ਦਿਮਾਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣਾ – ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਯਾਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
ਦਿਮਾਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣਾ - ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਯਾਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਾਂਗ ਅਤੀਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਸਮਝੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਸਿੱਖਣਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰੋਨਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਜੀਵ ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਵੀ ਹੈ।
ਮੇਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਤੋਂ ਖੋਜ, ਜੋ ਕਿ PRX ਲਾਈਫ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਈ ਹੈ, ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵੀ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੀਤ ਦੀਆਂ ਯਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਯਾਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ
ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਅਜਿਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ 'ਤੇ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਤੜੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਪਮਾਨ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਖ਼ਤਰੇ ਆਉਂਦੇ-ਜਾਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜੀਵਤ ਰਹਿਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਸ ਪ੍ਰਤੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜੋ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਸ ਬਾਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਨਾਲ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਭੁੱਲਣਾ ਇਸਨੂੰ ਆਵਰਤੀ ਖ਼ਤਰੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਸਵਾਲ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਾਇਓਫਿਜ਼ਿਸਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੀਵਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬਦਲਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਵਰਗੇ ਇੱਕ-ਸੈੱਲ ਵਾਲੇ ਜੀਵ ਪਿਛਲੇ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮੈਂ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਈ. ਕੋਲਾਈ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫਲੂਇਡਿਕ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਅਤੇ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਸੀ।
ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਸਿੱਝਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਭੋਜਨ ਦੀ ਅਚਾਨਕ ਨਬਜ਼ 'ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨਗੇ, ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਿਛਲਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਿਰ ਸੀ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਵਾਲਾ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਦੋਂ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਇੱਕ ਦਾਅਵਤ ਅਤੇ ਅਕਾਲ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਰੰਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਸਨ, ਅਸੀਂ ਤਰਕ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਰਤਮਾਨ ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਤੀਤ ਦੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਭਵ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੇ ਸਨ - ਉਹ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਸਨ। ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਮੈਮੋਰੀ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਪਰ ਇਹ ਸੈੱਲ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ?
ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਆਪਣੇ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਮੈਂ ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਟੀਮ ਨੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਣੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮੈਮੋਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਸਾਈਟ ਵਜੋਂ ਰਾਈਬੋਸੋਮ ਨਾਮਕ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ। ਰਾਈਬੋਸੋਮ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਅਣੂ ਕਾਰਖਾਨੇ ਹਨ, ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੈੱਲ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਨੇ ਵਿਕਾਸ ਦਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ, ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਸ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੱਭਿਆ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਹਿੱਸੇ ਨੇ ਇਸ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ।
ਕੁਝ ਰਾਈਬੋਸੋਮ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਹੋਰ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤਰਕ ਕੀਤਾ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੌਲੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਅਤੀਤ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ ਸੈੱਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ, ਕਈ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਦੀ ਹੈ।
ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਅਤੇ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ
ਸਾਡੇ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਅਣੂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਗੇਟਡ ਰਿਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਾਂਗ ਹੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜੋ ਬੋਲੀ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਵਰਗੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਗੇਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ - ਯਾਨੀ, ਇੱਕ ਅਣੂ ਸਵਿੱਚ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਉਣ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਹਿੱਸਾ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸੈੱਲ ਇੱਕ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਫੜੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਊਰਜਾ ਖਰਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਕੋਲ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਅਣੂ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਗੇਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਲਚਕਦਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਵਿੱਚ, ਗੇਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ। ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਸੈੱਲ ਕਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰਕੇ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ-ਨਿਰਭਰ ਗਣਨਾ ਲਈ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਰਾਈਬੋਸੋਮ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।
ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ, ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭੂਤਕਾਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਮਾਨ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਲਈ ਸੀ।
ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਡੇ ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਰਸਾਇਣਕ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਉਭਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਮਾਗ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਅਣਕਿਆਸੇ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ, ਸਾਡਾ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਟੀਕ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜੈਵਿਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਖ਼ਤ ਊਰਜਾ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਦਵਾਈ ਲਈ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਰਾਸੀਮ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਸਰੀਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਕੇ ਜਿਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸੈਲੂਲਰ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲਾਗ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਦਵਾਈਆਂ ਅਣੂ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
Comments
Post a Comment