ओपनवॉर्म की जियोवन्नी इडली: दिमाग, कीड़े और कृत्रिम बुद्धिमत्ता

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कल्पना करें कि आप अपने कंप्यूटर की कल्पना का अनुमान लगा रहे हैं। आपका मस्तिष्क एक विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन है - ए कृत्रिम होशियारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग में नवीनतम देखने के लिए 7 अद्भुत वेबसाइटेंआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 2001 से अभी तक एचएएल नहीं है: द स्पेस ओडिसी... लेकिन हम भयानक रूप से करीब आ रहे हैं। निश्चित रूप से, एक दिन यह हॉलीवुड द्वारा चर्चित किए जा रहे विज्ञान फाई पोटाबोलर्स के समान हो सकता है ... अधिक पढ़ें जो सिम्युलेटेड आंखों और सिम्युलेटेड मांसपेशियों और सिम्युलेटेड तंत्रिका अंत से जुड़ता है, जो एक सिम्युलेटेड दुनिया के साथ बातचीत करता है। आप ठीक वैसा ही सोचते और महसूस करते हैं जैसा आप अभी करते हैं, लेकिन ग्रे मांस में लागू होने के बजाय, आपका दिमाग सिलिकॉन पर चलता है।

संपूर्ण मानव मस्तिष्क को इस तरह से बदलना एक तरह से बंद है, लेकिन एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट के बारे में है ज्ञात करने के लिए सबसे सरल जानवरों में से एक, न्यूरोलॉजी और शरीर विज्ञान का अनुकरण करके महत्वपूर्ण पहला कदम विज्ञान। ओपनवॉर्म टीम, जो अभी-अभी पूरा हुआ एक सफल किकस्टार्टर, C के पूर्ण सिमुलेशन के निर्माण से महीनों दूर है। एलिगेंस, 302 न्यूरॉन्स के साथ एक साधारण नेमाटोड कृमि। सिम्युलेटेड कीड़ा नकली पानी में तैर जाएगा, नकली उत्तेजना पर प्रतिक्रिया करेगा, और (इस तरह के एक सरल जीव को डिग्री तक), सोच सकता है।

इस साक्षात्कार में, हम कृत्रिम बुद्धि में उनके काम के बारे में ओपनवर्म परियोजना के सह-संस्थापक जियोवानी इदिली के साथ बात कर रहे हैं। ओपनवॉर्म टीम इंजीनियरों की एक बहुराष्ट्रीय टीम है, जो कई वर्षों से कृमि सिमुलेशन पर काम कर रहे हैं। वे सहयोग करने के लिए Google डिस्क और ड्रॉपबॉक्स जैसे फ़ाइल-साझाकरण टूल का उपयोग करते हैं, और उनकी मीटिंग्स को Google+ Hangout के रूप में सार्वजनिक रूप से स्ट्रीम किया जाता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य

muo: हाय जियोवन्नी! यह स्पष्ट रूप से एक बहुत ही जटिल और चुनौतीपूर्ण परियोजना है - क्या आप अब तक सिमुलेशन पर आपके द्वारा की गई प्रगति का वर्णन कर सकते हैं और क्या करना बाकी है? आपको क्या लगता है कि आगे बढ़ने वाली सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियाँ होंगी?

जियोवानी: हमने कृमि के शरीर और आसपास के वातावरण पर बहुत प्रगति की है जो हमारे आभासी पेट्री डिश का प्रतिनिधित्व करेगा। हम अवतार में विश्वास करते हैं, जिसका अर्थ है कि वैक्यूम में एक मस्तिष्क बिना किसी के कम दिलचस्प होगा नकली पर्यावरण - "कृमि मैट्रिक्स" यदि आप - कि मस्तिष्क अपनी संवेदी के माध्यम से अनुभव कर सकता है न्यूरॉन्स।

यही कारण है कि हमने पहले कृमि शरीर में बहुत प्रयास करने के साथ शुरुआत की। हमारे पास अब तक जो है वह है शारीरिक रूप से सटीक, दबावयुक्त छल्ली जिसमें संविदात्मक मांसपेशी कोशिकाएं होती हैं, और सब कुछ रखने के लिए जिलेटिन जैसे द्रव से भर जाता है। समानांतर में, हम मस्तिष्क को चलाने के लिए काम कर रहे हैं, और हम वर्तमान में पूरे सी के पहले परीक्षण चला रहे हैं। एलिगेंस न्यूरोनल नेटवर्क (प्रसिद्ध 302 न्यूरॉन्स)।

अब हम इस बिंदु पर पहुंच रहे हैं कि हम मस्तिष्क को शरीर में प्लग करना शुरू कर सकते हैं और फिर देखते हैं कि क्या होता है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह कीड़ा "जीवित" है, क्योंकि इसके अंग नहीं हैं और बहुत सारे जैविक विस्तार अभी भी गायब हैं, लेकिन यह हमें सक्षम करेगा मोटर सिस्टम पर लूप बंद करें, इसलिए हम विभिन्न प्रकार के कृमि उत्पन्न करने के लिए मस्तिष्क और मांसपेशियों का प्रयोग और ट्विकिंग शुरू कर सकते हैं हरकत। यह अकेला हमें कुछ समय के लिए व्यस्त रखेगा।

दो अलग-अलग तरह की चुनौतियाँ हैं - शोध चुनौतियाँ और तकनीकी। अनुसंधान चुनौतियां किसी भी वैज्ञानिक उपक्रम की खासियत हैं। आप यह नहीं जानते कि आप कब अटकेंगे या क्या करेंगे, लेकिन यहाँ एक स्पष्ट चुनौती यह है कि भले ही मस्तिष्क मैप किया गया हो और न्यूरॉन्स के बीच संबंध ज्ञात हों, हम अभी भी व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के बारे में खुद को और उनकी विशेषताओं के बारे में बहुत कुछ नहीं जानते हैं, जो हमें उन्हें ट्यून करने के लिए बहुत काम के साथ छोड़ देता है - उल्लेखनीय, लेकिन कठिन और समय लेने वाली।

यह मुश्किल है क्योंकि जानवर बहुत छोटा है और अभी तक फायरिंग मस्तिष्क के विवो इमेजिंग में करना असंभव है। सौभाग्य से, और यह हाल की खबर है, नई तकनीकें सामने आ रही हैं इससे हमें कुछ अंतराल भरने में मदद मिल सकती है।

इंजीनियरिंग के संदर्भ में, कई तकनीकी चुनौतियाँ हैं, लेकिन मैं कहता हूँ कि मुख्य एक सिमुलेशन का प्रदर्शन होगा। हम जीपीयू और क्लस्टर पर सिमुलेशन चला रहे हैं, लेकिन फिर भी अनुकरण करने में बहुत समय लगता है; वहां बहुत काम करना है।

ब्राउज़र वर्म सिमुलेशन

muo: किकस्टार्टर पुरस्कारों में से एक जो आपने अपने बैकरों को उपलब्ध कराया था, वह आपके ब्राउज़र में कृमि के आंशिक सिमुलेशन तक पहुंच गया था, जिसमें मांसलता भी शामिल थी। जैसा कि आप सिमुलेशन के अधिक (मस्तिष्क की तरह) पूरा करते हैं, क्या आप उन तत्वों को ब्राउज़र में भी उपलब्ध कराने की योजना बनाते हैं? पूर्ण सिमुलेशन चलाने के लिए कितना गहन होगा?

जियोवानी: हाँ - यह बिल्कुल विचार है। WormSim उपलब्ध नवीनतम सिमुलेशन में एक विंडो होगी। एक बार जब हम कुछ महत्वपूर्ण प्रगति करते हैं, जैसे कि प्लगिंग ए अनुकरण में दिमाग लगाना Geeks वजनी: क्या एक मानव एक कंप्यूटर की तुलना में तेजी से सोचता है? अधिक पढ़ें , यह WormSim को रोल आउट किया जाएगा। सिमुलेशन बहुत गहन होगा, लेकिन वर्मसम वास्तुकला वर्तमान में उस से डिकूप्टेड है, में भावना है कि हम आवश्यक बुनियादी ढांचे (GPU क्लस्टर आदि) पर सिमुलेशन चलाएंगे और फिर स्टोर करेंगे परिणाम है। इन परिणामों को WormSim पर स्ट्रीम किया जाएगा, इसलिए लोग सिमुलेशन में आगे और पीछे स्कैन कर पाएंगे, 3D कैमरा कंट्रोल का उपयोग करेंगे और चीजों पर क्लिक करेंगे और सिमुलेशन मेटाडेटा तक पहुंच पाएंगे।

अगला कदम

muo: चूंकि सी। एलिगेंस सिर्फ शुरुआत है, नेमाटोड के बाद, अगला कदम क्या है? नेमाटोड और एक अधिक जटिल जीव के बीच क्या चुनौतियां उत्पन्न होती हैं?

जियोवानी: सही बात। हम भविष्य के लिए अपनी प्रौद्योगिकी योजना बनाने की कोशिश कर रहे हैं, और हम चाहते हैं हमारा इंजन कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के लिए लेगोस की तरह थोड़ा, आदर्श रूप से, ताकि सी के बाद। एलिगेंस जिसे हमें खरोंच से शुरू नहीं करना है, लेकिन एक अधिक जटिल जीव को इकट्ठा कर सकता है जो हमने पहले ही बनाया है।

उम्मीदवार जोंक (10k न्यूरॉन्स) और फल मक्खी या लार्वा ज़ेब्राफिश (दोनों लगभग 100k न्यूरॉन्स) हैं। यह केवल कितने न्यूरॉन्स की बात नहीं है, बल्कि एक जीव का कितना अच्छा अध्ययन है। यह निश्चित रूप से होने वाला है कि कुछ वर्ष पहले हम अन्य जीवों से निपटने के बारे में सोच सकते हैं, लेकिन यदि कोई अन्य समूह चाहता था उन जीवों में से किसी पर भी आरंभ करने के लिए, हम किसी भी तरह से मदद करने के लिए ऊपर और परे जाने में खुश होंगे - हमारे सभी उपकरण हैं खुला हुआ।

मुख्य चुनौती यह है कि जैसे एक जीव का मस्तिष्क बड़ा और बड़ा हो जाता है, जैसे एक माउस अपने 75 मिलियन न्यूरॉन्स के साथ, आप उचित मात्रा में बने अच्छी तरह से परिभाषित न्यूरोनल सर्किट के बजाय आबादी के साथ काम करने के लिए मजबूर हैं न्यूरॉन्स। "पाश को बंद करना" थोड़ा मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा आप और अधिक की जरूरत है कम्प्यूटेशनल शक्ति विज्ञान के लिए अपना सीपीयू समय दान करने के 10 तरीके अधिक पढ़ें , और कुछ कर रहे हैं जैसे हम सी के साथ क्या प्रयास कर रहे हैं। एलिगेंस, सेल-बाय-सेल सिमुलेशन न्यूरॉन्स तक सीमित नहीं है, एकमुश्त अकल्पनीय है। एक बार जब आप उस वृहद स्तर पर पहुँच जाते हैं, तो आपको कुछ अधिक मोटे अनाज के साथ काम करने के लिए मजबूर किया जाता है। लेकिन यह होने जा रहा है, इसमें कोई शक नहीं!

सत्यापन और परीक्षण

muo: यह देखते हुए कि आपके द्वारा विकसित किया जा रहा सॉफ़्टवेयर बहुत जटिल है और इसमें कई स्तरों पर सिमुलेशन शामिल हैं, आप सफलता निर्धारित करने के लिए अपने मॉडल को कैसे मान्य करते हैं? क्या आप ऐसे परीक्षण कर रहे हैं जो आप करना चाहते हैं, लेकिन अभी तक नहीं कर पाए हैं?

जियोवानी: दानेदारता के प्रत्येक स्तर पर हम प्रयोगात्मक परिणामों के खिलाफ हमारे सॉफ्टवेयर घटकों को "यूनिट-टेस्ट" करते हैं। प्रयोगात्मक डेटा या तो पहले से ही खुले में उपलब्ध है, या उन प्रयोगशालाओं से आता है जो इसे हमें दान करने का निर्णय लेते हैं। न्यूरोनल सिमुलेशन को न्यूरोनल गतिविधि पर प्रयोगात्मक माप से मेल खाना है। कृमि के शरीर और उसके पर्यावरण के लिए यांत्रिक सिमुलेशन को भौतिकी के नियमों का पालन करना होगा।

इसी तरह, सिम्युलेटेड वर्म (तैराकी / क्रॉलिंग) के मैक्रो व्यवहार को उस स्तर पर प्रयोगात्मक टिप्पणियों का पालन करना होगा। वास्तव में है हम में से एक समूह जो डेटा की एक अविश्वसनीय राशि तैयार करने पर काम कर रहे हैं ताकि हम मात्रात्मक रूप से कह सकें सुनिश्चित करें कि जैसे ही हमारा अनुकरण होने के लिए तैयार है, हमारा कीड़ा असली की तरह ही लड़खड़ा रहा है का परीक्षण किया।

अनुसंधान के अनुप्रयोग

muo: इस तरह के सिमुलेशन का कौन सा एप्लिकेशन आपके लिए सबसे रोमांचक है? इस तकनीक के सबसे महत्वपूर्ण उपयोग क्या हैं?

जियोवानी: इस तरह का अनुकरण, जब मान्य होता है, हमें जीवित जानवरों के बजाय कंप्यूटर पर प्रयोगों का संचालन करने में सक्षम बना सकता है। पुन: प्रयोग करने और प्रयोग किए जाने की सरासर संख्या के संदर्भ में इसके स्पष्ट लाभ हैं। सी। एलिगेंस मानव रोग के लिए एक मॉडल जीव है, इसलिए हम संभवतः बीमारियों में नीचे-ऊपर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के बारे में बात कर रहे हैं अल्जाइमर, पार्किंसंस और हंटिंगटन की तरह, बस कुछ का नाम लेने के लिए - और परिणाम के रूप में इलाज में तेजी लाने की उम्मीद है। इंजन में अलग-अलग मॉडल को लोड करके मानव ऊतकों की स्वस्थ या रोगग्रस्त आबादी को अनुकरण करने के लिए एक ही तकनीक का इस्तेमाल किया जा सकता है।

निजी तौर पर, मैं बेहद उत्साहित हूं कि हम जो कर रहे हैं, उससे हमें यह समझने में मदद मिल सकती है कि दिमाग बहुत ही ट्रैक्टेबल पैमाने पर कैसे काम करता है। जरा कल्पना करें कि इसका क्या अर्थ है यदि हम मापदंडों के एक सेट के रूप में एक कीड़े के मस्तिष्क को पकड़ सकते हैं (जो है) नई इमेजिंग प्रौद्योगिकियों के साथ तेजी से संभव हो रहा है) और हमारे में उन्हीं मापदंडों को खिलाएं सिमुलेशन। यह विज्ञान कथा की तरह लग सकता है, लेकिन यादों को पहले से ही जीवित जानवरों में प्रत्यारोपित किया गया है।

आपके लिए ओपनवॉर्म का क्या मतलब है

ओपनवर्म परियोजना के पीछे की तकनीक कई स्तरों पर रोमांचक है। पूरे जानवरों के दिमाग का नक्शा बनाने और अनुकरण करने की तकनीक ने मानव स्थिति के लिए गहरा और अंततः विश्व-बदलते निहितार्थ हैं।

एक और अधिक तत्काल स्तर पर, नकली जानवरों पर प्रयोग करने और सूक्ष्म रूप से रोगों का अध्ययन करने की क्षमता, कम्प्यूटेशनल विवरण अच्छी तरह से एक पूरी तरह से नए प्रकार के विज्ञान को सक्षम कर सकता है - प्रयोग, कंप्यूटर द्वारा, कंप्यूटर पर। OpenWorm की तकनीक, बड़े जीवों तक बढ़ जाती है, जो हमें पूरी तरह से नए और रोमांचक तरीकों से स्किज़ोफ्रेनिया और कैंसर जैसी गंभीर बीमारियों का अध्ययन करने की अनुमति दे सकती है।

दस साल में आप इस तकनीक से मानव जाति को क्या हासिल करते हैं? पचास? हमें टिप्पणियों में बताएं! आप www.openworm.org पर OpenWorm टीम का अनुसरण कर सकते हैं