Proposing an Artificial Neural Networks-based Model to Simulate Human Visual Cortex

कल्पना कीजिए कि आपका मस्तिष्क एक परम, सुपर-एडवांस्ड कंप्यूटर है, लेकिन सिलिकॉन चिप्स और तारों के बजाय, यह अरबों सूक्ष्म, जीवित कोशिकाओं से बना है जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है। ये न्यूरॉन्स छोटे संदेशवाहकों की तरह हैं जो विद्युत चिंगारियों और रासायनिक संकेतों का उपयोग करके एक-दूसरे से बात करते हैं। लंबे समय से, वैज्ञानिक ऐसे कृत्रिम कंप्यूटर बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो हमारी तरह सोच सकें, जिन्हें "आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क" (Artificial Neural Networks) कहा जाता है। आप इन्हें हमारे मस्तिष्क की वायरिंग के डिजिटल क्लोन के रूप में देख सकते हैं। आमतौर पर, हम इन डिजिटल क्लोनों का उपयोग चेहरों को पहचानने या खुद चलने वाली कारों को रास्ता दिखाने में मदद करने जैसे शानदार काम करने के लिए करते हैं। लेकिन यह शोध एक अलग, अधिक जिज्ञासु प्रश्न पूछता है: क्या होगा यदि हम पासा पलट दें? केवल कंप्यूटर का उपयोग किसी काम को करने के लिए करने के बजाय, क्या होगा यदि हम कंप्यूटर का उपयोग हमें समझने के लिए करें? विशेष रूप से, हमारा मस्तिष्क वास्तव में दुनिया को कैसे देखता है, इसे कैसे याद रखता है, और कभी-कभी इससे कैसे अभिभूत हो जाता है? हमारे मस्तिष्क के दृश्य केंद्र (visual center) का एक डिजिटल मॉडल बनाकर, वैज्ञानिक मानव धारणा (perception) के पीछे के पर्दे में झाँकने की उम्मीद करते हैं, यह समझने के लिए कि हम चीजों को जिस तरह से याद रखते हैं वह क्यों होता है, और क्यों माइग्रेन जैसी स्थितियाँ दुनिया को कष्टदायक रूप से चमकीला बना सकती हैं।

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डिजिटल मस्तिष्क: देखने, याद करने और माइग्रेन की एक कहानी

इस अध्ययन में, सिना सादाती (Sina Saadati) नामक एक शोधकर्ता मानव विजुअल कॉर्टेक्स (visual cortex)—वह हिस्सा जो आपके आंखों में पड़ने वाले प्रकाश को उन चित्रों में बदल देता है जिन्हें आप देखते हैं—का एक "डिजिटल ट्विन" बनाने का प्रस्ताव देते हैं। लक्ष्य केवल एक बेहतर कैमरा बनाना नहीं है; यह सिम्युलेट करना है कि मस्तिष्क क्या महसूस करता है और जो वह देखता है उसे कैसे याद रखता है। शोध पत्र सुझाव देता है कि विशिष्ट प्रकार के कंप्यूटर नेटवर्क का उपयोग करके, हम यह पुन: निर्मित कर सकते हैं कि हमारे मस्तिष्क छवियों को कैसे संसाधित करते हैं, वे माइग्रेन के दौरान कैसे बिगड़ जाते हैं, और कैसे एक गाना अचानक पूरी याद को वापस जीवित कर सकता है।

भाग 1: मस्तिष्क का कैमरा और "आफ्टरइमेज" (Afterimage) का कमाल

सबसे पहले, शोध पत्र एक मॉडल बनाता है जिसे कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) कहा जाता है। आप एक CNN को परतों में काम करने वाली छोटी, विशिष्ट जासूसों की एक टीम के रूप में देख सकते हैं। पहली परत किनारों और रंगों जैसी सरल चीजों को देखती है (जैसे एक पिक्सेल)। अगली परत उन किनारों को देखती है और कहती है, "हे, यह एक वक्र (curve) जैसा दिखता है!" अगली परत कह सकती है, "वह वक्र एक चेहरे का हिस्सा है!" इसी तरह मानव मस्तिष्क परत-दर-परत एक चित्र का निर्माण करता है।

शोधकर्ताओं ने इस डिजिटल टीम का उपयोग यह सिम्युलेट करने के लिए किया कि हम यादें कैसे संग्रहीत करते हैं। उन्होंने पाया कि जब मॉडल किसी छवि को कुछ समय तक "घूरता" है (जो कंप्यूटर के संदर्भ में उस पर प्रशिक्षण लेना है), तो यह अपनी आंतरिक सेटिंग्स को बदल देता है। यदि आप फिर उसे एक पूरी तरह से नई तस्वीर दिखाते हैं, तो पुरानी याद अभी भी बाहर निकल आती है। यह वैसा ही है जैसे किसी चमकदार रोशनी को घूरने के बाद आँखें बंद कर लेना; आपको कुछ क्षणों के लिए रोशनी का आकार दिखाई देता है। सिमुलेशन बताता है कि हमारा मस्तिष्क भी इसी तरह काम करता है: किसी चीज़ को देखना हमारे मस्तिष्क की कोशिकाओं की भौतिक संरचना को बदल देता है (मॉडल में, इसे कनेक्शनों के "वजन" या महत्व को बदलकर दर्शाया गया है), यही कारण है कि हम छवियों को तब भी याद कर सकते हैं जब वे वहां नहीं होती हैं। शोध पत्र यह भी नोट करता है कि यदि आप किसी नई चीज़ को पर्याप्त लंबे समय तक घूरते हैं, तो पुरानी याद फीकी पड़ जाती है और नई याद द्वारा प्रतिस्थापित हो जाती है, ठीक वैसे ही जैसे समय के साथ हमारे मूड और यादें बदल जाती हैं।

भाग 2: जब मस्तिष्क का अलार्म बज उठता है (माइग्रेन)

इसके बाद, शोध पत्र पूछता है: क्या होता है जब मस्तिष्क सामान्य रूप से काम नहीं कर रहा होता है? शोधकर्ताओं ने एक माइग्रेन अटैक को सिम्युलेट करने का निर्णय लिया। वास्तविक जीवन में, माइग्रेन से पीड़ित लोग अक्सर फोटोफोबिया (photophobia) से पीड़ित होते हैं, जो प्रकाश के प्रति अत्यधिक संवेदनशीलता है। एक छोटा सा लैंप या फोन की स्क्रीन भी एक अंधा कर देने वाली स्पॉटलाइट की तरह महसूस हो सकती है।

इसे सिम्युलेट करने के लिए, शोधकर्ताओं ने अपने डिजिटल मस्तिष्क में बदलाव किया। उन्होंने न्यूरॉन्स की "संवेदनशीलता" को बढ़ा दिया, जिसका अर्थ था कंप्यूटर मॉडल में कोशिकाओं के बीच के कनेक्शनों का वॉल्यूम बढ़ा देना। वास्तविक मस्तिष्क में, यह ग्लूटामेट (glutamate) नामक रसायन के कारण होता है जो अधिक मात्रा में निकलता है, जिससे न्यूरॉन्स बहुत आसानी से सक्रिय (fire) होने लगते हैं।

परिणाम दिलचस्प था। जब मॉडल "सामान्य" मोड में था, तो एक अंधेरे कमरे में एक छोटा लैपटॉप स्क्रीन अंधेरा दिखता था। लेकिन जब मॉडल को "माइग्रेन मोड" पर सेट किया गया, तो वही छोटा स्क्रीन पूरे डिजिटल मस्तिष्क को दोपहर के सूरज की तरह रोशन कर दिया। सिमुलेशन ने दिखाया कि कैसे एक कमजोर संकेत को भी एक दर्दनाक, अभिभूत करने वाली चमक में बदल दिया जाता है। लेखक का सुझाव है कि यह मॉडल विश्वसनीय है क्योंकि यह माइग्रेन वाले लोगों की वास्तविक रिपोर्टों से मेल खाता है, जो कहते हैं कि दीवार पर रोशनी का प्रतिबिंब भी उनकी आँखों को खरोंचने जैसा महसूस हो सकता है। यह डिजिटल प्रयोग यह समझाने में मदद करता है कि दर्द क्यों होता है: मस्तिष्क का अलार्म सिस्टम बस बहुत अधिक तेज कर दिया गया है।

भाग 3: एक गाने की शक्ति (ऑडियो-विजुअल मेमोरी)

अंत में, शोध पत्र यह पता लगाता है कि हम चीजों को याद रखने के लिए विभिन्न इंद्रियों को कैसे मिलाते हैं। क्या आपने कभी कोई गाना सुना है और अचानक आपको ठीक से याद आया कि आप कहाँ थे, आप किसके साथ थे, और कमरा कैसा दिख रहा था? शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या वे इसे सिम्युलेट कर सकते हैं।

उन्होंने अपने मॉडल में एक दूसरा सिस्टम जोड़ा जिसे हॉपफील्ड नेटवर्क (Hopfield Network) कहा जाता है। इसे मस्तिष्क के "लॉन्ग-टर्म स्टोरेज" या एक विशाल वेब के रूप में सोचें जहाँ सब कुछ एक दूसरे से जुड़ा हुआ है। इस वेब में, एक दृश्य स्मृति (एक चित्र) और एक श्रव्य स्मृति (एक गाना) एक साथ जुड़े हुए हैं।

प्रयोग इस प्रकार काम करता था:

1. मॉडल ने एक दृश्य को "देखा" (जैसे एक चेहरा या पेड़) जबकि एक विशिष्ट संगीत अनुक्रम को "सुना"।
2. इसने इस संयुक्त अनुभव को हॉपफील्ड वेब में संग्रहीत किया।
3. फिर, शोधकर्ताओं ने स्मृति से चित्र को हटा दिया और केवल मॉडल को संगीत दिया।
4. परिणाम: मॉडल संगीत के माध्यम से सफलतापूर्वक चित्र को "पुनर्निर्मित" (reconstruct) करने में सक्षम रहा!

37 अलग-अलग प्रयोगों में, मॉडल अविश्वसनीय सटीकता के साथ दृश्य विवरणों को याद करने में सक्षम रहा। औसतन, इसने चित्र को 98.35% तक सही पहचाना। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल ने धूप का चश्मा पहने व्यक्ति के चित्र से जुड़े संगीत को सुना, तो वह केवल धुन से चश्मे को वापस "बना" सकता था। शोध पत्र का सुझाव है कि यह सिद्ध करता है कि हमारा मस्तिष्क दृश्यों और ध्वनियों को अलग-अलग संग्रहीत नहीं करता है; वे उन्हें एक एकल, समृद्ध ताने-बाने में बुनते हैं।

इसका क्या अर्थ है

यह शोध यह दावा नहीं करता है कि इसने एक वास्तविक मानव मस्तिष्क बनाया है या चेतना के रहस्य को सुलझा लिया है। इसके बजाय, यह सुझाव देता है कि इन विशिष्ट कंप्यूटर मॉडलों का उपयोग करके, हम यह सिम्युलेट करने का एक विश्वसनीय तरीका बना सकते हैं कि हमारा विजुअल कॉर्टेक्स कैसे काम करता है। यह दर्शाता है कि:

• स्मृति भौतिक है: किसी चीज़ को घूरना मस्तिष्क की संरचना को बदल देता है, यही कारण है कि हम उसे याद रखते हैं।
• माइग्रेन एक प्रवर्धन (amplification) का मुद्दा है: दर्द इसलिए होता है क्योंकि न्यूरॉन्स बहुत संवेदनशील हो जाते हैं, जिससे छोटी रोशनी भी अंधा कर देने वाली चमक में बदल जाती है।
• इंद्रियां जुड़ी हुई हैं: एक गाना दृश्य स्मृति को ट्रिगर कर सकता है क्योंकि मस्तिष्क उन्हें एक जुड़े हुए पैकेज के रूप में संग्रहीत करता है।

लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि हालांकि ये सिमुलेशन वास्तविक दुनिया की रिपोर्टों और मनोवैज्ञानिक सिद्धांतों से मेल खाते हैं, फिर भी वे केवल मॉडल हैं। वे यह समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हैं कि मस्तिष्क कैसे काम करता है, लेकिन वे एक मानचित्र हैं, स्वयं क्षेत्र (territory) नहीं। भविष्य के कार्य में और अधिक विवरण जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है, जैसे कि स्पर्श या दर्द के संकेत इस चित्र में कैसे फिट होते हैं, या हार्मोन कैसे मस्तिष्क के इन संकेतों को संसाधित करने के तरीके को बदल सकते हैं। लेकिन फिलहाल, विजुअल कॉर्टेक्स की यह डिजिटल यात्रा हमें यह स्पष्ट और जीवंत चित्र देती है कि हम दुनिया को कैसे देखते हैं, याद रखते हैं और महसूस करते हैं।