फ्रूट फ्लाई का मस्तिष्क खुला स्रोत होने के बाद, यह मनुष्यों की तुलना में अधिक व्यस्त है: गेम खेलना, के-लाइन देखना और पार्क करना सीखना।

सार:

एक फल मक्खी हाल ही में एक व्यस्त डिजिटल जीवन जी रही है।

कुछ लोगों ने इसे बिटकॉइन अटकलों का अनुकरण करने के लिए $100 दिए, दूसरों ने इसे लिंक्डइन पोस्ट लिखने के लिए कहा, और अंततः एक आभासी "फल मक्खी स्वर्ग" में चले गए।

यह रिले 3 सितंबर को शुरू हुई थी। ड्रोसोफिला तंत्रिका तंत्र का एक वायरिंग आरेख जिसे MalCNS v1.0 कहा जाता है, जनता के लिए उपलब्ध कराया गया था, और प्रोग्रामर ने तुरंत इसे अपना लिया।

यह डेटा एक वयस्क नर फल मक्खी के मस्तिष्क और उदर तंत्रिका कॉर्ड को कवर करता है, जो कीट की रीढ़ की हड्डी के बराबर है। संपूर्ण आरेख 166,700 न्यूरॉन्स और लगभग 124 मिलियन सिनैप्टिक कनेक्शनों को रेखांकित करता है, जिन्हें आंखों से लेकर पैरों को नियंत्रित करने वाले मोटर न्यूरॉन्स तक का पता लगाया जा सकता है।

डेटा पोर्टल फ्लाईवायर कोडेक्स के विकास में शामिल शोधकर्ताओं ने कहा कि साइट तेजी से दिन में हजारों बार डाउनलोड हो रही थी। एआई प्रोग्रामिंग टूल गेम, ग्राफिक्स और नियंत्रण इंटरफेस के निर्माण की सीमा को भी कम करते हैं।

जो मूल रूप से एक तंत्रिका विज्ञान सामग्री थी जिसका उपयोग दृष्टि, गति और प्रेमालाप का अध्ययन करने के लिए किया जाता था, कुछ ही दिनों में इंटरनेट डेवलपर्स के लिए नया खिलौना बॉक्स बन गया।

01इंटरनेट ने इसे कई जीवन दिए हैं

यह चलन सबसे पहले "माइनक्राफ्ट" से फैला।

जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के स्नातक छात्र इवान सिंक्लेयर स्मिथ ने फ्रूट फ्लाई न्यूरल नेटवर्क को क्यूब वर्ल्ड से जोड़ा, दृश्य छवियों को न्यूरल इनपुट में परिवर्तित किया, और फिर नेटवर्क गतिविधि से आंदोलन निर्देश पढ़े। प्रयोग का वीडियो जारी होने के बाद, यह वायरल हो गया, और अन्य डेवलपर्स ने निकायों और कार्यों को उसी वायरिंग आरेख के साथ बदलना शुरू कर दिया।

सॉफ्टवेयर इंजीनियर मार्क अनथैंक ने एक नकली फ्रूट फ्लाई को साइड पार्किंग का अभ्यास करने के लिए कहा, और एक बार इसे पूरा करने से पहले सैकड़ों बार असफल रहे। क्योंकि वह यह बर्दाश्त नहीं कर सके कि वास्तव में कुछ लोग टर्न सिग्नल का उपयोग करते थे, उन्होंने फल मक्खियों के लिए टर्निंग लाइट के नियम जोड़े।

अनथैंक ने बाद में न्यूयॉर्क टाइम्स को रिले का सारांश दिया: हर कोई जो सोच रहा था वह यह नहीं था कि फल मक्खी क्या कर सकती है, बल्कि वह क्या हास्यास्पद चीजें कर सकती है।

तो फल मक्खी संगीत सुनने लगी। एक परियोजना "वाई.एम.सी.ए." का पालन करने के लिए चार संगीत नोट्स को उत्तेजना संकेतों में परिवर्तित करती है; एक अन्य परियोजना इसे रूबिक क्यूब बनाने के लिए प्रशिक्षित करती है।

404 मीडिया में लिंक्डइन पोस्ट लिखने, ग्रिल्ड मीट तराशने और डिजिटल फल मक्खियों को खतरे से मुक्त आभासी दुनिया में भेजने की भी सूची है। कुछ डेवलपर्स ने नर फल मक्खी को अन्य नर फल मक्खी के पास जाने के लिए अधिक इच्छुक बनाने के लिए उत्तेजना स्थितियों को संशोधित किया है।

ये परियोजनाएं समान तंत्रिका वायरिंग आरेख साझा करती हैं, लेकिन पूर्णता की डिग्री बहुत अलग है।

कुछ लोग पूर्व-व्यवस्थित क्रियाओं को फ्रूट फ्लाई न्यूरल नेटवर्क से जोड़ते हैं, कुछ पुरस्कार और दंड जोड़ते हैं, यह देखने की उम्मीद में कि क्या नेटवर्क व्यवहार बदल सकता है; कुछ तो बस मज़ेदार विचार हैं।

छोटे वीडियो में, वे सभी ऐसे दिखते हैं जैसे "डिजिटल फल मक्खियों ने नए कौशल सीख लिए हैं।" वास्तव में जो मिश्रित है वह प्रदर्शन, प्रशिक्षण और कल्पना है।

डूम सार्वजनिक प्रयोग प्रक्रिया के साथ सबसे पूर्ण परियोजनाओं में से एक है।

सॉफ्टवेयर इंजीनियर एलेक्स वर्मुथ खेल छवियों को दृश्य उत्तेजनाओं में परिवर्तित करता है और उन्हें संवेदी न्यूरॉन्स को भेजता है; फिर नेटवर्क गतिविधि को मोड़ने, आगे बढ़ने और फायरिंग में मैप किया जाता है। जब चरित्र को नुकसान पहुंचाया जाता है, तो कार्यक्रम घृणा प्रतिक्रियाओं से संबंधित दो डोपामाइन कोशिकाओं को उत्तेजित करेगा, उम्मीद है कि यह धीरे-धीरे खतरे से बचना सीख जाएगा।

यह प्रयोग हजारों राउंड तक चलाया गया।

फल मक्खियाँ कभी-कभी अपने दुश्मनों पर हमला करती हैं, लेकिन उन्होंने यह साबित नहीं किया है कि उन्होंने जीवित रहना सीख लिया है।

प्रोजेक्ट का नवीनतम संस्करण स्वयं डेवलपर्स द्वारा निर्धारित दृश्य, वातानुकूलित रिफ्लेक्स और उत्तरजीविता परीक्षणों में विफल रहा। खेल का विस्तार करना, या कनेक्शन भार को समायोजित करना, अकेले यह साबित नहीं करता है कि सीखना हुआ है।

सुपर मारियो 64 में फल मक्खियों का प्रशिक्षण, पुरस्कार या सितारे इकट्ठा करने का कोई लक्ष्य नहीं है। यह बार-बार चलता है और दीवारों से टकराता है।

"रिदम लाइटसेबर" का लोकप्रिय वीडियो रिकॉर्ड किए गए अनुक्रमों पर निर्भर करता है, और डेवलपर्स अभी भी बाहरी संकेतों को कम करने और सिस्टम को नए दृश्यों के आधार पर सीधे प्रतिक्रिया देने की कोशिश कर रहे हैं।

वॉर्मथ ने बाद में स्टोंकफ्लाई बनाया।

बिटकॉइन के-लाइन को कम-परिभाषा चित्र के रूप में खींचा जाता है और नकली फल मक्खी की बाईं और दाईं आंखों पर भेजा जाता है; नेटवर्क आउटपुट खरीदते हैं, बेचते हैं या रखते हैं, और लाभ और हानि ट्रिगर क्रमशः कृत्रिम रूप से इनाम और घृणा संकेत निर्धारित करते हैं।

एक प्रयास में, इसने थोड़े समय के लिए लगभग 1 डॉलर कमाया, फिर मुद्रा की कीमत गिरने के कारण इसे वापस खो दिया। प्रोजेक्ट डिफ़ॉल्ट रूप से सिम्युलेटेड ट्रेडिंग का उपयोग करता है, और लेखक ने यह साबित नहीं किया है कि फल मक्खियों ने पैसा बनाना सीख लिया है।

02वायरिंग आरेख का होना मस्तिष्क के होने के समान नहीं है

इस मानचित्र को बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने केंद्रीय तंत्रिका तंत्र को 66 भागों में विभाजित किया, सात इलेक्ट्रॉन सूक्ष्मदर्शी को एक वर्ष तक लगातार काम करने दिया, एआई का उपयोग करके लाखों द्वि-आयामी छवियों को एक त्रि-आयामी संरचना में जोड़ा, और फिर मैन्युअल रूप से एक-एक करके न्यूरॉन्स और सिनैप्स की जांच की।

इस तंत्रिका नेटवर्क को कंप्यूटर पर चलाने के लिए, वायरिंग आरेख का होना पर्याप्त नहीं है। डेवलपर को आरेख में लुप्त जानकारी के लिए भी अनुमान लगाना चाहिए।

कनेक्टोम प्रत्येक तार तक सटीक हो सकता है, लेकिन यह प्रत्येक न्यूरॉन की वर्तमान स्थिति, वास्तविक सिनैप्टिक शक्ति और न्यूरोट्रांसमीटर परिवर्तनों को पूरी तरह से रिकॉर्ड नहीं करता है, न ही यह सभी मांसपेशियों, हार्मोन और शरीर के आंतरिक वातावरण को कंप्यूटर में लाता है।

न्यूरॉन्स कैसे डिस्चार्ज होते हैं, दृश्य संकेत कितना मजबूत है, और गतिविधियों का कौन सा समूह शूटिंग या मोड़ के अनुरूप है, इन सभी को मैन्युअल रूप से भरना होगा। मापदंडों के एक सेट को बदलने पर, एक ही ग्राफ़ पूरी तरह से अलग व्यवहार दिखा सकता है।

यह यह भी बताता है कि डिजिटल फल मक्खियाँ इतनी आसानी से खिलाड़ियों, ड्राइवरों और व्यापारियों में क्यों बदल जाती हैं।

डेवलपर्स तैयार दिमाग को आभासी दुनिया में नहीं ले जा रहे हैं। उन्हें एक ऐसे नेटवर्क का सामना करना पड़ा जो काफी जटिल था लेकिन बहुत सारी कमियाँ छोड़ गया: गेम ने दृश्य और पुरस्कार प्रदान किए, कोड ने शरीर और गति प्रदान की, और फ्रूट फ्लाई वायरिंग आरेख ने बीच में गतिविधि को रिले किया।

हर बार जब वातावरण बदलता है, तो डेवलपर्स को फिर से जवाब देना पड़ता है: बाहरी दुनिया को तंत्रिका तंत्र में कैसे भेजा जाए, तंत्रिका गतिविधि को क्रियाओं में कैसे बदला जाए, कौन से कनेक्शन अपरिवर्तित रहने चाहिए, और कौन से मापदंडों का केवल अनुमान लगाया जा सकता है।

न्यूरोवैज्ञानिक फिर इन परिकल्पनाओं को एक-एक करके संशोधित कर सकते हैं और उनकी तुलना जीवित मक्खियों से कर सकते हैं।

कौन सा न्यूरॉन मॉडल वास्तविक गतिविधि के करीब है, कौन से सर्किट मोड़, पलायन और प्रेमालाप निर्धारित करते हैं, और क्या एक कनेक्शन बदलने से एक ही समय में दूसरा व्यवहार नष्ट हो जाएगा, इन सभी का उत्तर पूरे नेटवर्क में दिया जा सकता है।

जब लोग इस रोडमैप को खत्म करते हैं तो गेम खेलना, साइड पार्किंग और सिम्युलेटेड ट्रेडिंग खेलना कुछ शुरुआती तरीके हैं।

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