วิวัฒนาการของมนุษย์

งานวิจัยได้รับการตีพิมพ์ในวารสารScience Advancesนำโดย Dr Alon Loeffler ผู้ซึ่งได้รับปริญญาเอกใน School of Physics ร่วมกับผู้ทำงานร่วมกันในญี่ปุ่น "ในงานวิจัยนี้ เราพบว่าการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจในลำดับที่สูงกว่า ซึ่งโดยปกติแล้วเราเชื่อมโยงกับสมองของมนุษย์ สามารถเลียนแบบได้ในฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ชีวภาพ" ดร. ลอฟฟ์เลอร์กล่าว "งานนี้สร้างจากงานวิจัยก่อนหน้านี้ของเรา ซึ่งเราได้แสดงให้เห็นว่านาโนเทคโนโลยีสามารถใช้สร้างอุปกรณ์ไฟฟ้าที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองด้วยวงจรคล้ายโครงข่ายประสาทเทียมและการส่งสัญญาณคล้ายไซแนปส์ได้อย่างไร "งานปัจจุบันของเราปูทางไปสู่การจำลองการเรียนรู้และหน่วยความจำแบบสมองในระบบฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ชีวภาพ และแนะนำว่าธรรมชาติพื้นฐานของความฉลาดแบบสมองอาจเป็นลักษณะทางกายภาพ" เครือข่ายลวดนาโนเป็นนาโนเทคโนโลยีประเภทหนึ่งที่มักทำจากลวดเงินขนาดเล็กที่นำไฟฟ้าได้สูงซึ่งมองไม่เห็นด้วยตาเปล่า หุ้มด้วยวัสดุพลาสติกซึ่งกระจัดกระจายเหมือนตาข่าย สายไฟเลียนแบบลักษณะของโครงสร้างทางกายภาพที่เป็นเครือข่ายของสมอง มนุษย์ ความก้าวหน้าในเครือข่ายเส้นลวดนาโนสามารถบ่งบอกถึงการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงมากมาย เช่น การปรับปรุงหุ่นยนต์หรืออุปกรณ์เซ็นเซอร์ที่จำเป็นต้องตัดสินใจอย่างรวดเร็วในสภาพแวดล้อมที่คาดเดาไม่ได้ ศาสตราจารย์ Zdenka Kuncic ผู้เขียนอาวุโสจาก School of Physics กล่าวว่า "เครือข่ายเส้นลวดนาโนนี้เป็นเหมือนโครงข่ายประสาทเทียมเพราะเส้นลวดนาโนทำหน้าที่เหมือนเซลล์ประสาท "แทนที่จะใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงบางประเภท ในการศึกษานี้ ดร. ลอฟฟ์เลอร์ได้ดำเนินการไปอีกขั้นหนึ่ง และพยายามแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายเส้นลวดนาโนมีฟังก์ชันการคิดบางอย่าง" เพื่อทดสอบความสามารถของเครือข่ายเส้นลวดนาโน นักวิจัยได้ทำการทดสอบคล้ายกับงานหน่วยความจำทั่วไปที่ใช้ในการทดลองทางจิตวิทยาของมนุษย์ ซึ่งเรียกว่างาน N-Back สำหรับบุคคล งาน N-Back อาจเกี่ยวข้องกับการจดจำภาพเฉพาะของแมวจากชุดภาพแมวที่นำเสนอตามลำดับ คะแนน N-Back ที่ 7 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยสำหรับคนทั่วไป บ่งชี้ว่าบุคคลนั้นสามารถจดจำภาพเดียวกับที่ปรากฏย้อนหลังไป 7 ก้าวได้ เมื่อนำไปใช้กับเครือข่ายเส้นลวดนาโน นักวิจัยพบว่ามันสามารถ 'จดจำ' จุดสิ้นสุดที่ต้องการในวงจรไฟฟ้าได้ถอยหลังไป 7 ก้าว ซึ่งหมายถึงคะแนน 7 ในการทดสอบ N-Back "สิ่งที่เราทำที่นี่คือการจัดการแรงดันไฟฟ้าของขั้วไฟฟ้าปลายทางเพื่อบังคับให้ทางเดินเปลี่ยนไป แทนที่จะปล่อยให้เครือข่ายทำสิ่งของตัวเอง เราบังคับทางเดินให้ไปตามที่เราต้องการ" ดร. ลอฟฟ์เลอร์กล่าว "เมื่อเราดำเนินการตามนั้น หน่วยความจำของมันมีความแม่นยำสูงกว่ามากและไม่ได้ลดลงเมื่อเวลาผ่านไป บ่งบอกว่าเราพบวิธีที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับเส้นทางเพื่อผลักดันพวกเขาไปสู่จุดที่เราต้องการ จากนั้นเครือข่ายจะจดจำมัน "นักประสาทวิทยาคิดว่านี่คือวิธีการทำงานของสมอง การเชื่อมต่อแบบซินแนปติกบางอย่างจะแข็งแกร่งขึ้นในขณะที่ส่วนอื่นๆ อ่อนแอลง และนั่นคิดว่าเป็นวิธีที่เราจดจำบางสิ่งได้ดีกว่า วิธีที่เราเรียนรู้ และอื่นๆ" นักวิจัยกล่าวว่าเมื่อมีการเสริมเครือข่ายเส้นลวดนาโนอย่างต่อเนื่อง ก็จะถึงจุดที่ไม่จำเป็นต้องเสริมแรงอีกต่อไป เนื่องจากข้อมูลถูกรวมไว้ในหน่วยความจำ "มันเหมือนกับความแตกต่างระหว่างความจำระยะยาวกับความจำระยะสั้นในสมองของเรา" ศาสตราจารย์คุนซิคกล่าว “หากเราต้องการจำบางสิ่งเป็นระยะเวลานาน เราจำเป็นต้องฝึกสมองของเราอยู่เสมอเพื่อรวมสิ่งนั้นไว้ มิฉะนั้นมันก็จะจางหายไปตามกาลเวลา "งานชิ้นหนึ่งแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายเส้นลวดนาโนสามารถจัดเก็บรายการได้ถึงเจ็ดรายการในหน่วยความจำที่สูงกว่าระดับโอกาสอย่างมากโดยไม่ต้องฝึกเสริมกำลัง และแม่นยำเกือบสมบูรณ์แบบด้วยการฝึกเสริมแรง"