ఎలా పనిచేస్తుందో బృందానికి తెలియదని అధ్యయనం గురించి చదివినప్పుడు స్పష్టంగా తెలుస్తుంది - అది వారికి మాత్రమే తెలుసు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మెదడు పనితీరు యొక్క లోపాలను మరియు అవుట్‌లను అర్థం చేసుకోకుండా, వ్యవస్థను చక్కగా తీర్చిదిద్దడానికి శాస్త్రవేత్తలు యంత్ర అభ్యాస ఫలితాలను ఉపయోగిస్తున్నారు.

ఈ చమత్కార ఉదాహరణ బహుశా “హ్యాండ్-ఆన్” మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉత్తమ ఉదాహరణలలో ఒకటి - ఇక్కడ, డేటాను ఎక్కువ డేటాను మోడల్ చేయడానికి శిక్షణా సెట్లలో ఉంచలేదు. ఇక్కడ, శిక్షణా సమితి వాస్తవానికి బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్లో నిర్దిష్ట ప్రయోగాలకు ఉత్ప్రేరకంగా పనిచేస్తుంది మరియు ఫలితాలు యంత్ర అభ్యాస కార్యక్రమాలు చేసిన లెక్కల మీద ఆధారపడి ఉంటాయి. కృత్రిమ మేధస్సు మరియు మన స్వంత మానవ జీవ మెదడుల మధ్య సినర్జీ గురించి ఇది చాలా ఆసక్తికరంగా ఉంది మరియు రే కుర్జ్‌వీల్ యొక్క "ఏకత్వం" మరియు ఇతర భవిష్యత్ ఫలితాల వైపు మేము వేగంగా పురోగతి సాధించినప్పుడు ఈ రెండూ ఎలా కలుస్తాయి.