Microsoft AI को विकसित करने के लिए स्विस स्टार्टअप के साथ संबंध रखता है जो मानव मस्तिष्क का अनुकरण कर सकता है

संक्षेप में: Microsoft ने एक AI मॉडल विकसित करने के लिए स्विस AI स्टार्टअप INAIT के साथ भागीदारी की है जो स्तनधारी मस्तिष्क की तर्क क्षमता का अनुकरण करता है। दोनों कंपनियां पहले अन्य उद्योगों में विस्तार करने से पहले वित्त और रोबोटिक्स क्षेत्रों के लिए प्रौद्योगिकी का विपणन करेंगी।

नए प्लेटफ़ॉर्म के पीछे एआई न्यूरोसाइंस रिसर्च के दो दशकों पर बनाता है और अनुभव और समझ और प्रभाव से सीखने में सक्षम “ब्रेन प्रोग्रामिंग भाषा” की सुविधा देता है। इसमें अनुकूली सामान्य बुद्धिमत्ता भी शामिल है, जो वर्तमान एआई प्रणालियों की सीमाओं को पार कर सकती है। INAIT का दावा है कि ये क्षमताएं AI उद्योग में एक प्रतिमान बदलाव करेंगे।

प्रौद्योगिकी के कई पैराशियल अनुप्रयोग हैं। वित्तीय क्षेत्र में, परियोजना का लक्ष्य ग्राहकों को उन्नत ट्रेडिंग एल्गोरिदम, जोखिम प्रबंधन उपकरण और व्यक्तिगत वित्तीय सलाह देने का लक्ष्य होगा। रोबोटिक्स में, परियोजना अधिक बुद्धिमान रोबोट विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करती है जो औद्योगिक सेटिंग्स में जटिल कार्य वातावरण और स्थितियों के अनुकूल हो सकती है। यह परियोजना नई तकनीक की ग्लोबल तैनाती में तेजी लाने के लिए Microsoft Azure क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करेगी।

INAIT AI उद्योग में एक रिश्तेदार नवागंतुक है, लेकिन इसके नेतृत्व में एक प्रभावशाली वंशावली है। फाइनेंशियल टाइम्स नोट करता है कि सह-संस्थापक हेनरी मार्कराम ने 20 साल बिताए, जिसमें स्तनधारी दिमाग के जैविक रूप से सटीक डिजिटल प्रतिकृतियां विकसित हुईं। वह परियोजना, जिसने कोड की 18 मिलियन लाइनों का उत्पादन किया, अब INAIT के मस्तिष्क सिमुलेशन मॉडल की नींव है।

यद्यपि मूल स्विस परियोजना मुख्य रूप से माउस मस्तिष्क पर केंद्रित थी, मार्कराम का मानना ​​है कि उनकी टीम मनुष्यों सहित अन्य स्तनधारी दिमागों को दोहराने के लिए अनुसंधान को बदल सकती है। उनका दावा है कि मस्तिष्क सिमुलेशन मॉडल आमतौर पर वर्तमान गहरे सुदृढीकरण मॉडल की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल होते हैं और बहुत तेजी से सीखते हैं।

मार्कराम ने शोधकर्ताओं को स्विस परियोजना की सिमुलेशन तकनीक तक पहुंच प्रदान करने के लिए गैर -लाभकारी ओपन ब्रेन इंस्टीट्यूट की स्थापना की। हालांकि, जबकि अनुसंधान के कुछ पहलू स्वतंत्र रूप से सुलभ हैं, दूसरों को सदस्यता की आवश्यकता होती है। फिर भी, मार्कराम का मानना ​​है कि अध्ययन वैज्ञानिकों को आत्मकेंद्रित जैसी जटिल और लाइलाज न्यूरोलॉजिकल स्थितियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है।