न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग के लिए एक दृष्टिकोण है जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित है।  एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर/चिप कोई भी उपकरण है जो संगणना करने के लिए भौतिक कृत्रिम न्यूरॉन्स (सिलिकॉन से बने) का उपयोग करता है। हाल के दिनों में, न्यूरोमॉर्फिक शब्द का उपयोग एनालॉग, डिजिटल, मिश्रित-मोड एनालॉग/डिजिटल वीएलएसआई, और सॉफ्टवेयर सिस्टम का वर्णन करने के लिए किया गया है जो तंत्रिका तंत्र के मॉडल (धारणा, मोटर नियंत्रण, या बहुसंवेदी एकीकरण के लिए) को लागू करता है। हार्डवेयर स्तर पर न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के कार्यान्वयन को ऑक्साइड-आधारित memristor द्वारा महसूस किया जा सकता है, <रेफरी नाम = मान 1-13> स्पिंट्रोनिक्स यादें, दहलीज स्विच, ट्रांजिस्टर, रेफरी> दूसरों के बीच में।  स्पाइकिंग तंत्रिका नेटवर्क  के प्रशिक्षण सॉफ्टवेयर-आधारित न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम को त्रुटि बैकप्रॉपैगेशन का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, पायथन (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) आधारित फ्रेमवर्क जैसे कि SNNTorch का उपयोग करके, या जैविक शिक्षण साहित्य से विहित शिक्षण नियमों का उपयोग करना, उदाहरण के लिए, BindsNet का उपयोग करना। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग का एक प्रमुख पहलू यह समझ रहा है कि कैसे व्यक्तिगत न्यूरॉन्स, सर्किट, एप्लिकेशन और समग्र आर्किटेक्चर की आकृति विज्ञान वांछनीय संगणना बनाता है, प्रभावित करता है कि कैसे जानकारी का प्रतिनिधित्व किया जाता है, क्षति की मजबूती को प्रभावित करता है, सीखने और विकास को शामिल करता है, स्थानीय परिवर्तन (प्लास्टिसिटी) को अपनाता है। और विकासवादी परिवर्तन की सुविधा प्रदान करता है।

न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग एक अंतःविषय विषय है जो जीव विज्ञान, भौतिकी, गणित, कंप्यूटर विज्ञान और इलेक्ट्रॉनिक यन्त्रशास्त्र  से प्रेरणा लेता है।  मशीन दृष्टि, हेड-आई सिस्टम, श्रवण प्रोसेसर और स्वायत्त रोबोट जैसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को डिजाइन करने के लिए, जिनके भौतिक वास्तुकला और डिजाइन सिद्धांत जैविक तंत्रिका तंत्र पर आधारित हैं। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग के लिए पहले अनुप्रयोगों में से एक कार्वर मीड द्वारा प्रस्तावित किया गया था 1980 के दशक के अंत में।

स्नायु संबंधी प्रेरणा
न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग अब उस प्रेरणा से अलग है जो हम मस्तिष्क की संरचना और संचालन के बारे में जानते हैं। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग का अनुवाद हम कंप्यूटर सिस्टम में मस्तिष्क के कार्य के बारे में जानते हैं। काम ज्यादातर जैविक संगणना की अनुरूप प्रकृति और अनुभूति में न्यूरॉन्स की भूमिका को दोहराने पर केंद्रित है।

न्यूरॉन्स और उनके निष्कर्ष की जैविक प्रक्रियाएं बेहद जटिल हैं, और इस प्रकार कृत्रिम रूप से अनुकरण करना बहुत मुश्किल है। जैविक दिमाग की एक प्रमुख विशेषता यह है कि न्यूरॉन्स में सभी प्रसंस्करण एनालॉग सेल सिग्नलिंग का उपयोग करते हैं। इससे कंप्यूटर में दिमाग की नकल करना कठिन हो जाता है क्योंकि कंप्यूटर की वर्तमान पीढ़ी पूरी तरह से डिजिटल है। हालाँकि, इन भागों की विशेषताओं को गणितीय कार्यों में सारगर्भित किया जा सकता है जो न्यूरॉन के संचालन के सार को बारीकी से पकड़ते हैं।

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का लक्ष्य मस्तिष्क और उसके सभी कार्यों की पूरी तरह से नकल करना नहीं है, बल्कि व्यावहारिक कंप्यूटिंग सिस्टम में उपयोग की जाने वाली इसकी संरचना और संचालन के बारे में जाना जाता है। कोई भी न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम न तो दावा करेगा और न ही न्यूरॉन्स और सिनैप्स के हर तत्व को पुन: पेश करने का प्रयास करेगा, लेकिन सभी इस विचार का पालन करते हैं कि गणना एक न्यूरॉन के अनुरूप छोटे कंप्यूटिंग तत्वों की एक श्रृंखला में अत्यधिक वितरित प्रसंस्करण है। जबकि यह भावना मानक है, शोधकर्ता इस लक्ष्य का विभिन्न तरीकों से पीछा करते हैं।

उदाहरण
2006 की शुरुआत में, जॉर्जिया टेक के शोधकर्ताओं ने एक फील्ड प्रोग्रामेबल न्यूरल एरे प्रकाशित किया। यह चिप फ्लोटिंग गेट ट्रांजिस्टर के तेजी से जटिल सरणियों की एक पंक्ति में पहली थी जिसने MOSFETs के गेट्स पर चार्ज की प्रोग्रामेबिलिटी को मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के चैनल-आयन विशेषताओं को मॉडल करने की अनुमति दी थी और यह सिलिकॉन प्रोग्रामेबल एरे के पहले मामलों में से एक था। न्यूरॉन्स की।

नवंबर 2011 में, MIT शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक कंप्यूटर चिप बनाई जो 400 ट्रांजिस्टर और मानक CMOS निर्माण तकनीकों का उपयोग करके दो न्यूरॉन्स के बीच एक सिनैप्स में एनालॉग, आयन-आधारित संचार की नकल करती है। जून 2012 में, पर्ड्यू विश्वविद्यालय के spintronic  शोधकर्ताओं ने स्पिन वाल्व और मेमिस्टर्स का उपयोग करके एक न्यूरोमोर्फिक चिप के डिजाइन पर एक पेपर प्रस्तुत किया। उनका तर्क है कि आर्किटेक्चर न्यूरॉन्स के समान काम करता है और इसलिए इसका उपयोग मस्तिष्क के प्रसंस्करण को पुन: पेश करने के तरीकों का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, ये चिप्स पारंपरिक चिप्स की तुलना में काफी अधिक ऊर्जा कुशल हैं। मॉट मेमिस्टर्स पर एचपी लैब्स के शोध से पता चला है कि जब वे गैर-वाष्पशील मेमोरी हो सकते हैं, तो चरण संक्रमण तापमान से काफी नीचे के तापमान पर प्रदर्शित वाष्पशील व्यवहार का उपयोग न्यूरिस्टर बनाने के लिए किया जा सकता है, एक जैविक रूप से प्रेरित उपकरण जो न्यूरॉन्स में पाए जाने वाले व्यवहार की नकल करता है। सितंबर 2013 में, उन्होंने मॉडल और सिमुलेशन प्रस्तुत किए जो दिखाते हैं कि ट्यूरिंग मशीन के लिए आवश्यक घटकों को बनाने के लिए इन न्यूरिस्टर्स के स्पाइकिंग व्यवहार का उपयोग कैसे किया जा सकता है। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में ब्रेन्स इन सिलिकॉन द्वारा निर्मित न्यूरोग्रिड, न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग सिद्धांतों का उपयोग करके डिज़ाइन किए गए हार्डवेयर का एक उदाहरण है। सर्किट बोर्ड 16 कस्टम-डिज़ाइन चिप्स से बना है, जिसे न्यूरोकोर्स कहा जाता है। प्रत्येक न्यूरोकोर की एनालॉग सर्किटरी को 65536 न्यूरॉन्स के लिए तंत्रिका तत्वों का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो ऊर्जा दक्षता को अधिकतम करता है। एमुलेटेड न्यूरॉन्स स्पाइकिंग थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए डिजिटल सर्किट्री का उपयोग करके जुड़े हुए हैं। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग के निहितार्थ के साथ एक शोध परियोजना मानव मस्तिष्क परियोजना है जो जैविक डेटा का उपयोग करके एक सुपरकंप्यूटर में एक पूर्ण मानव मस्तिष्क का अनुकरण करने का प्रयास कर रही है। यह न्यूरोसाइंस, मेडिसिन और कंप्यूटिंग में शोधकर्ताओं के एक समूह से बना है। परियोजना के सह-निदेशक हेनरी मार्करम  ने कहा है कि परियोजना मस्तिष्क और इसकी बीमारियों का पता लगाने और समझने के लिए एक नींव स्थापित करने का प्रस्ताव करती है, और उस ज्ञान का उपयोग नई कंप्यूटिंग तकनीकों के निर्माण के लिए करती है। परियोजना के तीन प्राथमिक लक्ष्यों को बेहतर ढंग से समझना है कि मस्तिष्क के टुकड़े कैसे फिट होते हैं और एक साथ काम करते हैं, यह समझने के लिए कि मस्तिष्क रोगों का निदान और उपचार कैसे किया जाए, और मानव मस्तिष्क की समझ का उपयोग न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर विकसित करने के लिए किया जाए। एक पूर्ण मानव मस्तिष्क के अनुकरण के लिए आज की तुलना में एक हजार गुना अधिक शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता होगी, जो न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों पर वर्तमान फोकस को प्रोत्साहित करता है। यूरोपीय आयोग द्वारा परियोजना के लिए $1.3 बिलियन आवंटित किया गया है। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग के निहितार्थ वाले अन्य शोधों में मस्तिष्क पहल  शामिल है और IBM की TrueNorth चिप। न्यूरोमॉर्फिक उपकरणों को नैनोक्रिस्टल, नैनोवायर और कंडक्टिंग पॉलिमर का उपयोग करके भी प्रदर्शित किया गया है।  एक कंप्यूटर जितना  न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर के लिए एक यादगार उपकरण का विकास भी है। 2022 में, MIT के शोधकर्ताओं ने प्रोटोन#हाइड्रोजन आयन, 'एनालॉग ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना' के लिए। इंटेल ने अक्टूबर 2017 में "लांग इंटेल" नामक अपनी न्यूरोमॉर्फिक रिसर्च चिप का अनावरण किया। क्षमता। बेल्जियम स्थित नैनोइलेक्ट्रॉनिक रिसर्च सेंटर आईएमईसी ने दुनिया की पहली सेल्फ-लर्निंग न्यूरोमॉर्फिक चिप का प्रदर्शन किया। ओक्सरैम तकनीक पर आधारित मस्तिष्क से प्रेरित चिप में स्व-शिक्षण की क्षमता है और संगीत की रचना करने की क्षमता का प्रदर्शन किया गया है। IMEC ने प्रोटोटाइप द्वारा रचित 30 सेकंड की धुन जारी की। चिप को क्रमिक रूप से एक ही समय के हस्ताक्षर और शैली में गाने के साथ लोड किया गया था। गाने पुराने बेल्जियम और फ्रेंच बांसुरी के मीनू थे, जिनसे चिप ने खेल के नियमों को सीखा और फिर उन्हें लागू किया। हेनरी मार्करम के नेतृत्व में ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट का उद्देश्य माउस मस्तिष्क के जैविक रूप से विस्तृत डिजिटल पुनर्निर्माण और सिमुलेशन का निर्माण करना है। ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट ने इसके जीव विज्ञान के बारे में यथासंभव अधिक से अधिक विवरणों को दोहराने का प्रयास करते हुए, कृंतक मस्तिष्क के सिलिको मॉडल बनाए हैं। सुपरकंप्यूटर-आधारित सिमुलेशन मस्तिष्क की संरचना और कार्यों को समझने के लिए नए दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।

यूरोपीय संघ ने हीडलबर्ग विश्वविद्यालय में परियोजनाओं की एक श्रृंखला को वित्त पोषित किया, जिसके कारण विकास हुआ BrainScaleS (neuromorphic हाइब्रिड सिस्टम में मस्तिष्क से प्रेरित मल्टीस्केल कम्प्यूटेशन), हीडलबर्ग विश्वविद्यालय, जर्मनी में स्थित एक हाइब्रिड एनालॉग न्यूरोमॉर्फिक सुपरकंप्यूटर। इसे ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के हिस्से के रूप में विकसित किया गया था और यह दौड़ लगानेवाले जहाज़ का बड़ा पाल सुपरकंप्यूटर (जो डिजिटल तकनीक पर आधारित है) का पूरक है। BrainScaleS में प्रयुक्त आर्किटेक्चर जैविक न्यूरॉन्स और भौतिक स्तर पर उनके कनेक्शन की नकल करता है; इसके अतिरिक्त, चूंकि घटक सिलिकॉन से बने होते हैं, ये मॉडल न्यूरॉन्स अपने जैविक समकक्षों की तुलना में औसतन 864 गुना (मशीन सिमुलेशन में 24 घंटे का वास्तविक समय 100 सेकंड है) काम करते हैं। ब्रेनचिप ने अक्टूबर 2021 में घोषणा की कि वह अपने अकिडा एआई प्रोसेसर डेवलपमेंट किट के लिए ऑर्डर ले रहा है और जनवरी 2022 में यह अपने अकिडा एआई प्रोसेसर पीसीआईई बोर्डों के लिए ऑर्डर ले रहा था, यह दुनिया का पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर है।

neuromemristive सिस्टम
न्यूरोमेमिस्टिव सिस्टम न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सिस्टम का एक उपवर्ग है जो न्यूरोप्लास्टिकिटी को लागू करने के लिए मेमिस्टर के उपयोग पर केंद्रित है। जबकि न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग जैविक व्यवहार की नकल करने पर ध्यान केंद्रित करती है, न्यूरोमेमिस्टिव सिस्टम अमूर्तता पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उदाहरण के लिए, एक neuromemristive प्रणाली एक सार तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के साथ एक सेरेब्रल कॉर्टेक्स microcircuit के व्यवहार के विवरण को बदल सकती है। कई न्यूरॉन प्रेरित थ्रेशोल्ड लॉजिक फ़ंक्शंस मौजूद हैं <रेफरी नाम = मान 1–13 /> जिन्हें मेमिस्टर के साथ कार्यान्वित किया गया है जिनके पास उच्च स्तरीय पैटर्न पहचान अनुप्रयोगों में अनुप्रयोग हैं। हाल ही में रिपोर्ट किए गए कुछ अनुप्रयोगों में वाक् पहचान शामिल है, चेहरा पहचान और वस्तु पहचान। वे पारंपरिक डिजिटल लॉजिक गेट्स को बदलने में भी आवेदन पाते हैं। (अर्ध) आदर्श निष्क्रिय यादगार सर्किट के लिए, सर्किट की आंतरिक मेमोरी के लिए एक सटीक समीकरण (कारावेली-ट्रेवर्सा-डी वेंट्रा समीकरण) है:
 * $$ \frac{d}{dt} \vec{X} = -\alpha \vec{X}+\frac{1}{\beta} (I-\chi \Omega X)^{-1} \Omega \vec S $$

भौतिक यादगार नेटवर्क और बाहरी स्रोतों के गुणों के एक समारोह के रूप में। आदर्श स्मृतिकारों के मामले में, $$\alpha=0$$. उपरोक्त समीकरण में, $$\alpha$$ भूलने का समय स्केल स्थिर है, $$\chi=\frac{R_\text{off}-R_\text{on}}{R_\text{off}}$$ मेमिस्टर्स के लिमिट रेजिस्टेंस के ऑफ और ऑन वैल्यू का अनुपात है, $$ \vec S $$ सर्किट के स्रोतों का वेक्टर है और $$\Omega$$ सर्किट के मौलिक छोरों पर एक प्रोजेक्टर है। अटल $$\beta$$ एक वोल्टेज का आयाम है और मेमिस्टर के गुणों से जुड़ा है; इसकी भौतिक उत्पत्ति कंडक्टर में चार्ज गतिशीलता है। विकर्ण मैट्रिक्स और वेक्टर $$X=\operatorname{diag}(\vec X)$$ और $$\vec X$$ क्रमशः, इसके बजाय 0 और 1 के बीच के मानों के साथ मेमिस्टर्स के आंतरिक मूल्य हैं। इस प्रकार इस समीकरण को विश्वसनीय होने के लिए स्मृति मूल्यों पर अतिरिक्त बाधाओं को जोड़ने की आवश्यकता होती है। यह हाल ही में दिखाया गया है कि उपरोक्त समीकरण टनलिंग घटना को प्रदर्शित करता है।

न्यूरोमॉर्फिक सेंसर
न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम की अवधारणा को सेंसर तक बढ़ाया जा सकता है (सिर्फ गणना के लिए नहीं)। प्रकाश का पता लगाने के लिए लागू इसका एक उदाहरण रेटिनोमॉर्फिक सेंसर है या, जब किसी सरणी में नियोजित किया जाता है, तो घटना कैमरा 2022 में, पॉलिमर रिसर्च के लिए मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने एक कार्बनिक कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन की सूचना दी जो जैविक वेटवेयर में काम करते हुए जैविक न्यूरॉन्स की सिग्नल विविधता प्रदर्शित करता है, इस प्रकार इन-सीटू न्यूरोमॉर्फिक सेंसिंग और बायोइंटरफेसिंग अनुप्रयोगों को सक्षम करता है।

सैन्य अनुप्रयोग
संयुक्त आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेंटर, अमेरिकी सेना की एक शाखा, युद्ध के उपयोग के लिए एआई सॉफ्टवेयर और न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर की खरीद और कार्यान्वयन के लिए समर्पित केंद्र है। विशिष्ट अनुप्रयोगों में स्मार्ट हेडसेट/चश्मे और रोबोट शामिल हैं। जेएआईसी न्यूरोमॉर्फिक-सक्षम इकाइयों के नेटवर्क के भीतर हर सेंसर (से) हर शूटर को जोड़ने के लिए न्यूरोमॉर्फिक तकनीक पर बहुत अधिक भरोसा करने का इरादा रखता है।

नैतिक और कानूनी विचार
जबकि न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग की अंतःविषय अवधारणा अपेक्षाकृत नई है, कई समान नैतिक विचार न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम पर लागू होते हैं जैसे मानव जैसी मशीनों और सामान्य रूप से कृत्रिम बुद्धि पर लागू होते हैं। हालांकि, यह तथ्य कि न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम को मानव मस्तिष्क की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, उनके उपयोग के आसपास अद्वितीय नैतिक प्रश्नों को जन्म देता है।

हालाँकि, व्यावहारिक बहस यह है कि न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर के साथ-साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बेहद सरलीकृत मॉडल हैं कि मस्तिष्क कैसे संचालित होता है या बहुत कम जटिल प्रणाली और मस्तिष्क कनेक्टिविटी के मामले में अधिक नियमित संरचना पर सूचनाओं को संसाधित करता है। न्यूरोमॉर्फिक चिप्स की मस्तिष्क से तुलना करना एक बहुत ही अपरिष्कृत तुलना है जो एक विमान की तुलना एक पक्षी से करने के समान है क्योंकि उनके पास पंख और पूंछ दोनों हैं। तथ्य यह है कि जैविक तंत्रिका संज्ञानात्मक प्रणालियां वर्तमान अत्याधुनिक एआई और न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग की तुलना में अधिक ऊर्जा दक्षता (भौतिकी) | ऊर्जा- और गणना-कुशल परिमाण के कई क्रम हैं, इस अंतर को कम करने का एक प्रयास है। कई इंजीनियरिंग डिजाइनों की तरह ही दिमाग का तंत्र जैव अभियांत्रिकी  | जैव-प्रेरित विशेषताएं हैं।

सामाजिक सरोकार
सार्वजनिक धारणा के कारण महत्वपूर्ण नैतिक सीमाएं न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग पर रखी जा सकती हैं। विशेष यूरोबैरोमीटर 382: रोबोट के प्रति सार्वजनिक दृष्टिकोण, यूरोपीय आयोग द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 60% यूरोपीय संघ के नागरिक बच्चों, बुजुर्गों या विकलांगों की देखभाल में रोबोटों पर प्रतिबंध चाहते हैं। इसके अलावा, 34% शिक्षा में रोबोट पर प्रतिबंध के पक्ष में थे, 27% स्वास्थ्य सेवा में और 20% मनोरंजन में। यूरोपीय आयोग इन क्षेत्रों को विशेष रूप से "मानव" के रूप में वर्गीकृत करता है। रिपोर्ट में रोबोट के प्रति बढ़ती सार्वजनिक चिंता का हवाला दिया गया है जो मानव कार्यों की नकल या नकल करने में सक्षम हैं। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग, परिभाषा के अनुसार, मानव मस्तिष्क के कार्य को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया है। न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग के आसपास के सामाजिक सरोकार भविष्य में और भी गहरा होने की संभावना है। यूरोपीय आयोग ने पाया कि 15 से 24 वर्ष के बीच के यूरोपीय संघ के नागरिक 55 वर्ष से अधिक आयु के यूरोपीय संघ के नागरिकों की तुलना में रोबोट को मानव-समान (उपकरण-समान के विपरीत) के रूप में सोचने की अधिक संभावना रखते हैं। मानव के रूप में परिभाषित किया गया था, 15-24 आयु वर्ग के यूरोपीय संघ के 75% नागरिकों ने कहा कि यह उस विचार से मेल खाता है जो उनके पास रोबोट था, जबकि 55 वर्ष से अधिक आयु के यूरोपीय संघ के केवल 57% नागरिकों ने उसी तरह प्रतिक्रिया दी थी। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम की मानव जैसी प्रकृति, इसलिए, उन्हें रोबोट की श्रेणियों में रख सकती है, कई यूरोपीय संघ के नागरिक भविष्य में प्रतिबंधित देखना चाहेंगे।

व्यक्तित्व
जैसा कि न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम तेजी से उन्नत हो गए हैं, कुछ विद्वान ने इन प्रणालियों को व्यक्तित्व अधिकार प्रदान करने की वकालत की है। यदि मस्तिष्क वह है जो मनुष्यों को उनके व्यक्तित्व का अनुदान देता है, तो किस हद तक एक न्यूरोमॉर्फिक प्रणाली को मानव मस्तिष्क की नकल करने के लिए व्यक्तित्व अधिकार प्रदान करना पड़ता है? मानव मस्तिष्क परियोजना में प्रौद्योगिकी विकास के आलोचकों, जिसका उद्देश्य मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटिंग को आगे बढ़ाना है, ने तर्क दिया है कि न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में उन्नति मशीन चेतना या व्यक्तित्व को जन्म दे सकती है। यदि इन प्रणालियों को व्यक्ति के रूप में माना जाता है, आलोचकों का तर्क है, तो कई कार्य मनुष्य न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम का उपयोग करके करते हैं, जिसमें न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम की समाप्ति का कार्य शामिल है, नैतिक रूप से अस्वीकार्य हो सकता है क्योंकि ये कार्य न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम की स्वायत्तता का उल्लंघन करेंगे। संशयवादियों ने तर्क दिया है कि इलेक्ट्रॉनिक व्यक्तित्व को लागू करने का कोई तरीका नहीं है, व्यक्तित्व की अवधारणा जो कानूनी रूप से न्यूरोमॉर्फिक तकनीक पर लागू होगी। कानूनी व्यक्तियों के रूप में "स्मार्ट रोबोट" को मान्यता देने के यूरोपीय आयोग के प्रस्ताव का विरोध करने वाले कानून, रोबोटिक्स, चिकित्सा और नैतिकता के 285 विशेषज्ञों द्वारा हस्ताक्षरित एक पत्र में, लेखक लिखते हैं, "रोबोट के लिए एक कानूनी स्थिति प्राकृतिक व्यक्ति से प्राप्त नहीं हो सकती है। मॉडल, चूंकि रोबोट तब मानवाधिकारों को धारण करेगा, जैसे कि गरिमा का अधिकार, इसकी अखंडता का अधिकार, पारिश्रमिक का अधिकार या नागरिकता का अधिकार, इस प्रकार सीधे मानवाधिकारों का सामना करना। यह यूरोपीय संघ के मौलिक अधिकारों के चार्टर और मानवाधिकारों और मौलिक स्वतंत्रता के संरक्षण के लिए कन्वेंशन के विपरीत होगा।

स्वामित्व और संपत्ति के अधिकार
संपत्ति के अधिकार और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आसपास महत्वपूर्ण कानूनी बहस है। Acohs Pty Ltd बनाम Ucorp Pty Ltd में, ऑस्ट्रेलिया के संघीय न्यायालय के न्यायमूर्ति क्रिस्टोफर जेसप ने पाया कि सामग्री सुरक्षा डेटा शीट के लिए स्रोत कोड ऑस्ट्रेलिया का कॉपीराइट कानून नहीं हो सकता क्योंकि यह एक मानव लेखक के बजाय एक सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस द्वारा उत्पन्न किया गया था। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम पर भी यही सवाल लागू हो सकता है: यदि एक न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम सफलतापूर्वक मानव मस्तिष्क की नकल करता है और मूल काम का एक टुकड़ा पैदा करता है, तो कौन, यदि कोई है, तो काम के स्वामित्व का दावा करने में सक्षम होना चाहिए?

यह भी देखें
• AI accelerator

• Artificial brain

• Biomorphic

• Cognitive computer

• Computation and Neural Systems

• Differentiable programming

• Event camera

• Lithionics

• Neurorobotics

• Optical flow sensor

• Physical neural network

• SpiNNaker

• SyNAPSE

• Retinomorphic sensor

• Unconventional computing

• Vision chip

• Vision processing unit

• Zeroth (software)

• Hardware for artificial intelligence

• Wetware computer

बाहरी संबंध
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