The embodied brain: Bridging the brain, body, and behavior with biorealistic neuromechanical models
यह शोध पत्र उन उन्नत बायोरियलिस्टिक न्यूरोमैकेनिकल मॉडलों की समीक्षा करता है जो शरीर और पर्यावरणीय सिमुलेशन के साथ तंत्रिका नियंत्रकों (न्यूरल कंट्रोलर्स) को एकीकृत करते हैं, जो अप्राप्य जैव-भौतिक चरों का अनुमान लगाने, परीक्षण योग्य परिकल्पनाएं उत्पन्न करने और तंत्रिका विज्ञान, रोबोटिक्स और स्वास्थ्य सेवा के बीच अंतर-विषयक सहयोग को बढ़ावा देने के लिए उनकी उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप केवल स्टीयरिंग व्हील पर ड्राइवर के हाथों को देखकर यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि कार कैसे चलती है। आप अनुमान लगा सकते हैं कि वे मुड़ रहे हैं, लेकिन आप इंजन की दहाड़, सड़क पर टायरों के घर्षण और मोड़ पर कार के वजन के बदलने के तरीके को मिस कर देंगे। लंबे समय तक, पशु व्यवहार का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिकों को इसी तरह की समस्या का सामना करना पड़ा: वे एक जानवर को चलते हुए देख सकते थे या उसकी कुछ मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड कर सकते थे, लेकिन वे शरीर के भीतर की अदृश्य शक्तियों या मस्तिष्क, मांसपेशियों और दुनिया के बीच संकेतों के जटिल लूप को आसानी से नहीं देख पाते थे। न्यूरोसाइंस (तंत्रिका विज्ञान) के रूप में ज्ञात यह क्षेत्र, इस रहस्य को सुलझाने की कोशिश कर रहा है कि मस्तिष्क गति को कैसे नियंत्रित करता है। मुख्य विचार यह है कि आप "सॉफ्टवेयर" (मस्तिष्क) को समझे बिना उसके "हार्डवेयर" (शरीर) और "पर्यावरण" (वह दुनिया जिसमें वह रहता है) को नहीं समझ सकते। यदि आप जानना चाहते हैं कि एक मक्खी दीवार पर क्यों बैठती है या एक मछली छाया से क्यों दूर भागती है, तो आपको पूरे सिस्टम को एक साथ काम करते हुए देखना होगा, न कि केवल मस्तिष्क को अलग से।
यह शोध पत्र उस पहेली को सुलझाने के लिए "बायोरियलिस्टिक न्यूरोमैकेनिकल मॉडल्स" (biorealistic neuromechanical models) का उपयोग करके एक शक्तिशाली नया तरीका पेश करता है। इन मॉडल्स को एक वीडियो गेम के भीतर रहने वाले जानवरों के अविश्वसनीय रूप से विस्तृत, डिजिटल जुड़वा (digital twins) के रूप में सोचें। लेकिन केवल दिखने में शानदार होने के बजाय, इन डिजिटल जानवरों में वास्तविक भौतिकी (physics) होती है: उनके पास हड्डियाँ, मांसपेशियाँ और नसें होती हैं जो बिल्कुल असली चीज़ की तरह काम करती हैं। लेखक बताते हैं कि कैसे वैज्ञानिक अब एक आभासी जानवर बना सकते हैं, उसे वही संवेदी जानकारी दे सकते हैं जो एक वास्तविक जानवर को मिलती है, और उसे एक सिम्युलेटेड दुनिया में चलते हुए देख सकते हैं। जादू इसलिए होता है क्योंकि एक वास्तविक जानवर के विपरीत, आप इस डिजिटल जुड़वा को रोक सकते हैं, इसके "मस्तिष्क" के अंदर देख सकते हैं कि हर एक न्यूरॉन कैसे सक्रिय हो रहा है, और यहाँ तक कि यह देखने के लिए इसके शरीर के अंगों को बदल भी सकते हैं कि क्या होता है।
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि ये मॉडल्स दो कारणों से एक गेम-चेंजर हैं। पहला, वे अदृश्य डेटा के लिए एक 'टाइम मशीन' की तरह काम करते हैं। यदि कोई वैज्ञानिक एक वास्तविक जानवर के चलने को रिकॉर्ड करता है लेकिन उसकी मांसपेशियों के भीतर के सूक्ष्म बलों को नहीं माप सकता, तो वे उस चाल को डिजिटल मॉडल में "रिप्ले" कर सकते हैं। कंप्यूटर फिर गणना करता है कि उन छिपी हुई शक्तियों को क्या होना चाहिए था जिससे वह गति संभव हुई, जिससे प्रयोग के खाली स्थानों को प्रभावी ढंग से भरा जा सके। दूसरा, ये मॉडल्स "क्या होगा अगर" वाले सवालों के लिए एक सुरक्षित मैदान हैं। वैज्ञानिक जंगली विचारों का परीक्षण कर सकते हैं, जैसे कि "क्या होगा यदि यह विशिष्ट तंत्रिका (nerve) सक्रिय नहीं हुई?" या "क्या होगा यदि जानवर का पैर दोगुना भारी होता?" बिना किसी वास्तविक जीव को नुकसान पहुँचाए। लेखक दिखाते हैं कि इन डिजिटल शरीरों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जोड़कर, हम अंततः इस सिद्धांत का परीक्षण कर सकते हैं कि कैसे मस्तिष्क गति को एक बंद लूप (closed loop) में नियंत्रित करता है, जहाँ शरीर की प्रतिक्रिया बदल देती है कि मस्तिष्क आगे क्या करेगा।
हालाँकि, शोध पत्र सावधानी बरतते हुए यह नोट करता है कि ये अभी भी सिमुलेशन हैं। वे अभी तक वास्तविकता की पूर्ण प्रतियाँ नहीं हैं; वे उपकरण हैं जो हमें अनुमान लगाने और परीक्षण करने में मदद करते हैं। लेखकों का तर्क है कि जबकि हम अभी भी एक शरीर के हर एक परमाणु का अनुकरण नहीं कर सकते, ये मॉडल्स बेहतर हो रहे हैं और उस अंतर को पाटने में मदद कर रहे हैं जिसे हम माप सकते हैं और जिसे हमें जानने की आवश्यकता है। वे सुझाव देते हैं कि न्यूरोसाइंस का भविष्य वास्तविक प्रयोगों को इन डिजिटल सरोगेट्स (surrogates) के साथ मिलाने में निहित है, कंप्यूटर का उपयोग लैब में अगले कदम को निर्देशित करने के लिए करना है। यह एक को-पायलट होने जैसा है जो वास्तविक पायलट को तूफान में रास्ता दिखाने में मदद करने के लिए सिम्युलेटर में दस लाख टेस्ट फ्लाइट चला सकता है। मस्तिष्क, शरीर और पर्यावरण को एक जुड़े हुए टीम के रूप में मानकर, ये मॉडल्स इस कोड को तोड़ने का एक नया तरीका प्रदान करते हैं कि हम कैसे चलते हैं, महसूस करते हैं और अपने आस-पास की दुनिया के साथ कैसे बातचीत करते हैं।
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