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रिवर्स इंजीनियरिंग मस्तिष्क

Wikimedia Commons user Wolfgangbeyer
स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स उपयोगकर्ता वोल्फगैंग्बेर

क्या हम व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाओं का अध्ययन करके मस्तिष्क के बारे में सब कुछ सीख सकते हैं?

यह एक सरल समीकरण के साथ शुरू हुआ 1 9 80 में, आईबीएम के लिए काम करने वाले बेनोइट मैंडेलब्रॉट नामक एक गणितज्ञ ने एक कम्प्यूटर के उपयोग से विमान के बिंदुओं के व्यवहार की साजिश रची। जब परिणाम के परिणामस्वरूप विमान को रंग दिया गया था, तो एक सनकी दुनिया उभर गई: असीम रूप से ग्रहण करने वाले और चक्कर आना, कभी न खत्म होने वाले चस्म्स, दिल के आकार के बल्बों से बढ़ते अंतहीन स्पर्शक कुबरिक के 2001 के अंतिम तिपाई मिनटों में से कुछ के रूप में यह प्रकट होता है : ए स्पेस ओडिसी , केवल बहुत अजनबी, पागल अंतरिक्ष एलियंस द्वारा पेंट की टाई डाई की तरह

Wikimedia Commons
मैंडेलब्रॉट सेट जटिलता से पता चलता है कि हम कितनी ज़ूम ज़ूम करते हैं।
स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स

उपन्यास मंडेलब्रॉट सेट की जटिलता की लगभग कोई भी आसानी से समीकरण बेनोइट मैंडलब्रॉट से स्पष्ट रूप से स्पष्ट नहीं है। संख्याओं की एक जोड़ी चुनें, एक वास्तविक और एक काल्पनिक अब इस जोड़ी को अपने आप में गुणा करें, कई बार कई बार, और उस संख्या की गिनती कीजिए जो एक निश्चित परिमाण से अधिक हो जाती है, या शून्य से दूरी को पार करती है। विमान के प्रत्येक समन्वय जोड़ी को पुनरावृत्तियों की संख्या के अनुसार रंग दें, जो उस बिंदु को दहलीज से ऊपर बढ़ने के लिए ले गए थे। और वाइला! जटिलता पैदा होती है।

मंडलब्रॉट सेट में पाया गया जटिलता की चौंकाने वाली गहराई तंत्रिका वैज्ञानिकों को आकस्मिक गुणों के बारे में सबक सिखा सकती है जटिल गुण और मस्तिष्क को समझने के लिए महत्वपूर्ण गुण हैं। सरल घटनाओं के विपरीत, एक पेंडुलम के झूलते जैसे, खुफिया और चेतना जैसे आकस्मिक गुणों को केवल एक प्रणाली के सरल भागों का अध्ययन करके नहीं समझा जा सकता है। यहां तक ​​कि मैनडेलब्रॉट के मामले में नियम पुस्तिका धारण करने से, यह आसानी से नहीं दिखाया जा सकता है कि नियमों का परिणाम जटिलता के कारण होता है। प्रत्येक संख्या को कैसे चक्कर करता है और परिणाम को वापस जोड़कर ऐसा एक खूबसूरती से जटिल स्वरूप बनाते हैं? क्यों न्यूरल कनेक्शन के एक विशेष पैटर्न भाषा और खुफिया के लिए अनुमति देता है? यह सुनिश्चित करने के लिए, मस्तिष्क में अन्य कोशिकाओं के साथ मैपिंग कोशिकाओं और उनके अन्तर्ग्रथनात्मक कनेक्शन का मूल्य होता है। यदि कुछ और नहीं, तो ऐसे नक्शे बताते हैं कि संचार मार्ग संभव हैं। लेकिन यह अकेले ही पर्याप्त नहीं है

आकस्मिक गुणों से काफी करीब से स्वयं-संगठन की अवधारणा है यह विचार है कि नई घटनाएं भागों के बीच परस्पर क्रियाओं से उत्पन्न हो सकती हैं, सिस्टम के किसी भी हिस्से को अग्रणी या नियंत्रित नहीं किया जा सकता है। छोटे कृमि सी। एलिगेंस पर विचार करें प्रौढ़ hermaphrodite कीड़ा में सभी 302 न्यूरॉन्स और synapses मैप, कम करने के विरोध तर्क से, एक वैज्ञानिक विज़ार्ड में वैज्ञानिक बारी चाहिए, जो सोच सकते हैं कि कैसे हर संभव उत्तेजनाओं को कीड़ा प्रतिक्रिया करता है और फिर भी, इस तरह के ज्ञान से सीने में केवल मामूली अंतर्दृष्टि हो सकती है । एलिगेंस के व्यवहार क्या यह सुझाव देता है कि हम न्यूरॉन्स कैसे बातचीत करते हैं, इसके नियमों को पूरी तरह से नहीं जानते हैं? या अभी अनुकरण पर्याप्त नहीं है?

Wikimedia Commons/Dan Dickinson, Goldstein lab, UNC Chapel Hill
गोलकीपर सी एलिगेंस वयस्क hermaphrodites बिल्कुल 302 न्यूरॉन्स है।
स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स / डैन डिकिंसन, गोल्डस्टीन लैब, यूएनसी चैपल हिल

कभी-कभी हमें अधिक गोलाबारी की आवश्यकता होती है यदि हमारे पास पर्याप्त शक्तिशाली कंप्यूटर हैं, तो यह तर्क चला जाता है, एक सिमुलेशन हमें दिखाएगा कि प्रत्येक प्रहार और प्रॉड से प्रत्येक विच्छेदन और साँस का परिणाम। यह मानव मस्तिष्क परियोजना (एचबीपी) के लिए औचित्य है, जो यूरोपीय संघ द्वारा सह-वित्त पोषित उपक्रम है जो स्विट्जरलैंड के ब्लू ब्रेन परियोजना से लक्ष्य प्राप्त किया है। लॉज़ेन में स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में न्यूरोसाइंस्टिस्ट हेनरी मार्कम द्वारा लीड, एचबीपी ने पूरे यूरोप में सुपर कंप्यूटरों के विशाल गोलाबारी का उपयोग करके मानव मस्तिष्क का एक बड़ा सिमुलेशन चलाने की इच्छा जाहिर की। इनमें से कम से कम एक आईबीएम ब्लू जीन सुपरकॉम्प्यूटर है जो प्रति सेकंड लगभग छह चतुर्भुज फ़्लोटिंग प्वाइंट ऑपरेशंस प्रदर्शन करता है!

मैंडेलब्रॉट सेट के मामले में कंप्यूटर जटिलता को ताला खोलने की कुंजी थी – बिना उनके कट्टरपंथी गोलीबारी के, यह संभव है कि कोई भी मानव एक साधारण समीकरण से उभरने वाले सताएं नज़र नहीं पाए। लेकिन किसी कंप्यूटर द्वारा सिम्युलेटेड एक आकस्मिक संपत्ति के लिए, पूर्ण नियम पुस्तिका जाना चाहिए। जैसा कि हम मस्तिष्क में नए अणुओं और विकास के रुझान की खोज करते हैं, हमारी विनम्रता हमारे ज्ञान से बढ़ती है। क्या हम वास्तव में मानव मस्तिष्क के कंप्यूटर मॉडल का निर्माण करने के लिए तैयार हैं, जब हाल ही में कई साल पहले, त्रिपक्षीय संक्रमण के रूप में जाने वाले वयस्क मस्तिष्क में तंत्रिका कनेक्शन के एक व्यापक रूप से स्वीकृत मॉडल गलत पाया गया था? और मस्तिष्क में मस्तिष्क में यादों को कैसे और कहाँ संग्रहीत किया जाता है, जैसे कि प्रश्नों पर neuroscientists के बीच कुछ असहमति अभी भी है। हमारे ज्ञान में अन्य अंतराल- ऐसे "अनाथ" रिसेप्टर्स, जिनके न्यूरोट्रांसमीटर के माता-पिता अभी तक खोज नहीं हुए हैं, ऐसे चंद्रमा स्तर के उपक्रमों के संभावित हब को रेखांकित करते हैं।

इस बात पर जोर देना महत्वपूर्ण है कि इस प्रकार की छोटी छोटी खोज भी छोटे कारणों में बड़ा प्रभाव हो सकता है इस अवधारणा को, गैर-समानता के रूप में जाना जाता है, जटिल प्रणालियों के अंतर्गत आता है। मैंडेलब्रॉट के मामले में, बाल द्वारा विमान पर एक बिंदु की स्थिति को बदलना उसके रंग या परिमाण को पूरी तरह बदल सकता है। मस्तिष्क के मामले में, न्यूरॉन्स के आराम वाले वोल्टेज को समायोजित करने से थोड़ा सा अपनी सामूहिक गतिविधि को पूरी तरह बदल सकता है। पार्टियों के बीच गैर-लाइनर इंटरैक्शन स्वयं-संगठन के लिए केंद्रीय है

मैंडेलब्रॉट सेट में, सभी तराजू के पैटर्न मौजूद हैं, भले ही पर्यवेक्षक अनंत के लिए ज़ूम कर लेते हैं। हालांकि मस्तिष्क जटिलता की एक सही मायने में अनन्त श्रेणी का प्रदर्शन नहीं करता है, लेकिन यह अंतरिक्ष और समय के विभिन्न स्तरों के विशाल स्तर पर संरचना और गतिविधि को प्रदर्शित करता है। जटिल कनेक्टिविटी पैटर्न सूक्ष्म अन्तर्ग्रथनी से पूरे मस्तिष्क पैमाने पर मनाया जाता है। मस्तिष्क की जटिलता के इस पहलू ने हमें आग्रह किया कि मस्तिष्क की हमारी समझ को कोशिकाओं पर ही नहीं बनाया जाए, लेकिन सभी प्रासंगिक तराजू। दरअसल, तंत्रिका तंत्र की "कार्यात्मक इकाई" को कभी-कभी न्यूरॉन के रूप में पहचाना जाता है, लेकिन यह भी बड़ा संवर्ग जिसे सेल असेंबली और नेओकार्टल कॉलम के रूप में जाना जाता है।

मार्कम ने अपने मॉडल के दिमाग का सुझाव देकर एक टेड बात को बंद कर दिया है, एक दिन एक होलोग्राम के माध्यम से मनुष्य से बात कर सकता है चेतना का अनुकरण करने या अन्यथा इस परियोजना की तुलना में अधिक काट देने के हौसले हुए लक्ष्यों को एचबीपी की आलोचनाएं हो सकती हैं। लेकिन अगर हम एचबीपी जैसे विशाल कंप्यूटर सिमुलेशन के जरिए आकस्मिक गुणों को समझ नहीं सकते, तो हम मस्तिष्क कैसे समझ सकते हैं? क्या रिवर्स इंजीनियरिंग मस्तिष्क संभव है?

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हेनरी मार्कराम
स्रोत: फ़्लिकर उपयोगकर्ता सीईए +

एक सच रिवर्स इंजीनियरिंग दृष्टिकोण के लिए अपने सबसे अमूर्त स्तर पर मस्तिष्क को समझना आवश्यक है इस तरह की समग्र समझ स्मृति या अनुभूति के लिए जीन या मस्तिष्क क्षेत्र की आवश्यकता होती है, यह जानने के बावजूद-यह बताता है कि कैसे और क्यों फ़रवरी में जर्नल न्यूरॉन में प्रकाशित एक पेपर ने न्यूरोसाइजिस्टरों को यह विचार करने का आह्वान किया है कि मस्तिष्क में एक सर्किट कितना उपकरण के साथ विच्छेदित होने से पहले काम कर सकता था, जैसा कि किसी को ऐसे वायुगतिकी के रूप में ऐसी अवधारणाओं को समझना चाहिए और एक पक्षी के पंख । यह विचार, जो देर से तंत्रिका वैज्ञानिक डेविड मारर से उत्पन्न हुआ था, का मतलब है कि एचबीपी को सबसे पहले एक सिद्धांत की जरूरत है कि वह अरबों लोगों का अनुकरण करने से पहले भाषा या चेतना न्यूरॉन्स और संक्रमण से उत्पन्न हो सकती है।

जब तक हम यह नहीं जानते हैं कि व्यवहार के लिए किसी प्रकार की गतिविधि या मस्तिष्क के ऊतकों के टुकड़े की आवश्यकता क्यों है, हम वास्तव में दावा नहीं कर सकते कि हम मस्तिष्क को समझते हैं। इस बीच, हमारे प्रयोगों के बारे में सोचने के लिए प्रयोगशाला के बाहर हमेशा सैद्धांतिकों के लिए जगह होगी और पूछें कि जैविक मशीनरी ऐसी जटिलता कैसे प्राप्त कर सकते हैं। न्यूरोसाइंस की नींव केवल एकल कोशिकाओं की आवश्यकता नहीं है, बल्कि महान विचार भी हैं।