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कनेक्शन, न्यूरोनल कामकाज का एक मॉडल
मस्तिष्क के कामकाज को समझना मनोविज्ञान के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है. इसलिए विभिन्न दृष्टिकोणों और दृष्टिकोणों का अस्तित्व। वास्तव में, संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के उभरने और ट्यूरिंग मशीन के बाद इस क्षेत्र में एक क्रांति आई। इस क्षण से मस्तिष्क को सूचना प्रोसेसर के रूप में मनन करना शुरू किया.
पहला सिद्धांत जो मस्तिष्क के कामकाज की व्याख्या करने के लिए बनाया गया था, वह कम्प्यूटेशनल रूपक था, लेकिन जल्द ही असफलताएं मिलने लगीं। इस स्थिति को ध्यान में रखते हुए, संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिकों ने नई व्याख्याओं की तलाश के इरादे से एक सिद्धांत बनाया, जिसे कनेक्शनवाद के रूप में जाना जाता है.
हालांकि, यह बताने से पहले कि कनेक्शनवाद क्या है, मस्तिष्क के बारे में संज्ञानात्मक मनोविज्ञान की दृष्टि को समझना महत्वपूर्ण है। इस तरह, हम कम्प्यूटेशनल रूपक के निहितार्थ और विफलताओं को समझेंगे। इस कारण से, हम निम्नलिखित अनुभाग में मनोविज्ञान की इस शाखा के मुख्य पहलुओं की समीक्षा करेंगे.
संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और कम्प्यूटेशनल रूपक
संज्ञानात्मक मनोविज्ञान मानव मस्तिष्क को सूचना प्रोसेसर के रूप में समझता है. इसका मतलब यह है कि यह एक प्रणाली है जो अपने परिवेश से आने वाले डेटा को कोड करने, उन्हें संशोधित करने और उनसे नई जानकारी निकालने में सक्षम है। इसके अलावा, ये नए डेटा सिस्टम में एक निरंतरता में शामिल किए गए हैं आदानों और आउटपुट.
कम्प्यूटेशनल रूपक बताते हैं कि मस्तिष्क एक कंप्यूटर की तरह है. क्रमादेशित एल्गोरिदम की एक श्रृंखला के माध्यम से, यह रूपांतरित करता है आदानों की एक श्रृंखला में जानकारी का आउटपुट. यह पहली बार समझ में आ सकता है, क्योंकि हम इस मॉडल के अनुकूल कुछ मानवीय व्यवहारों का अध्ययन कर सकते हैं। अब, यदि हम थोड़ा और अन्वेषण करते हैं, तो हम इस परिप्रेक्ष्य में विफलताओं का पता लगाने लगते हैं.
सबसे अधिक प्रासंगिक त्रुटियां वह गति हैं जिसके साथ हम जानकारी की प्रक्रिया करते हैं, जिस लचीलेपन के साथ हम कार्य करते हैं और हमारी प्रतिक्रियाओं की अपारदर्शिता। यदि हमारे मस्तिष्क ने एल्गोरिदम को प्रोग्राम किया था, तो हमारे पास अन्य प्रकार की प्रतिक्रियाएं होंगी: सभी प्रसंस्करण कदमों को धीमा करने के कारण, अधिक कठोर और बहुत अधिक सटीक, जितना वे कर रहे हैं। संक्षेप में, हम कंप्यूटर की तरह होंगे, और पहली नज़र में, हम देखते हैं कि यह मामला नहीं है.
यद्यपि हम इस सिद्धांत को नए सबूतों के अनुकूल बनाने का प्रयास कर सकते हैं, लेकिन दूसरों द्वारा प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम की कठोरता को और अधिक लचीला और सीखने में सक्षम बनाने के लिए, हम अभी भी कम्प्यूटेशनल रूपक में दोषों की पहचान करेंगे। और यहाँ है जहाँ यह आता है कनेक्शनवाद, एक धारा जो पिछले एक की तुलना में सरल है, और जो मस्तिष्क की जानकारी के प्रसंस्करण को अधिक संतोषजनक तरीके से समझाती है.
कनेक्शनवाद क्या है?
कनेक्शनवाद कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम को पीछे छोड़ देता है और बताता है कि सक्रियण के प्रसार के पैटर्न के माध्यम से जानकारी को संसाधित किया जाता है. लेकिन, ये पैटर्न क्या हैं? सरल भाषा में, इसका मतलब है कि जब सूचनाओं का इनपुट आपके मस्तिष्क में प्रवेश करता है, तो न्यूरॉन्स एक विशिष्ट पैटर्न बनाने के लिए सक्रिय होना शुरू करते हैं, जो एक निश्चित आउटपुट का उत्पादन करेगा। यह न्यूरॉन्स के बीच नेटवर्क बनाएगा जो प्रीप्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम की आवश्यकता के बिना और जल्दी से जानकारी संसाधित करेगा.
इसे समझने के लिए हम एक सरल उदाहरण देते हैं। कल्पना कीजिए कि एक व्यक्ति आपको यह बताने के लिए कहता है कि कुत्ता क्या है। जब शब्द आपके कान में आता है, स्वचालित रूप से आपके मस्तिष्क में इसके साथ जुड़े न्यूरॉन्स का सेट सक्रिय करेगा. कोशिकाओं के इस समूह की सक्रियता दूसरों के साथ फैल जाएगी जिसके साथ यह जुड़ा हुआ है, जैसे कि शब्दों से संबंधित स्तनपायी, छाल या बाल. और यह एक पैटर्न को सक्रिय करेगा जिसमें ये विशेषताएं शामिल हैं, जो आपको एक कुत्ते को 'बाल के साथ एक स्तनधारी' के रूप में परिभाषित करेगा।.
संयोजक प्रणालियों के गुण
इस दृष्टिकोण के अनुसार, इन प्रणालियों को काम करने के लिए जैसा कि मानव मस्तिष्क व्यवहार करता है, उन्हें कुछ शर्तों को पूरा करना होगा. निम्नलिखित जो मूल गुण होने चाहिए, वे निम्नलिखित हैं:
- सक्रियण का प्रसार. इसका मतलब है कि सक्रिय होने पर न्यूरॉन्स, उन लोगों को प्रभावित करते हैं जिनके साथ वे जुड़े हुए हैं। यह इसकी सक्रियता को सुविधाजनक बनाने या इसे बाधित करने से हो सकता है। पिछले उदाहरण में, के न्यूरॉन्स कुत्ता की सुविधा स्तनपायी, लेकिन वे उन लोगों को रोकते हैं साँप.
- नेउरोनल सीखने. सीखना और अनुभव न्यूरॉन्स के बीच संबंध को प्रभावित करते हैं। इस प्रकार, यदि हम कई कुत्तों को देखते हैं जिनके बाल हैं, तो दोनों अवधारणाओं से संबंधित न्यूरॉन्स के बीच संबंध मजबूत होंगे। यह वह तरीका होगा जिसमें तंत्रिका नेटवर्क जो हमें संसाधित करने में मदद करते हैं.
- समानांतर में प्रसंस्करण. जाहिर है कि यह एक सीरियल प्रक्रिया नहीं है, न्यूरॉन्स एक के बाद एक सक्रिय नहीं होते हैं। सक्रियण को सभी न्यूरॉन्स के बीच समानांतर में प्रचारित किया जाता है। और न ही एक के बाद एक सक्रियण पैटर्न को संसाधित करने की आवश्यकता है, आप एक ही समय में कई दे सकते हैं। इसके लिए धन्यवाद हम एक ही समय में बड़ी मात्रा में डेटा की व्याख्या करने में सक्षम हैं, हालांकि हमारी क्षमता में एक सीमा है.
- तंत्रिका नेटवर्क. यह प्रणाली एक बड़े नेटवर्क का समूह होगा, जिसमें अवरोध और सक्रियण के तंत्र होते हैं। इन नेटवर्कों के भीतर भी पाया जाएगा आदानों जानकारी और आउटपुट व्यवहार। ये समूह उन संरचित सूचनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं जो मस्तिष्क के पास होती हैं, और सक्रियण पैटर्न वह तरीका होगा जिसमें उक्त जानकारी का प्रसंस्करण होता है।.
निष्कर्ष
न्यूरोनल कामकाज की व्याख्या करने का यह तरीका न केवल बहुत दिलचस्प लगता है, बल्कि यह भी है उसके आसपास के अध्ययन फलदायी लगते हैं. आजकल स्मृति और भाषा पर कनेक्शनवादी प्रणालियों के कंप्यूटर सिमुलेशन बनाए गए हैं, जो मानव व्यवहार के समान हैं। हालाँकि, हम अभी भी यह नहीं कह सकते हैं कि यह मस्तिष्क के काम करने का सही तरीका है.
इसके अलावा, इस मॉडल ने न केवल अपने सभी क्षेत्रों में मनोविज्ञान के अध्ययन में योगदान करने में मदद की है। भी हम कंप्यूटिंग में इन कनेक्शन प्रणाली के कई अनुप्रयोग पाते हैं. इन सबसे ऊपर, सिद्धांत कृत्रिम बुद्धि के बारे में अध्ययन में एक सफलता रहा है.
निष्कर्ष निकालने के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कनेक्शन की जटिलता इस लेख में प्रस्तुत एक से बहुत अधिक है. यहां हम एक सरलीकृत संस्करण पा सकते हैं जो वास्तव में है, केवल एक सन्निकटन के रूप में उपयोगी है। यदि आपकी जिज्ञासा जगी है, तो इस सिद्धांत और इसके निहितार्थों पर शोध जारी रखने में संकोच न करें.
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