ਟੋਰਾਂਟੋ: ਕੈਨੇਡਾ ਸਥਿਤ ਵੈਸਟਰਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਨਿਊਰੋਇਮੇਜਿੰਗ ਮਾਹਿਰ ਮੈਰੀਕੇ ਮੂਰ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਖੋਜ ਮੁਤਾਬਕ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਤੱਕ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਰੀਰ ਅਤੇ ਮਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਨਤਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਪਰਤ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨੋਡ ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਜੁਲਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ: ਮੁਰ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਨੁੱਖੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਸਹੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਪਰ ਕੁਝ ਨੇ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਪਹਿਲੂ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਟੀਮ ਨੇ ਮੈਗਨੇਟੋਏਂਸਫਾਲੋਗ੍ਰਾਫੀ (MEG) ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹਮਲਾਵਰ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਕਰੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਚੁੰਬਕੀ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਆਬਜੈਕਟ ਦੇਖਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ MEG ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੂਰ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਖੋਜਿਆ।
ਮਨੁੱਖ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ: ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਾਮਕਰਨ ਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੱਖ, ਪਹੀਏ ਅਤੇ ਚਿਹਰਾ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਊਰੋਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੁਰ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਇਹ ਖੋਜਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਸਤੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਨੁੱਖੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਖੋਜ ਜਾਰੀ ਹੈ: ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਗਏ ਤੰਤੂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਚਿਹਰਿਆਂ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਸਮੇਤ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਪਣਾ ਵਾਹਨ ਚਲਾਉਣਾ। ਮੁਰ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਇਹ ਖੋਜ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੁਰਾਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਭਾਵ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਸਤੂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ।
ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ, ਅਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਦੇ ਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਦਬਾਅ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਇਹ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਇੱਕ ਨੇੜੇ ਆ ਰਿਹਾ ਜਾਨਵਰ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਅਗਲੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਚਾਲ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ‘ਦਿ ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ’ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਈ ਹੈ।
ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ:- Cars Price In Pak: ਭਾਰਤ 'ਚ ਵਿਕਣ ਵਾਲੀਆ ਲੱਖਾਂ ਦੀਆ ਕਾਰਾਂ ਪਾਕਿਸਤਾਨ 'ਚ ਵਿਕ ਰਹੀਆ ਕਰੋੜਾਂ ਦੀਆਂ, ਫਾਰਚੂਨਰ ਦੀ ਕੀਮਤ 2 ਕਰੋੜ
