Q:
జీవ న్యూరాన్‌లను గమనించడానికి యంత్ర అభ్యాసం ఎలా సహాయపడుతుంది - మరియు ఇది AI యొక్క గందరగోళ రకం ఎందుకు?
A:యంత్ర అభ్యాసం కేవలం మానవ మెదడు కార్యకలాపాలను మోడల్ చేయదు - శాస్త్రవేత్తలు కూడా మెదడును మరియు ఈ వ్యవస్థలు నిర్మించిన వ్యక్తిగత న్యూరాన్‌లను చూడటానికి ML- నడిచే సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తున్నారు.
వైర్డ్ వ్యాసం మెదడును పరిశీలించడానికి మరియు వ్యక్తిగత న్యూరాన్ల లక్షణాలను గుర్తించడానికి కొనసాగుతున్న ప్రయత్నాల గురించి మాట్లాడుతుంది. రచయిత రాబీ గొంజాలెజ్ 2007 ప్రయత్నం గురించి మాట్లాడుతుంటాడు, ఇది యంత్ర అభ్యాస అభివృద్ధి యొక్క అంచున ఉన్న కొన్నింటిని వివరిస్తుంది.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
ఒక విధంగా, ఈ ప్రాజెక్టులు పర్యవేక్షించబడే యంత్ర అభ్యాసం యొక్క శ్రమతో కూడిన స్వభావాన్ని కూడా చూపుతాయి. పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాస కార్యక్రమాలలో, విజయవంతం మరియు ఖచ్చితత్వం కోసం ప్రాజెక్ట్ను ఏర్పాటు చేయడంలో సహాయపడటానికి శిక్షణ సెట్ డేటాను జాగ్రత్తగా లేబుల్ చేయాలి.
ఈ ప్రాజెక్టులకు అవసరమైన లేబులింగ్‌ను పొందడానికి అవసరమైన భారీ కార్మిక ప్రయత్నాలను నిర్వహించడానికి బృందంలోని వివిధ సభ్యులు ఒకచోట చేరిన పరిస్థితి గురించి గొంజాలెజ్ మాట్లాడుతారు - వేసవి విద్యార్థులు, గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థులు మరియు పోస్ట్‌డాక్టోరల్ వ్యక్తుల సేకరణను వివరిస్తూ, మాలిక్యులర్ న్యూరో సైంటిస్ట్ మార్గరెట్ సదర్లాండ్ డేటా ఉల్లేఖనం డేటా సమితిని సిద్ధం చేయడానికి ఎలా సహాయపడుతుందో వివరిస్తుంది. నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ న్యూరోలాజికల్ డిజార్డర్స్ అండ్ స్ట్రోక్, వీటిలో సదర్లాండ్ డైరెక్టర్, ఈ అధ్యయనం యొక్క నిధులలో ఒకరు.
లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి, శాన్ఫ్రాన్సిస్కో న్యూరో సైంటిస్ట్ స్టీఫెన్ ఫింక్‌బీనర్ నేతృత్వంలోని బృందం మరియు గూగుల్‌లోని కొంతమంది నిపుణులు వివిధ రకాల ఫ్లోరోసెంట్ మార్కింగ్ ట్యాగ్‌లతో మరియు లేకుండా కణాల చిత్రాలను గమనించారు. సాంకేతిక పరిజ్ఞానం న్యూరాన్ యొక్క వ్యక్తిగత భాగాలను, ఆక్సాన్లు మరియు డెండ్రైట్‌ల వంటి వాటిని చూసింది మరియు వివిధ రకాలైన కణాలను ఒకదానికొకటి వేరుచేయడానికి ప్రయత్నించింది, ఈ ప్రక్రియలో ఫింక్‌బీనర్ మరియు ఇతరులు సిలికో లేబులింగ్ లేదా ఐఎస్‌ఎల్‌లో పిలిచారు.
ఈ రకమైన పరిశోధన ముఖ్యంగా యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియకు కొత్తగా ఉన్నవారికి గందరగోళంగా ఉంటుంది. ఎందుకంటే యంత్ర అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఆలోచన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇవి మానవ మెదడులో న్యూరాన్లు ఎలా పనిచేస్తాయో డిజిటల్ నమూనాలు.
బయోలాజికల్ న్యూరాన్‌పై నిర్మించిన కృత్రిమ న్యూరాన్, బరువున్న ఇన్‌పుట్‌ల సమితి, పరివర్తన ఫంక్షన్ మరియు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌ను కలిగి ఉంది. బయోలాజికల్ న్యూరాన్ల మాదిరిగానే, ఇది డేటా-ఆధారిత ఇన్‌పుట్‌ల యొక్క కొన్ని రూపాలను తీసుకుంటుంది మరియు అవుట్‌పుట్‌ను అందిస్తుంది. కాబట్టి శాస్త్రవేత్తలు ఈ జీవశాస్త్ర ప్రేరేపిత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను వాస్తవానికి జీవ న్యూరాన్‌లను చూడటానికి ఉపయోగించడం విడ్డూరంగా ఉంది.
ఒక విధంగా, ఇది పునరావృత సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క కుందేలు రంధ్రం నుండి ఒక నిర్దిష్ట మార్గంలో వెళుతుంది - కాని ఇది ఈ పరిశ్రమలో అభ్యాస ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి కూడా సహాయపడుతుంది - మరియు చివరికి, న్యూరోసైన్స్ మరియు ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ చాలా దగ్గరగా మారుతున్నాయని కూడా ఇది రుజువు చేస్తుంది. లింక్. కొంతమంది అభిప్రాయాలలో, గొప్ప ఐటి మనస్సు రే కుర్జ్‌వీల్ మాట్లాడిన ఏకవచనానికి మేము చేరుకుంటున్నాము, ఇక్కడ మానవులు మరియు యంత్రాల మధ్య రేఖలు క్రమంగా అస్పష్టంగా మారతాయి. ఈ కొత్త మోడళ్లన్నీ ఎలా పనిచేస్తాయో బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి శాస్త్రవేత్తలు ఈ శక్తివంతమైన టెక్నాలజీలను మన ప్రపంచానికి ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారో చూడటం ముఖ్యం.
