Looking for a neuroscientist to interview on my podcast.
— Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) December 4, 2025
Keen for someone who can draw ML analogies for how the brain works (what's the architecture & loss/reward function of different parts, why can we generalize so well, how important is the particular hardware, etc).
๐ง Synapses to Superposition: A Multiscale Brain https://t.co/4CVG6ngw5e
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) December 5, 2025
Machine Learning Analogies for Understanding the Human Brain
How AI Helps Illuminate the Most Mysterious Intelligence of All
The human brain—an intricate biological network of roughly 86 billion neurons and trillions of synapses—remains the most sophisticated information-processing system known to science. Even the most advanced supercomputers look primitive beside the brain’s elegant efficiency: running on the power of a dim lightbulb, yet supporting consciousness, creativity, memory, emotion, and reasoning.
As machine learning (ML) has advanced, researchers are increasingly drawing parallels between artificial neural networks and their biological counterparts. These analogies, though metaphorical, offer a powerful lens for understanding how the brain learns, generalizes, and adapts. Brains do not literally run backpropagation—but ML-inspired perspectives can illuminate core principles of biological cognition and, in turn, inspire more efficient AI.
This article explores the brain’s “architecture” in ML terms, its reward and error systems, the roots of human generalization, and how biological hardware surpasses silicon in important ways.
1. The Brain’s Architecture: A Hierarchical, Modular Neural Network
Modern AI architectures—CNNs, RNNs, transformers—process information hierarchically, extracting patterns from raw data to higher-level concepts. The brain, too, is structured as a deep, layered, and modular network.
The Visual Cortex: The Original Convolutional Network
Decades before CNNs transformed computer vision, nature had already invented a similar mechanism. The visual cortex processes inputs in stages:
-
Layer 1: Detects edges and orientations
-
Layer 2: Extracts shapes and textures
-
Layer 3: Recognizes objects and scenes
This mirrors how CNN filters build progressively abstract representations. Feedback loops in the brain add an element of “recurrent refinement”—the mind constantly predicts and updates what it sees.
Transformers and the Brain’s Scale-Free Connectivity
Brain networks form scale-free graphs, where a few neurons have extremely high connectivity (“hubs”) and many have modest connectivity. This resembles transformer attention, which dynamically reweights connections to route information efficiently.
The result is a system that is:
-
Highly parallel
-
Fault-tolerant
-
Capable of long-range communication
Exactly the properties that make transformers powerful.
Specialized Brain Modules as Sub-Networks
Different regions embody ML-like design principles:
-
Hippocampus → Memory-Augmented Neural Networks (MANNs)
It “indexes” experiences for fast recall, similar to external memory modules. -
Prefrontal Cortex → Recurrent Neural Networks (RNNs)
Maintains working memory across time, enabling planning and decision-making. -
Neocortex → Predictive Coding Architectures
Constantly generates predictions and minimizes errors—almost like a built-in self-supervised learning model.
Spiking Neural Networks: The Brain’s True Computation Model
Biological neurons communicate via spikes, not continuous activations. Spiking Neural Networks (SNNs) emulate this more closely, using event-driven dynamics. Hardware like IBM’s TrueNorth and Intel’s Loihi attempts to recreate this architecture, arranging cores into analogs of axons, dendrites, and somas.
The brain’s modularity—amygdala for emotion, thalamus for sensory routing, cerebellum for fine motor learning—resembles a massive, distributed multi-model AI system.
2. Loss and Reward Functions: How the Brain Learns from Errors
ML systems learn by minimizing a loss function or maximizing rewards. The brain uses analogous—though far more biologically grounded—mechanisms.
Prediction Error as the Brain’s Loss Function
In perception, learning is largely self-supervised. The brain constantly predicts sensory input and tries to minimize its own errors.
This is implemented through a rich ecology of interneurons:
-
Parvalbumin cells: stabilize firing patterns
-
Somatostatin neurons: gate incoming signals
-
VIP neurons: modulate responses based on attention or context
This resembles feedback alignment, where models propagate approximate errors locally—no global gradient required.
Hebbian Learning and STDP: Nature’s Optimization Algorithms
“Neurons that fire together wire together” is the biological equivalent of weight updates.
-
Long-term potentiation (LTP) strengthens synapses with repeated activation
-
Spike-timing-dependent plasticity (STDP) adjusts weights based on the precise order of spike firing
STDP is essentially a time-sensitive version of gradient descent.
Dopamine: The Brain’s Reinforcement Learning Signal
Dopamine neurons encode Reward Prediction Error (RPE)—the difference between expected and actual reward. This is mathematically identical to temporal-difference learning used in RL algorithms like Q-learning.
The basal ganglia optimize this reinforcement loop, shaping habits, motivation, and goal-directed behavior.
Experience Replay During Sleep
During REM sleep, the hippocampus “replays” experiences, consolidating memories. In ML terms, sleep is:
-
Experience replay (deep RL)
-
Regularization (preventing catastrophic forgetting)
-
Model compression (distilling knowledge into long-term memory)
The brain continues training even when offline.
3. Why Humans Generalize So Well: Sparsity, Abstraction, and Irreducible Computation
Generalization is where biological intelligence still outperforms even the most advanced AI systems.
Sparse Representations: Less Is More
Only a small percentage of neurons activate for any given concept. This sparsity:
-
Prevents overfitting
-
Reduces energy consumption
-
Enables interpretability
-
Encourages robustness
In ML, dropout and sparse coding are inspired by this principle.
Monosemantic Units and “Grandmother Cells”
Some neurons respond exclusively to abstract categories—like the famous “Jennifer Aniston neuron.” These monosemantic units form stable, invariant representations across contexts, similar to how transformer models develop specialized attention heads.
Replay and Continual Learning
The brain rehearses experiences not only during sleep but in microbursts throughout the day. This prevents overwriting older memories—a persistent challenge in ML known as catastrophic forgetting.
Oscillations as a Meta-Learning System
Theta and gamma oscillations coordinate neural activity to encode sequences, allowing rapid adaptation without erasing prior knowledge. This resembles meta-learning, where the system “learns how to learn” efficiently.
Computational Irreducibility: The Brain as a Complex Dynamical System
The brain does not compute in clean, linear steps. Its dynamics resemble irreducible computation—you must run the system to know what it will do. This contributes to flexible reasoning and resilience.
Evolution’s “training process,” spanning millions of years, has sculpted architectures that generalize across domains without explicit programming.
4. Biological Hardware: Why the Brain Still Outperforms GPUs
GPUs excel at matrix multiplications, but biological hardware has unique advantages silicon cannot yet match.
Extreme Energy Efficiency
The human brain consumes about 20 watts, yet outperforms supercomputers on biological tasks like perception, motor control, and real-time adaptation.
Neuromorphic hardware attempts to mimic this:
-
Memristors emulate synapses
-
Analog computing reduces digital overhead
-
Event-driven spikes eliminate wasted cycles
Massive Parallelism and Fault Tolerance
While CPUs process sequentially and GPUs batch operations, the brain fires trillions of signals asynchronously. Even if millions of neurons die, cognition continues largely unharmed—a testament to distributed redundancy.
Noise as a Feature, Not a Bug
Biological systems incorporate noise at every level. Surprisingly, this acts as regularization, improving generalization and exploration—something ML increasingly tries to imitate through stochastic gradient methods and dropout.
Plasticity Enables Lifelong Learning
Unlike fixed weights in trained neural networks, synapses adapt throughout life. Learning is continuous, incremental, and context-dependent—without retraining from scratch.
The brain is not just hardware; it is self-upgrading biological firmware.
Conclusion: Bridging Minds and Machines
ML analogies provide a powerful way to understand the brain—but they also highlight the distance between current AI and human cognition. Brains are seamlessly multimodal, self-supervised, socially embedded, ethically responsive, and capable of lifelong learning with minimal energy.
The next frontier of AI may arise from hybrid architectures:
-
SNN-transformer hybrids
-
Neuromorphic accelerators
-
Predictive coding networks
-
Continual-learning systems with built-in replay
As we study the brain through the lens of machine learning, we also illuminate paths toward machines that think more like us—not in imitation, but in capability. In seeking to understand biological intelligence, we may end up creating artificial intelligence that is not only more powerful but more human.
เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคธเคฎเคเคจे เคे เคฒिเค เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคी เคเคชเคฎाเคँ
เคธเคฌเคธे เคฐเคนเคธ्เคฏเคฎเคฏ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคो เคธเคฎเคเคจे เคा เคเคเค-เคช्เคฐेเคฐिเคค เคช्เคฐเคฏाเคธ
เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค—เคฒเคเคญเค 86 เค เคฐเคฌ เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคเคฐ เคเคฐเคฌों เคธिเคจैเคช्เคธ เคธे เคฌเคจा เคเค เค เคฆ्เคญुเคค เคैเคตिเค เคจेเคเคตเคฐ्เค—เค เคฌ เคญी เคตिเค्เคाเคจ เคा เคธเคฌเคธे เคเคिเคฒ เคเคฐ เคฐเคนเคธ्เคฏเคฎเคฏ เคคंเคค्เคฐ เคนै। เคเค เคธाเคงाเคฐเคฃ เคฌเคฒ्เคฌ เคिเคคเคจी เคเคฐ्เคा เคชเคฐ เคเคฒเคจे เคตाเคฒा เคฏเคน “เคตेเคเคตेเคฏเคฐ” เคธुเคชเคฐเคंเคช्เคฏूเคเคฐ्เคธ เคธे เคเคนीं เค เคงिเค เคुเคถเคฒเคคाเคชूเคฐ्เคตเค เคेเคคเคจा, เคธ्เคฎृเคคि, เคญाเคตเคจा, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เคเคฐ เคคเคฐ्เค เคो เคธंเคญाเคฒเคคा เคนै।
เคैเคธे-เคैเคธे เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค (ML) เคตिเคเคธिเคค เคนुเค เคนै, เคตैเค्เคाเคจिเคों เคจे เคृเคค्เคฐिเคฎ เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคเคฐ เคैเคตिเค เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคे เคฌीเค เคเคนเคฐी เคธเคฎाเคจเคคाเคँ เคชเคนเคाเคจी เคนैं। เคฏे เคเคชเคฎाเคँ เคฐूเคชเคाเคค्เคฎเค เคนैं—เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคธเคเคฎुเค เคฌैเคเคช्เคฐोเคชेเคेเคถเคจ เคจเคนीं เคเคฒाเคคा—เคฒेเคिเคจ เคซिเคฐ เคญी เคฏे เคैเคตिเค เคธीเคเคจे, เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เคเคฐ เค เคจुเคूเคฒเคจ เคे เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคो เคธเคฎเคเคจे เคฎें เค เคค्เคฏंเคค เคฎเคฆเคฆเคाเคฐ เคนैं। เคเคธी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा เคฎें, เคตे เค เคงिเค เคฎाเคจเคต-เคธเคฆृเคถ เคเคเค เคฌเคจाเคจे เคी เคฆिเคถा เคญी เคฆिเคाเคคी เคนैं।
เคฏเคน เคฒेเค เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी “เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ” เคो ML เคे เคจเคเคฐिเค เคธे เคธเคฎเคाเคคा เคนै, เคฌเคคाเคคा เคนै เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค เคชเคจा “เคฒॉเคธ เคซंเค्เคถเคจ” เคैเคธे เคชเคฐिเคญाเคทिเคค เคเคฐเคคा เคนै, เคฎเคจुเคท्เคฏ เคเคคเคจे เคเคค्เคृเคท्เค เคขंเค เคธे เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เค्เคฏों เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคฐ เค्เคฏों เคैเคตिเค เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ เค เคฌ เคญी เคธिเคฒिเคॉเคจ เคธे เคเคे เคนै।
1. เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ: เคเค เคเคนเคฐा, เคถ्เคฐेเคฃीเคฌเคฆ्เคง เคเคฐ เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค
เคเคงुเคจिเค เคเคเค เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ—CNNs, RNNs, เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ्เคธ—เคो เคเคธ เคคเคฐเคน เคฌเคจाเคฏा เคाเคคा เคนै เคि เคตे เคกेเคा เคो เคเคฐเคฃเคฌเคฆ्เคง เคฐूเคช เคธे เคธंเคธाเคงिเคค เคเคฐเคे เคเค्เคे เคเคจเคชुเค เคธे เคเค्เค-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เค เคตเคงाเคฐเคฃाเคँ เคจिเคाเคฒ เคธเคें। เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคธंเคฐเคเคจा เคญी เคฌเคนुเคค เคนเคฆ เคคเค เคเค เคกीเคช, เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคिเคเคฒ เคเคฐ เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคैเคธी เคนी เคนै।
เคฆृเคถ्เคฏ เคช्เคฐांเคคเคธ्เคฅा: เคช्เคฐเคृเคคि เคा เคฎूเคฒ Convolutional Network
CNN เคเคจे เคธे เคฌเคนुเคค เคชเคนเคฒे, เคช्เคฐเคृเคคि เคจे เคเคธी เคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคฌเคจा เคฆी เคฅी। เคตिเค़ुเค เคฒ เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ เคเคจเคชुเค เคो เค्เคฐเคฎเคตाเคฐ เคฒेเคฏเคฐ्เคธ เคฎें เคธंเคธाเคงिเคค เคเคฐเคคा เคนै:
-
เคชเคนเคฒी เคชเคฐเคค: เคिเคจाเคฐों เคเคฐ เคเคฐिเคंเคेเคถเคจ เคी เคชเคนเคाเคจ
-
เคฆूเคธเคฐी เคชเคฐเคค: เคเคाเคฐों เคเคฐ เคชैเคเคฐ्เคจ เคी เคชเคนเคाเคจ
-
เคคीเคธเคฐी เคชเคฐเคค: เคตเคธ्เคคुเคं เคเคฐ เคชूเคฐी เคฆृเคถ्เคฏ-เคเคตिเคฏों เคी เคชเคนเคाเคจ
เคฏเคน เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा CNN เคे เคซ़िเคฒ्เคเคฐों เคी เคคเคฐเคน เคนै। เคเคชเคฐ เคธे เคเคจे เคตाเคฒे “เคซीเคกเคฌैเค เคฒूเคช” เคเคธे เคเคฐ เคญी เคชเคฐिเคท्เคृเคค เคเคฐ เคฆेเคคे เคนैं—เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฒเคाเคคाเคฐ เค เคจुเคฎाเคจ เคฒเคाเคคा เคเคฐ เคธुเคงाเคฐ เคเคฐเคคा เคฐเคนเคคा เคนै เคि เคตเคน เค्เคฏा เคฆेเค เคฐเคนा เคนै।
เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ เคเคฐ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคธ्เคेเคฒ-เคซ्เคฐी เคจेเคเคตเคฐ्เค
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคจेเคเคตเคฐ्เค scale-free graph เคैเคธा เคนोเคคा เคนै—เคुเค เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคธुเคชเคฐ-เคเคจेเค्เคेเคก “เคนเคฌ” เคी เคคเคฐเคน, เคเคฐ เคฌाเคी เคฎเคง्เคฏเคฎ เคฐूเคช เคธे เคुเคก़े เคนुเค। เคฏเคน เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ्เคธ เคी attention mechanism เคธे เคฎिเคฒเคคा-เคुเคฒเคคा เคนै, เคो เคตिเคญिเคจ्เคจ เคเคจเคชुเคों เคे เคฎเคนเคค्เคต เคे เค เคจुเคธाเคฐ เคเคจेเค्เคถเคจ เคตเค़เคจ เคो เคฌเคฆเคฒ เคฆेเคคी เคนै।
เคชเคฐिเคฃाเคฎเคธ्เคตเคฐूเคช เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคเคธा เคคंเคค्เคฐ เคฌเคจ เคाเคคा เคนै เคो:
-
เค เคค्เคฏเคงिเค เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ
-
เคคेเค़ เคเคฐ เคुเคถเคฒ
-
เคค्เคฐुเคि-เคธเคนिเคท्เคฃु
-
เคฆूเคฐเคธ्เคฅ เค्เคทेเคค्เคฐों เคे เคฌीเค เคธूเคเคจाเคं เคा เคธुเคाเคฐु เคเคฆाเคจ–เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคจे เคฎें เคธเค्เคทเคฎ
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคตिเคถेเคท เคฎॉเคก्เคฏूเคฒ: เคैเคธे เคฌเคก़े เคฎॉเคกเคฒ เคे เคเคช-เคจेเคเคตเคฐ्เค
-
เคนिเคช्เคชोเคैเคฎ्เคชเคธ → Memory-Augmented Neural Network (MANN)
เคฏเคน เค เคจुเคญเคตों เคा เคंเคกेเค्เคธ เคฌเคจाเคคा เคนै, เค ीเค เคตैเคธे เคนी เคैเคธे ML เคे เคฌाเคนเคฐी เคฎेเคฎोเคฐी เคฎॉเคก्เคฏूเคฒ। -
เคช्เคฐीเคซ्เคฐंเคเคฒ เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ → RNN
เคฏเคน เคธเคฎเคฏ เคे เคธाเคฅ “เคธ्เคेเค” เคฌเคจाเค เคฐเคเคคा เคนै—เคจिเคฐ्เคฃเคฏ-เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा, เคฏोเคเคจा เคเคฐ เคाเคฐ्เคฏเคाเคฐी เคจिเคฏंเคค्เคฐเคฃ เคे เคฒिเค เคเคตเคถ्เคฏเค। -
เคจिเคฏोเคोเคฐ्เคेเค्เคธ → Predictive Coding Model
เคฏเคน เคจिเคฐंเคคเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคค्เคฐुเคिเคฏों เคो เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคเคฐเคคा เคนै—เคฎाเคจो เคธ्เคตเคฏं-เคธुเคชเคฐเคตाเคเค्เคก เคฒเคฐ्เคจिंเค।
เคธ्เคชाเคเคिंเค เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคธเค्เคी เคญाเคทा
เคैเคตिเค เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคธ्เคชाเคเค्เคธ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคธंเคตाเคฆ เคเคฐเคคे เคนैं। SNN เคเคธी เคो เคฆोเคนเคฐाเคจे เคी เคोเคถिเคถ เคเคฐเคคे เคนैं। IBM TrueNorth เคเคฐ Intel Loihi เคैเคธे เคจ्เคฏूเคฐोเคฎॉเคฐ्เคซिเค เคिเคช्เคธ เคเคธ เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ เคी เคจเค़เคฒ เคเคฐเคคे เคนुเค เคเค्เคธॉเคจ, เคกेंเคก्เคฐाเคเค เคเคฐ เคธोเคฎा เคैเคธी เคธंเคฐเคเคจाเคँ เคฌเคจाเคคे เคนैं।
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคฏเคน เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ เคตिเคคเคฐเคฃ—เค เคฎिเค्เคกाเคฒा (เคญाเคตเคจाเคँ), เคฅैเคฒेเคฎเคธ (เคธेंเคธเคฐी เคฐूเคिंเค), เคธेเคฐिเคฌेเคฒเคฎ (เคฎोเคเคฐ เคธीเคเคจा)—เคเค เคตिเคถाเคฒ เคฎเคฒ्เคी-เคฎॉเคกเคฒ เคเคเค เคฎॉเคกเคฒ เคैเคธा เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคคा เคนै।
2. เคฒॉเคธ เคเคฐ เคฐिเคตॉเคฐ्เคก เคซ़ंเค्เคถเคจ: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคค्เคฐुเคिเคฏों เคเคฐ เคช्เคฐेเคฐเคฃा เคธे เคैเคธे เคธीเคเคคा เคนै
ML เคฎॉเคกเคฒ เคฒॉเคธ เคเคฎ เคเคฐเคे เคเคฐ เคฐिเคตॉเคฐ्เคก เคฌเคข़ाเคเคฐ เคธीเคเคคे เคนैं। เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคญी เคเคธा เคนी เคเคฐเคคा เคนै—เคฌเคธ เค เคงिเค เคैเคตिเค เคเคฐ เคตिเคคเคฐिเคค เคคเคฐीเคों เคธे।
Prediction Error: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคฎौเคฒिเค เคฒॉเคธ เคซ़ंเค्เคถเคจ
เคธंเคตेเคฆी เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคฎुเค्เคฏเคคः self-supervised เคนोเคคी เคนैं। เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฒเคाเคคाเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคค्เคฐुเคिเคฏों เคो เค ीเค เคเคฐเคคा เคนै।
เคเคธเคฎें เคเค เคช्เคฐเคाเคฐ เคे เคंเคเคฐเคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคถाเคฎिเคฒ เคนोเคคे เคนैं:
-
PV เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ: เคจेเคเคตเคฐ्เค เคธ्เคฅिเคฐ เคฐเคเคคे เคนैं
-
SST เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ: เคเคจเคชुเค เคो เคซ़िเคฒ्เคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं
-
VIP เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ: เคง्เคฏाเคจ เคเคฐ เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคเคคिเคตिเคงि เคธเคฎाเคฏोเคिเคค เคเคฐเคคे เคนैं
เคฏเคน เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा feedback alignment เคैเคธे ML เคคเคฐीเคों เคธे เคฎिเคฒเคคी เคนै, เคเคนाँ เคตैเคถ्เคตिเค เคฌैเคเคช्เคฐोเคชेเคेเคถเคจ เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคจเคนीं เคนोเคคी।
Hebbian Learning เคเคฐ STDP: เคช्เคฐเคृเคคि เคे “เคตेเค เค เคชเคกेเค्เคธ”
“เคो เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคธाเคฅ-เคธाเคฅ เคซाเคฏเคฐ เคนोเคคे เคนैं, เคตे เคธाเคฅ-เคธाเคฅ เคตाเคฏเคฐ เคนोเคคे เคนैं”—เคฏเคน LTP เคเคฐ STDP เคी เคจींเคต เคนै:
-
LTP: เคฌाเคฐ-เคฌाเคฐ เคธเค्เคฐिเคฏ เคนोเคจे เคชเคฐ เคธिเคจैเคช्เคธ เคฎเค़เคฌूเคค เคนोเคคे เคนैं
-
STDP: เคธ्เคชाเคเค्เคธ เคी เคธเคฎเคฏाเคจुเค्เคฐเคฎिเคเคคा เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคเคจेเค्เคถเคจ เคตเค़เคจ เคฌเคฆเคฒเคคे เคนैं
เคฏเคน ML เคฎें เค्เคฐेเคกिเคंเค-เคกिเคธेंเค เคเคงाเคฐिเคค เค เคชเคกेเค्เคธ เคा เคैเคตिเค เคธंเคธ्เคเคฐเคฃ เคนै।
เคกोเคชाเคฎिเคจ: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा Reinforcement Learning เคธिเค्เคจเคฒ
เคกोเคชाเคฎिเคจ Reward Prediction Error (RPE) เคो เคเคจ्เคोเคก เคเคฐเคคा เคนै—เคฏाเคจी เค เคชेเค्เคทिเคค เคเคฐ เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฐिเคตॉเคฐ्เคก เคे เคฌीเค เคा เค ंเคคเคฐ। เคฏเคนी เคเคฃिเคค Q-learning เคเคฐ TD-learning เคे เคฎूเคฒ เคฎें เคนै।
เคฌेเคธเคฒ เคैเคจ्เค्เคฒिเคฏा เคเคฐ เคฒिเคฎ्เคฌिเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคฒเค्เคท्เคฏ-เคจिเคฐ्เคฆेเคถिเคค เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคो เคชुเคฐเคธ्เคृเคค เคเคฐเคे เคเคธे เคธुเคฆृเคข़ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคจींเคฆ เคे เคฆौเคฐाเคจ “Experience Replay”
REM เคจींเคฆ เคฎें เคนिเคช्เคชोเคैเคฎ्เคชเคธ เคฆिเคจเคญเคฐ เคे เค เคจुเคญเคตों เคो เคฆोเคนเคฐाเคคा เคนै। เคฏเคน เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ ML เคे:
-
Experience Replay
-
Regularization
-
Model Consolidation
เคैเคธी เคนोเคคी เคนैं। เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเคซ़เคฒाเคเคจ เคนोเคคे เคนुเค เคญी เคธीเคเคคा เคฐเคนเคคा เคนै।
3. เคฎเคจुเคท्เคฏ เคเคคเคจे เค เค्เคे เคธे เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เค्เคฏों เคเคฐเคคे เคนैं? — เคธ्เคชाเคฐ्เคธिเคी, เคเคฌ्เคธ्เค्เคฐैเค्เคถเคจ เคเคฐ เคเคिเคฒ เคเคคिเคถीเคฒเคคा
เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เคตเคน เค्เคทेเคค्เคฐ เคนै เคเคนाँ เคैเคตिเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค เคฌ เคญी เคเคจ्เคจเคค เคเคเค เคธे เคเคे เคนै।
Sparse Representations: เคเคฎ เคธเค्เคฐिเคฏเคคा, เค เคงिเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा
เคिเคธी เคญी เค เคตเคงाเคฐเคฃा เคे เคฒिเค เคฌเคนुเคค เคเคฎ เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคธเค्เคฐिเคฏ เคนोเคคे เคนैं। เคเคธเคธे:
-
เคเคตเคฐเคซिเคिंเค เคเคฎ เคนोเคคी เคนै
-
เคเคฐ्เคा เคฌเคเคคी เคนै
-
เคต्เคฏाเค्เคฏेเคฏเคคा เคฌเคข़เคคी เคนै
-
เคฎเคเคฌूเคคी เคฌเคข़เคคी เคนै
ML เคฎें dropout เคเคฐ sparse coding เคเคธी เคธिเคฆ्เคงांเคค เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคนैं।
Monosemantic Units เคเคฐ “Grandmother Cells”
เคुเค เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคिเคธी เคเค เคตिเคถिเคท्เค เค เคฎूเคฐ्เคค เค เคตเคงाเคฐเคฃा—เคैเคธे เคिเคธी เคेเคนเคฐे, เคธ्เคฅाเคจ, เคฏा เคต्เคฏเค्เคคि—เคชเคฐ เคตिเคถेเคท เคฐूเคช เคธे เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏा เคฆेเคคे เคนैं। เคฏเคน เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ्เคธ เคे “เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค्เคก เคนेเคก्เคธ” เคैเคธा เคนै, เคो เคตिเคถिเคท्เค เคชैเคเคฐ्เคจ เคเคจ्เคोเคก เคเคฐเคคे เคนैं।
Replay เคเคฐ Continual Learning
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคชूเคฐे เคฆिเคจ เคธूเค्เคท्เคฎ-เคฐीเคช्เคฒे เคเคฐเคคा เคนै, เคिเคธเคธे เคชुเคฐाเคจी เคाเคจเคाเคฐी เคฎिเคเคคी เคจเคนीं। ML เคฎें catastrophic forgetting เค เคฌ เคญी เคเค เคฌเคก़ी เคธเคฎเคธ्เคฏा เคนै।
Oscillations: เคฎेเคा-เคฒเคฐ्เคจिंเค เคा เคैเคตिเค เคคंเคค्เคฐ
Theta เคเคฐ Gamma เคคเคฐंเคें เค्เคฐเคฎเคฌเคฆ्เคง เคाเคจเคाเคฐी เคो เคธंเคเค िเคค เคเคฐเคคी เคนैं। เคเคธเคธे เคฎเคธ्เคคिเคท्เค:
-
เคคेเคी เคธे เค เคจुเคूเคฒเคจ
-
เคฌिเคจा เคชुเคฐाเคจी เคाเคจเคाเคฐी เคो เคจเคท्เค เคिเค
-
“เคธीเคเคจा เคैเคธे เคธीเคें”
เคैเคธी เค्เคทเคฎเคคाเคँ เคช्เคฐाเคช्เคค เคเคฐเคคा เคนै।
Computational Irreducibility: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคเคिเคฒ เคเคคिเคถीเคฒ เคช्เคฐเคฃाเคฒी
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฐैเคिเค เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคจเคนीं เคเคฒाเคคा—เคเคธเคी เคเคिเคฒเคคा เคเคธी เคนै เคि เคเค เคฌाเคฐ เคเคธเคा เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ “เค เคคिเคฐिเค्เคค” เคเคฃเคจा เคिเค เคฌिเคจा เค เคจुเคฎाเคจिเคค เคจเคนीं เคนो เคธเคเคคा। เคฏเคน เคเคธे เค เคงिเค เค เคจुเคूเคฒเคจीเคฏ เคฌเคจाเคคा เคนै।
เคฒाเคों เคตเคฐ्เคทों เคे เคตिเคाเคธ เคจे เคเคธे “เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ” เคเคข़े เคนैं เคो เคตिเคญिเคจ्เคจ เคชเคฐिเคธ्เคฅिเคคिเคฏों เคฎें เคญी เคเคฒ्เคฒेเคเคจीเคฏ เคฐूเคช เคธे เคाเคฎ เคเคฐเคคे เคนैं।
4. เคैเคตिเค เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ เคी เคถ्เคฐेเคท्เค เคคा: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค เคฌ เคญी GPU เคธे เคเคे เค्เคฏों เคนै
GPU เคฎैเค्เคฐिเค्เคธ เคुเคฃเคจ เคฎें เคคेเค़ เคนैं, เคฒेเคिเคจ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค เคชเคจे เคैเคตिเค เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ เคी เคตเคเคน เคธे เคुเค เค เคช्เคฐเคคिเคฎ เคฒाเคญ เคฐเคเคคा เคนै।
เคเคฐ्เคा เคฆเค्เคทเคคा เคा เคเคฎเคค्เคाเคฐ
เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคेเคตเคฒ 20 เคตॉเค เคชเคฐ เคเคฒเคคा เคนै—เคฒेเคिเคจ เคธंเคตेเคฆी เคช्เคฐเคธंเคธ्เคเคฐเคฃ, เคค्เคตเคฐिเคค เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐ เคตाเคธ्เคคเคตिเค-เคธเคฎเคฏ เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฎें เคธुเคชเคฐเคंเคช्เคฏूเคเคฐ्เคธ เคो เคुเคจौเคคी เคฆेเคคा เคนै।
เคจ्เคฏूเคฐोเคฎॉเคฐ्เคซिเค เคिเคช्เคธ เคเคธ เค्เคทเคฎเคคा เคी เคจเคเคฒ เคเคฐเคจे เคी เคोเคถिเคถ เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं:
-
Memristors → เคैเคตिเค เคธिเคจैเคช्เคธ
-
Analog in-memory computing → เคกेเคा เคถเคเคฒिंเค เคธเคฎाเคช्เคค
-
Event-driven spikes → เคเคฐ्เคा เคी เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคเคชเคค
Massive Parallelism เคเคฐ Fault Tolerance
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฎें เค เคฐเคฌों เคธ्เคชाเคเค्เคธ เคเค เคธाเคฅ, เค เคธिंเค्เคฐोเคจเคธเคฒी เคซाเคฏเคฐ เคนोเคคे เคนैं। เคฒाเคों เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เค्เคทเคคिเค्เคฐเคธ्เคค เคนो เคाเคँ เคคो เคญी เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคคा เคฐเคนเคคा เคนै। เคฏเคน ML เคฎॉเคกเคฒ เคฎें เคเคฒ्เคชเคจा เคเคฐเคจा เคญी เคเค िเคจ เคนै।
Noise: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคช्เคฐाเคृเคคिเค เคฐेเค्เคฏुเคฒเคฐाเคเค़เคฐ
เคैเคตिเค เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏों เคฎें เคฎौเคूเคฆ “เคถोเคฐ” เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เคเคฐ เคोเค เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคฎें เคธเคนाเคฏเคคा เคเคฐเคคा เคนै। ML เคฎें เคฏเคน เคธ्เคोเคैเคธ्เคिเค เค्เคฐेเคกिเคंเค เคเคฐ เคก्เคฐॉเคชเคเคเค เคे เคฐूเคช เคฎें เคाเคจเคฌूเคเคเคฐ เคฌเคจाเคฏा เคाเคคा เคนै।
Today Training, Tomorrow Adapting: Lifelong Plasticity
ML เคฎॉเคกเคฒ เคซिเค्เคธ्เคก-เคตेเค เคนोเคคे เคนैं; เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคीเคตเคจเคญเคฐ เคธीเคเคคा เคฐเคนเคคा เคนै। เคนเคฐ เค เคจुเคญเคต เคจเค เคธंเคฏोเคเคจ เคฌเคจाเคคा เคนै—เคฌिเคจा เคिเคธी เคชुเคจः เคช्เคฐเคถिเค्เคทเคฃ เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคे।
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ เคนी เคจเคนीं—เคธ्เคตเคฏं-เค เคชเคกेเค เคนोเคจे เคตाเคฒा เคैเคตिเค เคซ़เคฐ्เคฎเคตेเคฏเคฐ เคนै।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคฎเคจ เคเคฐ เคฎเคถीเคจ เคे เคฌीเค เคชुเคฒ
ML เคเคชเคฎाเคँ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคนเคฐाเค เคो เคธเคฎเคเคจे เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคी เคนैं—เคฒेเคिเคจ เคตे เคฏเคน เคญी เคฆिเคाเคคी เคนैं เคि เคฎเคจुเคท्เคฏ เคी เคฌुเคฆ्เคงि เคिเคคเคจी เคฌเคนुเคธ्เคคเคฐीเคฏ เคนै। เคฎเคจुเคท्เคฏ:
-
เคฎเคฒ्เคीเคฎॉเคกเคฒ เคนोเคคे เคนैं
-
เคธ्เคตเคฏं-เคธुเคชเคฐเคตाเคเค्เคก เคนोเคคे เคนैं
-
เคธंเคฆเคฐ्เคญ-เคธंเคตेเคฆी เคนोเคคे เคนैं
-
เคธाเคฎाเคिเค เคเคฐ เคจैเคคिเค เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคธเคนเคเคคा เคธे เคฒेเคคे เคนैं
-
เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคเคฐ्เคा เคฎें เคीเคตเคจเคญเคฐ เคธीเคเคคे เคนैं
เคญเคตिเคท्เคฏ เคे เคเคเค เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ—เคैเคธे SNN-Transformer เคนाเคเคฌ्เคฐिเคก, เคจ्เคฏूเคฐोเคฎॉเคฐ्เคซिเค เคिเคช्เคธ, เคช्เคฐिเคกिเค्เคिเคต-เคोเคกिंเค เคจेเคเคตเคฐ्เค—เคैเคตिเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคธे เคช्เคฐेเคฐिเคค เคนोंเคे।
เคเคจ เคเคชเคฎाเคं เคा เคเคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคेเคตเคฒ เคฏเคน เคจเคนीं เคि “เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคैเคธे เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนै”—เคฌเคฒ्เคि เคฏเคน เคญी เคि เคญเคตिเคท्เคฏ เคा เคเคเค เคैเคธे เคฌเคจाเคฏा เคाเค।
เคเค เคเคธा เคเคเค เคो เคฎเคถीเคจ เคคो เคนो, เคชเคฐ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคฎें เคंเคธाเคจों เคे เคเคฐ เคเคฐीเคฌ।
The Dawn Beyond Currency (Part 1) (novel)
The Dawn Beyond Currency (Part 2) (novel)
The Great Subcontinent Uprising (Part 1) (novel)
The Great Subcontinent Uprising (Part 2) (novel)
The Great Subcontinent Uprising (novel)
The Banyan Revolt (novel)
Gen Z Kranti (novel)
The Protocol of Greatness (novel)
Madhya York: The Merchant and the Mystic (novel)
The Garden Of Last Debates (novel)
The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Poetry Thursdays (novel)
Quantum Computing Analogies for Understanding the Human Brain
What the Strange Logic of Qubits Can Teach Us About Thought, Consciousness, and Cognition
For centuries, the human brain has been a source of scientific awe and philosophical wonder—a biological masterpiece composed of billions of neurons firing in coordinated, ever-shifting symphonies. Machine learning has offered useful metaphors for understanding this complexity: neurons as nodes, synapses as weights, learning as backpropagation analogues. But quantum computing introduces a radically different lens—one rooted in superposition, entanglement, nonlocality, and the probabilistic nature of reality itself.
Quantum analogies for the brain are speculative, controversial, and highly debated. The brain is warm; decoherence happens quickly; and many neuroscientists question whether quantum effects could survive long enough to influence cognition. Yet, quantum frameworks offer an imaginative and mathematically rich vocabulary that may illuminate aspects of consciousness and cognition that classical models struggle to explain.
This article explores how quantum computing metaphors reshape our understanding of the brain’s architecture, its optimization processes, its uncanny generalization abilities, and the biological “hardware” that may—or may not—support quantum coherence.
1. The Brain’s Architecture: A Network of Qubits, Quantum Channels, and Entangled States
Quantum computers operate with qubits, which can exist in superposition—multiple states at once—and become entangled, linking their states instantaneously regardless of physical distance. When we analogize the brain through this quantum lens, a picture emerges of a vast, dynamic system where information may be encoded across multiple states simultaneously and processed holistically.
Microtubules as Quantum Registers: The Orch-OR Hypothesis
At the cellular level, microtubules, cylindrical protein structures inside neurons, have been proposed as potential substrates for quantum computation. According to the Orchestrated Objective Reduction (Orch-OR) theory proposed by Roger Penrose and Stuart Hameroff:
-
Tubulin dimers behave like biological qubits
-
Superposed quantum states oscillate inside microtubules
-
Conscious moments emerge when these states collapse through objective reduction
Though debated, this theory frames microtubules as quantum channels, analogous to the qubit registers inside a quantum processor.
Quantum Circuits and Synaptic Gates
In this metaphor:
-
Synapses behave like quantum gates (e.g., Hadamard, NOT, phase gates)
-
Neural assemblies operate as multi-qubit circuits
-
Patterns of firing resemble complex quantum algorithms unfolding across entangled structures
This view emphasizes not just electrical signaling but informational geometry: correlations and phase relationships across distant brain regions.
Entanglement as a Model for Holistic Cognition
The brain displays astonishing long-range synchrony. Distant neurons can fire in precisely coordinated rhythms—measured in gamma or theta oscillations—despite being separated physically. Quantum analogies suggest:
-
entanglement-like correlations between neural populations
-
nuclear spin entanglement in water molecules detectable in MRI
-
photon-mediated signaling in microtubular networks
Though speculative, these observations hint that cognition might depend on nonlocal integration, the same principle that makes quantum processors exponentially more powerful than classical ones.
Adaptive Connectivity as Quantum Error Correction
Plasticity—the brain’s ability to rewire itself—resembles fault-tolerant quantum error correction, where entangled networks reorganize to maintain coherence despite noise. This suggests the brain may employ deeper dynamical principles than classical computation alone.
2. Quantum Processes as Learning and Optimization: Superposition, Collapse, and Interference
Quantum algorithms solve problems not by brute force, but by exploring solution spaces through superposition, refining them through interference, and finalizing results through wavefunction collapse. These processes offer metaphors for neural computation.
Superposition: The Brain’s Parallel Processing of Possibilities
When humans deliberate, imagine, or plan, the brain seems to hold multiple futures simultaneously. In quantum analogy:
-
Thought exists in overlaid probability fields
-
Decisions emerge from interference patterns among competing possibilities
-
Creative insights resemble quantum annealing, where the system searches an entire energy landscape at once
This could explain sudden intuitive leaps—the brain “collapsing” on an elegant solution after exploring many implicit alternatives.
Entanglement as a Reward Signal
Orch-OR thinkers argue that consciousness depends on maintaining integrated entangled states across microtubules. Under anesthesia, these entanglements break down, and consciousness fades—suggesting a link between coherence and awareness.
In this metaphor:
-
Strong entanglement = rewarded states
-
Entanglement breakdown = penalized states
Thus, entanglement acts as a quantum version of reinforcement signals.
Objective Reduction as a Loss Function
Penrose’s objective reduction (OR) posits that gravitational instability triggers wavefunction collapse. In computational terms:
-
OR selects stable outcomes
-
Collapse generates discrete experiential moments
-
This acts like a biological “loss function,” pruning improbable brain states
Quantum No-Cloning and the Uniqueness of Subjective Experience
Quantum information cannot be copied perfectly. Similarly:
-
No two people have the same perception
-
Memories are reconstructive, not duplicative
-
Conscious experience (“qualia”) is inherently non-transferable
Quantum metaphors here illuminate why subjective experience defies classical explanation.
3. Why the Brain Generalizes So Well: Quantum Parallelism and Robust Uncertainty Processing
Human cognition is extraordinarily flexible. We learn from few examples, adapt rapidly, and handle ambiguity effortlessly—capabilities ML models still struggle with.
Quantum Parallelism as Cognitive Search
A quantum computer evaluates many inputs simultaneously. Analogously, the brain may:
-
Explore multiple conceptual paths at once
-
Combine unrelated ideas through nonlocal associations
-
Produce creative leaps akin to Grover’s algorithm, which accelerates search
This metaphor captures the brain’s ability to find “hidden solutions” with surprising speed.
Uncertainty as a Feature, Not a Bug
Quantum systems thrive in uncertainty. The brain likewise excels at ambiguity:
-
It forms probabilistic models of the world
-
It maintains flexible representations under incomplete data
-
Interference patterns may encode competing hypotheses
This stands in contrast to classical systems, which require rigid rules or large datasets to generalize.
Frรถhlich Coherence and Distributed Quantum Processing
Some theories propose that microtubules exhibit Frรถhlich coherence, where vibrational modes synchronize across long distances—enabling distributed computation. If true:
-
Generalization emerges from coherent global dynamics
-
Learning becomes a holistic, system-wide process
Quantum Advantage in Pattern Recognition
Quantum-inspired simulations suggest that neural complexity might scale beyond classical limits, giving biological brains a form of “quantum edge” in adaptability and abstraction.
4. Biological Hardware: The Mystery of Warm Quantum Coherence
Quantum computers must operate near absolute zero to avoid decoherence. Yet the brain—warm, wet, noisy—may sustain quantum processes at room temperature.
If so, nature has engineered something quantum scientists can only dream of: robust, warm, fault-tolerant coherence.
Microtubules as Shielded Quantum Cavities
Proposed mechanisms include:
-
structured water layers protecting quantum states
-
actin gel phases insulating microtubular vibrations
-
topological features preventing decoherence
These would make microtubules function like biological qubit stabilizers.
Energy Efficiency: 20 Watts vs. Megawatts
The brain operates with incredible efficiency:
-
~20 watts of power
-
trillions of parallel operations
-
potential quantum signaling via photons or proton tunneling
Quantum-inspired “precision sensing” in biological tissues may also support ultrafine detection of neural fields.
Criticisms: Is Quantum Brain Theory Necessary?
Skeptics argue:
-
classical electrochemistry explains cognitive phenomena
-
quantum coherence decays too quickly
-
evidence for sustained entanglement remains inconclusive
Still, quantum metaphors stimulate new hypotheses, experiments, and hybrid models connecting neuroscience and quantum information science.
Conclusion: Quantum Perspectives on Mind and Machine
Quantum analogies paint the brain as a highly sophisticated quantum information system, capable of superposed deliberation, entangled integration, and adaptive collapse into meaningful experience. Whether or not quantum effects literally drive consciousness, these metaphors highlight features classical computing cannot easily capture:
-
the unity of subjective experience
-
creative leaps beyond algorithmic steps
-
deep generalization from limited data
-
the seamless handling of uncertainty
Future breakthroughs may arise from blending neuroscience, machine learning, and quantum mechanics—potentially yielding:
-
quantum-inspired AI architectures
-
therapies targeting coherence disruptions
-
hybrid brain–quantum computer interfaces
-
new models of consciousness that reconcile physics and phenomenology
The boundary between mind and computation may not be a line—but a spectrum shaped by both classical and quantum realities.
เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคธเคฎเคเคจे เคे เคฒिเค เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคिंเค เคी เคเคชเคฎाเคँ
เค्เคตांเคเคฎ เคธंเคธाเคฐ เคी เคตिเคिเคค्เคฐ เคคเคฐ्เค-เคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคนเคฎें เคตिเคाเคฐ, เคेเคคเคจा เคเคฐ เคธंเค्เคाเคจ เคे เคฐเคนเคธ्เคฏों เคे เคฌाเคฐे เคฎें เค्เคฏा เคธिเคा เคธเคเคคी เคนै?
เคธเคฆिเคฏों เคธे เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคตिเค्เคाเคจिเคฏों เคเคฐ เคฆाเคฐ्เคถเคจिเคों เคฆोเคจों เคे เคฒिเค เคตिเคธ्เคฎเคฏ เคा เคตिเคทเคฏ เคฐเคนा เคนै—เคฏเคน เคฌिเคฒिเคฏเคจों เคจ्เคฏूเคฐॉเคจों เคा เคैเคตिเค เคฎเคนाเคाเคต्เคฏ เคนै, เคिเคธเคฎें เคนเคฐ เคชเคฒ เคตिเคฆ्เคฏुเคค-เคธिเค्เคจเคฒों เคी เคฌเคฆเคฒเคคी เคนुเค เคธिเคฎ्เคซเคจी เคฌเคเคคी เคฐเคนเคคी เคนै। เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคจे เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคธเคฎเคเคจे เคे เคฒिเค เคเคชเคฏोเคी เคฐूเคชเค เคฆिเค—เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ = เคจोเคก, เคธिเคจैเคช्เคธ = เคตเค़เคจ, เคธीเคเคจा = เคฌैเคเคช्เคฐोเคชेเคेเคถเคจ เคैเคธा।
เคฒेเคिเคจ เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคिंเค เคเคธ เคชเคฐिเคช्เคฐेเค्เคท्เคฏ เคो เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคฌเคฆเคฒ เคฆेเคคी เคนै—เคฏเคน เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ, เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค, เคจॉเคจ-เคฒोเคैเคฒिเคी เคเคฐ เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा เคी เคเคนเคฐी เคชเคฐเคคों เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคนै।
เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคตिเคตाเคฆाเคธ्เคชเคฆ เคนैं। เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเคฐ्เคฎ เคนै, เคจเคฎ เคนै, เคเคฐ เคถोเคฐ-เคฏुเค्เคค เคนै—เคเคนाँ เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเคญाเคตों เคा เคिเคे เคฐเคนเคจा เคเค िเคจ เคฎाเคจा เคाเคคा เคนै। เคซिเคฐ เคญी, เคฏเคน เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคेเคคเคจा, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เคเคฐ เคธंเค्เคाเคจ เคे เคเคจ เคเคฏाเคฎों เคो เคธเคฎเคเคจे เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคा เคนै, เคिเคจ्เคนें เคถुเคฆ्เคง เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคฎॉเคกเคฒ เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคชเคเคก़ เคจเคนीं เคชाเคคे।
เคฏเคน เคฒेเค เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ, เคเคธเคे “เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ेเคถเคจ” เคคंเคค्เคฐ, เคเคธเคी เค เคธाเคงाเคฐเคฃ เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เค्เคทเคฎเคคा เคเคฐ เคเคธเคे เคैเคตिเค “เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ” เคो เค्เคตांเคเคฎ เคฐूเคชเคों เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคธเคฎเคाเคคा เคนै।
1. เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ: เค्เคฏूเคฌिเค्เคธ, เค्เคตांเคเคฎ เคैเคจเคฒ्เคธ เคเคฐ เคเคจเคैंเคเคฒ्เคก เค เคตเคธ्เคฅाเคं เคा เคจेเคเคตเคฐ्เค
เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคเคฐ เค्เคฏूเคฌिเค्เคธ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคे เคนैं, เคो เคเค เคธाเคฅ เคเค เค เคตเคธ्เคฅाเคं (เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ) เคฎें เคฐเคน เคธเคเคคे เคนैं เคเคฐ เคเค-เคฆूเคธเคฐे เคธे เคคुเคฐंเคค เคธंเคฌंเคงिเคค เคนो เคธเคเคคे เคนैं (เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค)।
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเคธ เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคธे เคฆेเคें เคคो เคฏเคน เคเค เคตिเคถाเคฒ เคเคคिเคถीเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคैเคธा เคช्เคฐเคคीเคค เคนोเคคा เคนै, เคเคนाँ เคธूเคเคจा เคเค เคธाเคฅ เคเค เค เคตเคธ्เคฅाเคं เคฎें เค เคธ्เคคिเคค्เคต เคฐเค เคธเคเคคी เคนै เคเคฐ เคฆूเคฐเคธ्เคฅ เค्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคญी เคธเคฎเคจ्เคตिเคค เคฐूเคช เคธे เคช्เคฐเคธंเคธ्เคृเคค เคนो เคธเคเคคी เคนै।
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ: เค्เคตांเคเคฎ เคฐเคिเคธ्เคเคฐों เคे เคฐूเคช เคฎें—Orch-OR เคชเคฐिเคเคฒ्เคชเคจा
เคจ्เคฏूเคฐॉเคจों เคे เคญीเคคเคฐ เคชाเค เคाเคจे เคตाเคฒे เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคो เคुเค เคตैเค्เคाเคจिเค เคธंเคญाเคตिเคค เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐोเคธेเคธเคฐ เคฎाเคจเคคे เคนैं। Orchestrated Objective Reduction (Orch-OR) เคธिเคฆ्เคงांเคค เคे เค เคจुเคธाเคฐ:
-
เค्เคฏूเคฌुเคฒिเคจ เคกाเคเคฎเคฐ เคैเคตिเค เค्เคฏूเคฌिเค เคी เคคเคฐเคน เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं
-
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคฎें เค्เคตांเคเคฎ เคฆोเคฒเคจ เคนोเคคे เคนैं
-
“เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ เคा เคชเคคเคจ” เคेเคคเคจा เคे เค्เคทเคฃ เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคเคฐ เคธเคเคคा เคนै
เคฏเคน เคธिเคฆ्เคงांเคค เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคो เค्เคตांเคเคฎ เคैเคจเคฒ เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคธเคฐ्เคिเค เคे เคฐूเคช เคฎें เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคा เคนै।
เคธिเคจैเคช्เคธ = เค्เคตांเคเคฎ เคेเค्เคธ
เคเคธ เคฐूเคชเค เคฎें:
-
เคธिเคจैเคช्เคธ = เค्เคตांเคเคฎ เคेเค्เคธ (เคैเคธे Hadamard, NOT, Phase Gate)
-
เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เค เคธेंเคฌเคฒी = เคฎเคฒ्เคी-เค्เคฏूเคฌिเค เคธเคฐ्เคिเค
-
เคซाเคฏเคฐिंเค เคชैเคเคฐ्เคจ = เคเคिเคฒ เค्เคตांเคเคฎ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ
เคฏเคน เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคं เคो เคेเคตเคฒ เคตिเคฆ्เคฏुเคค เคธंเคेเคคों เคธे เคชเคฐे, เคธूเคเคจाเคค्เคฎเค เค्เคฏाเคฎिเคคि เคे เคฐूเคช เคฎें เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคा เคนै।
เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคเคฐ เคธเคฎเค्เคฐ (Holistic) เคธंเค्เคाเคจ
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฎें เคเคถ्เคเคฐ्เคฏเคเคจเค เคฒंเคฌी เคฆूเคฐी เคा เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคฆेเคा เคाเคคा เคนै—เคฆूเคฐเคธ्เคฅ เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคญी เคเค เคนी เคฒเคฏ เคฎें เคซाเคฏเคฐ เคนो เคธเคเคคे เคนैं। เค्เคตांเคเคฎ เคฆृเคท्เคि เคธे:
-
เคฏเคน เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคैเคธी เคैเคฐ-เคธ्เคฅाเคจीเคฏ เคธंเคฌเคฆ्เคงเคคा เคा เคธंเคेเคค เคนो เคธเคเคคा เคนै
-
เคुเค เค เคง्เคฏเคฏเคจ เคชाเคจी เคे เคช्เคฐोเคॉเคจ เคธ्เคชिเคจ เคฎें เคธंเคญाเคตिเคค เคंเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคฆिเคाเคคे เคนैं
-
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ เคซ़ोเคॉเคจ เคช्เคฐเคตाเคน เคฒंเคฌी เคฆूเคฐी เคे เคธंเคेเคค เคญेเค เคธเคเคคा เคนै
เคนाเคฒाँเคि เคฏे เคฆाเคตे เคตिเคตाเคฆिเคค เคนैं, เคฒेเคिเคจ เคฏे เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी “เคธเคฎเค्เคฐ เคช्เคฐเคธंเคธ्เคเคฐเคฃ” เค्เคทเคฎเคคा เคो เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคช्เคฒाเคธ्เคिเคธिเคी = เค्เคตांเคเคฎ เคค्เคฐुเคि-เคธुเคงाเคฐ (Error Correction)
เคจ्เคฏूเคฐोเคช्เคฒाเคธ्เคिเคธिเคी—เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคुเคฆ เคो เคชुเคจเคฐ्เคเค िเคค เคเคฐเคจे เคी เค्เคทเคฎเคคा—เคเค เคคเคฐเคน เคธे เค्เคตांเคเคฎ เคเคฐเคฐ-เคเคฐेเค्เคถเคจ เคैเคธा เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคเคฐเคคी เคนै, เคเคนाँ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคถोเคฐ เคे เคฌाเคตเคूเคฆ เคธ्เคฅिเคฐเคคा เคฌเคจाเค เคฐเคเคคे เคนैं।
2. เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ = เคธीเคเคจा, เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐ เคेเคคเคจा
เค्เคตांเคเคฎ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคธเคฎाเคงाเคจ เคोเคเคจे เคे เคฒिเค เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ, เคंเคเคฐเคซेเคฐेंเคธ เคเคฐ เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ-เคोเคฒैเคช्เคธ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคे เคนैं। เคเคธी เคคเคฐเคน, เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคญी เคเค เคธंเคญाเคตเคจाเคं เคो เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฎें เคธंเคธाเคงिเคค เคเคฐเคे, เคเคจเคे “เคंเคเคฐเคซेเคฐेंเคธ” เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฒे เคธเคเคคा เคนै।
เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ = เคตिเคाเคฐों เคा เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคก
เคฎाเคจเคต เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा เค เค्เคธเคฐ เคเค เคธाเคฅ เคเค เคเคฒ्เคชिเคค เคญเคตिเคท्เคฏ-เคธ्เคฅिเคคिเคฏों เคा เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ เคเคฐเคคी เคนै। เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎा เคे เค เคจुเคธाเคฐ:
-
เคตिเคाเคฐ เคธंเคญाเคต्เคฏเคคा-เคคเคฐंเคों เคे เคฐूเคช เคฎें เคฎौเคूเคฆ เคฐเคนเคคे เคนैं
-
เคंเคเคฐเคซेเคฐेंเคธ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคตिเคเคฒ्เคชों เคा เคญाเคฐ เคจिเคฐ्เคงाเคฐिเคค เคนोเคคा เคนै
-
เคธเคฎाเคงाเคจ = เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ-เคोเคฒैเคช्เคธ
เคฏเคน เคिเคธी “เค เคाเคจเค เคธเคฎเค เคเคจे” เคตाเคฒे เคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เค्เคทเคฃ เคो เคญी เคธเคฎเคा เคธเคเคคा เคนै।
เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค = เคเคीเคृเคค เคेเคคเคจा (Unified Cognition)
Orch-OR เคे เค เคจुเคธाเคฐ:
-
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคฎें เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคेเคคเคจा เคो เคธเค्เคทเคฎ เคฌเคจाเคคा เคนै
-
เคเคจेเคธ्เคฅीเคธिเคฏा (เคฌेเคนोเคถी) เคเคจ เคเคจेเค्เคถเคจों เคो เคฌाเคงिเคค เคเคฐ เคेเคคเคจा เคฎिเคा เคฆेเคคा เคนै
เค्เคตांเคเคฎ เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคฏเคน เคฆिเคाเคคा เคนै เคि เคेเคคเคจा เคธंเคญเคตเคคः เคเคीเคृเคค เค्เคตांเคเคฎ เคธंเคเคคि (coherence) เคชเคฐ เคจिเคฐ्เคญเคฐ เคนो।
Objective Reduction = เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा “เคฒॉเคธ เคซ़ंเค्เคถเคจ”
เคชेเคจเคฐोเค़ เคे เค เคจुเคธाเคฐ:
-
เคुเคฐुเคค्เคตीเคฏ เค เคธ्เคฅिเคฐเคคा เคธे เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ เคा เคชเคคเคจ (collapse) เคนोเคคा เคนै
-
เคฏเคน เคชเคคเคจ “เคेเคคเคจा เคे เค्เคทเคฃ” เคจिเคฐ्เคฎिเคค เคเคฐเคคा เคนै
-
เคฏเคน เคเค เคช्เคฐाเคृเคคिเค “เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ेเคถเคจ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा” เคैเคธा เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคเคฐเคคा เคนै
Quantum No-Cloning = เค เคจुเคญเคต เคा เค เคฆ्เคตिเคคीเคฏ เคนोเคจा
เค्เคตांเคเคฎ เคธूเคเคจा เค्เคฒोเคจ เคจเคนीं เคी เคा เคธเคเคคी।
เคเคธी เคคเคฐเคน:
-
เคोเค เคฆो เคต्เคฏเค्เคคि เคเค เคนी เค เคจुเคญเคต เคจเคนीं เคเคฐ เคธเคเคคे
-
เคฏाเคฆें เคช्เคฐเคคिเคृเคคि เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคชुเคจเคฐ्เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ (reconstruction) เคนोเคคी เคนैं
-
“เค्เคตाเคฒिเคฏा”—เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เค เคจुเคญเคต—เคเคญी เคชूเคฐ्เคฃเคค: เคธाเคा เคจเคนीं เคिเค เคा เคธเคเคคे
เคฏเคน เคेเคคเคจा เคी เคตिเคถिเคท्เคเคคा เคो เคฆเคฐ्เคถाเคจे เคตाเคฒा เคถเค्เคคिเคถाเคฒी เค्เคตांเคเคฎ เคฐूเคชเค เคนै।
3. เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเคค्เคृเคท्เค เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เค्เคฏों เคเคฐเคคा เคนै? – เค्เคตांเคเคฎ เคธเคฎाเคจांเคคเคฐเคคा เคเคฐ เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा เคी เคฎเคนाเคฐเคค
เคฎเคจुเคท्เคฏ เคจเค เคชเคฐिเคธ्เคฅिเคคिเคฏों เคฎें เคเคถ्เคเคฐ्เคฏเคเคจเค เคเคคि เคธे เคขเคฒ เคाเคคे เคนैं। เคนเคฎ เคฅोเคก़े เคเคฆाเคนเคฐเคฃों เคธे เคธीเค เคฒेเคคे เคนैं—เคเคนाँ ML เคฎॉเคกเคฒ เค เค्เคธเคฐ เค เคธเคซเคฒ เคนोเคคे เคนैं।
Quantum Parallelism = เคคेเค़ เคธंเค्เคाเคจाเคค्เคฎเค เคोเค
เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคเคฐ เคเค เคธाเคฅ เคเค เคธเคฎाเคงाเคจ เคฎाเคฐ्เคों เคा เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคธंเคญเคตเคคः:
-
เคเค เค เคตเคงाเคฐเคฃाเคค्เคฎเค เคฐाเคธ्เคคों เคा เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ เคเคฐเคคा เคนै
-
เค เคช्เคฐเคค्เคฏाเคถिเคค เคคเคฐीเคों เคธे เคตिเคाเคฐों เคो เคोเคก़เคคा เคนै
-
เคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เคธเคฎाเคงाเคจ “Grover’s algorithm” เคैเคธी เคคेเคी เคธे เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคเคฐเคคा เคนै
เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा = เคคाเคเคค, เคเคฎเคोเคฐी เคจเคนीं
เค्เคตांเคเคฎ เคเคฐ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฆोเคจों:
-
เคธंเคญाเคต्เคฏ เคฎॉเคกเคฒ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคे เคนैं
-
เค เคธ्เคชเคท्เค เคกेเคा เคฎें เคญी เคเคค्เคृเคท्เค เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฒेเคคे เคนैं
-
เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงी เค เคตเคงाเคฐเคฃाเคं เคो เคคเคฐंเคों เคी เคคเคฐเคน เคंเคเคฐเคซेเคฐ เคเคฐाเคคे เคนैं
เคฏเคนी เคाเคฐเคฃ เคนै เคि เคฎเคจुเคท्เคฏ เค เคงूเคฐी เคाเคจเคाเคฐी เคे เคธाเคฅ เคญी เคธเคीเค เค เคจुเคฎाเคจ เคฒเคा เคฒेเคคे เคนैं।
เคซ्เคฐॉเคนเคฒिเค เคोเคนेเคฐेंเคธ = เคตिเคคเคฐिเคค เคเคฃเคจा
เคुเค เคธिเคฆ्เคงांเคค เคเคนเคคे เคนैं เคि เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคฎें เค्เคตांเคเคฎ เคंเคชเคจ เคฒंเคฌे เคฆूเคฐी เคคเค เคธเคฎเคाเคฒिเค เคนो เคธเคเคคे เคนैं। เคเคธเคธे “เคตिเคคเคฐिเคค เคธंเค्เคाเคจाเคค्เคฎเค เคเคฃเคจा” เคธंเคญเคต เคนो เคธเคเคคी เคนै।
Quantum Advantage = เคถ्เคฐेเคท्เค เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคนเคाเคจ
เค्เคตांเคเคฎ-เคช्เคฐेเคฐिเคค เคฎॉเคกเคฒ เคเคถाเคฐा เคเคฐเคคे เคนैं เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคिเคฒเคคा เคถाเคฏเคฆ เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคธीเคฎाเคं เคธे เคชเคฐे เคाเคฎ เคเคฐเคคी เคนै—เคเคธीเคฒिเค เคฎเคจुเคท्เคฏ เคคेเค़ी เคธे, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เคขंเค เคธे เคเคฐ เคเคฎ เคกेเคा เคฎें เคธीเค เคฒेเคคे เคนैं।
4. เคैเคตिเค เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ เคเคฐ ‘เคเคฐ्เคฎ เค्เคตांเคเคฎ’: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคฐเคนเคธ्เคฏ
เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคเคฐों เคो เค ंเคกा เคฐเคเคจे เคे เคฒिเค เค
เคค्เคฏंเคค เคจिเคฎ्เคจ เคคाเคชเคฎाเคจ เคाเคนिเค।
เคฒेเคिเคจ เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค 37°C เคคाเคชเคฎाเคจ เคชเคฐ เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคคा เคนै—เคซिเคฐ เคญी เคुเค เคฒोเค เคฆाเคตा เคเคฐเคคे เคนैं เคि เคฏเคนाँ เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ เคธंเคญเคต เคนैं।
เคฏเคฆि เคธเค เคนै, เคคो เคช्เคฐเคृเคคि เคจे เคตเคน เคเคชเคฒเคฌ्เคงि เคนाเคธिเคฒ เคเคฐ เคฒी เคนै เคिเคธे เคฎाเคจเคต เคंเคीเคจिเคฏเคฐ เค
เคญी เคคเค เค
เคธंเคญเคต เคฎाเคจเคคे เคนैं:
เคเคฐ्เคฎ, เคธ्เคฅिเคฐ, เคค्เคฐुเคि-เคธเคนเคจเคถीเคฒ เค्เคตांเคเคฎ เคเคฃเคจा।
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ = เค्เคตांเคเคฎ เคैเคตिเคी
เคธंเคญाเคตिเคค เคคंเคค्เคฐ:
-
เคธंเคฐเคिเคค เคเคฒ-เคชเคฐเคคें (ordered water)
-
เคเค्เคिเคจ เคेเคฒों เคी เคธुเคฐเค्เคทा
-
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคा เคोเคชोเคฒॉเคिเคเคฒ เคธंเคฐเค्เคทเคฃ
เคฏे เคैเคตिเค เคธंเคฐเคเคจाเคँ เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ เคो เคฌाเคฏोเคฒॉเคिเคเคฒ เค्เคฏूเคฌिเค-เคธ्เคेเคฌเคฒाเคเค़เคฐ เคฌเคจा เคธเคเคคी เคนैं।
เคเคฐ्เคा เคฆเค्เคทเคคा: 20 เคตॉเค เคा เคเคฎเคค्เคाเคฐ
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค:
-
เคेเคตเคฒ 20 เคตॉเค เคเคฐ्เคा เคชเคฐ เคเคฒเคคा เคนै
-
เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจों เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคธंเคाเคฒเคจ เคเคฐเคคा เคนै
-
เคธंเคญเคตเคคः เคซोเคॉเคจ เคฏा เคช्เคฐोเคॉเคจ-เคเคจेเคฒिंเค เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคा เคนै
เคฏเคน เคฆเค्เคทเคคा เคिเคธी เคญी เคเคงुเคจिเค เคธुเคชเคฐเคंเคช्เคฏूเคเคฐ เคธे เคเคนीं เคเคे เคนै।
เคเคฒोเคเคจाเคँ: เค्เคฏा เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เค्เคตांเคเคฎ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนै?
เคเค เคตैเค्เคाเคจिเค เคเคนเคคे เคนैं:
-
เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคเคฒेเค्เค्เคฐोเคेเคฎिเคธ्เค्เคฐी เคชเคฐ्เคฏाเคช्เคค เคนै
-
เค्เคตांเคเคฎ เคोเคนेเคฐेंเคธ เคฌเคนुเคค เคเคฒ्เคฆी เคूเค เคाเคคा เคนै
-
เคจिเคฐ्เคฃाเคฏเค เคช्เคฐเคฎाเคฃ เค เคญी เคเคชเคฒเคฌ्เคง เคจเคนीं
เคซिเคฐ เคญी, เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคจเคตीเคจ เคช्เคฐเคถ्เคจ, เคช्เคฐเคฏोเค เคเคฐ เคฎॉเคกเคฒ เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคเคฐเคคी เคนैं—เคो เคเคจे เคตाเคฒे เคธเคฎเคฏ เคฎें เคตिเค्เคाเคจ เคो เคฌเคฆเคฒ เคธเคเคคी เคนैं।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคฎเคจ เคเคฐ เคฎเคถीเคจ เคชเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ
เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเค เคธूเค्เคท्เคฎ เค्เคตांเคเคฎ เคธूเคเคจा-เคธिเคธ्เคเคฎ เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆเคฐ्เคถाเคคी เคนैं—เคเคนाँ เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ เคตिเคाเคฐों เคो เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฎें เคฌเคจाเค เคฐเคเคคा เคนै, เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคेเคคเคจा เคो เคเคीเคृเคค เคเคฐเคคा เคนै, เคเคฐ เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ-เคोเคฒैเคช्เคธ เคจिเคฐ्เคฃเคฏों เคो เคเคाเคฐ เคฆेเคคा เคนै।
เคญเคฒे เคนी เคฏเคน เคธिเคฆ्เคงांเคค เคช्เคฐเคฏोเคाเคค्เคฎเค เคฐूเคช เคธे เคธिเคฆ्เคง เคจ เคนों, เคตे เคเคจ เคตिเคถेเคทเคคाเคं เคी เคต्เคฏाเค्เคฏा เคเคฐเคจे เคฎें เคธเคนाเคฏเค เคนैं เคिเคจ्เคนें เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคจเคนीं เคธเคฎเคा เคชाเคคे:
-
เค เคจुเคญเคต เคी เคเคเคคा
-
เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เคी เค เคช्เคฐเคค्เคฏाเคถिเคค เคเคฒाँเคें
-
เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคกेเคा เคฎें เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ
-
เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा เคे เคฌीเค เคธ्เคชเคท्เค เคจिเคฐ्เคฃเคฏ
เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें เคจ्เคฏूเคฐोเคธाเคंเคธ, เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคंเคซॉเคฐ्เคฎेเคถเคจ เคธाเคंเคธ เคा เคธंเคเคฎ เคธंเคญเคตเคคः:
-
เค्เคตांเคเคฎ-เคช्เคฐेเคฐिเคค AI เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ
-
เค्เคตांเคเคฎ เคต्เคฏเคตเคงाเคจों เคो เคฒเค्เคทिเคค เคिเคिเคค्เคธाเคँ
-
เคฌ्เคฐेเคจ–เค्เคตांเคเคฎ เคंเคเคฐเคซेเคธ
-
เคेเคคเคจा เคी เคจเค เคตैเค्เคाเคจिเค เคชเคฐिเคญाเคทाเคँ
เคैเคธी เคธเคซเคฒเคคाเคँ เคฒा เคธเคเคคा เคนै।
เค ंเคคเคคः, เคฎเคจ, เคชเคฆाเคฐ्เคฅ เคเคฐ เคเคฃเคจा เคे เคฌीเค เคी เคธीเคฎाเคँ เคเคคเคจी เคเค ोเคฐ เคจเคนीं เคนोंเคी เคिเคคเคจी เคเค เคช्เคฐเคคीเคค เคนोเคคी เคนैं—เคฌเคฒ्เคि เคเค เคธเคคเคค เคธ्เคชेเค्เค्เคฐเคฎ เคे เคฐूเคช เคฎें เคเคญเคฐेंเคी, เคเคนाँ เคैเคตिเค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคฆोเคจों เคा เคฏोเคเคฆाเคจ เคนै।
The Convergence Age: Ten Forces Reshaping Humanity’s Future
Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation
AI And Robotics Break Capitalism
Musk’s Management
Corporate Culture/ Operating System: Greatness
CEO Functions
Two Maps of the Mind: What Machine Learning and Quantum Computing Each Reveal About the Human Brain
Why understanding the brain may require both classical algorithms and the mathematics of the quantum world
For more than a century, scientists have attempted to build a conceptual “map” of the human brain. But the brain, a three-pound universe of electrical storms and biochemical rivers, refuses to sit still long enough for any single theory to pin it down. Every decade introduces a new metaphor: clockwork, telephone switchboard, computer, deep neural network.
Now, as machine learning matures and quantum computing accelerates, we find ourselves with two powerful—and radically different—maps of the mind:
-
The Machine Learning (ML) Map: The brain as a hierarchical, modular, predictive system that learns by minimizing error.
-
The Quantum Map: The brain as a warm quantum organism where superposition, entanglement, and collapse may shape consciousness and creativity.
Both models shine light on certain mysteries, and both cast shadows where they fail. Together, they offer the most complete picture yet of what the brain might be.
This article explores these two maps—not as competing explanations, but as complementary perspectives that illuminate different dimensions of human intelligence.
1. What Machine Learning Explains Well: Prediction, Learning, and Generalization
Modern neuroscience increasingly resembles modern machine learning. Not because the brain literally runs backpropagation, but because ML provides a computational language for functions the brain demonstrably performs.
Hierarchical Learning and Feature Extraction
Deep neural networks build layered representations of data—edges → shapes → objects → concepts.
The brain’s visual cortex does precisely this.
ML analogy:
-
CNN filters = V1/V2 receptive fields
-
Transformer attention = long-range cortical connectivity
-
Predictive coding = the brain’s constant attempt to forecast sensory inputs
ML models excel at describing:
-
pattern recognition
-
hierarchical abstraction
-
how memories stabilize through replay
-
how sparse, distributed representations improve efficiency
This “classical” map explains how the brain learns, reasons, and generalizes from experience.
But there is one thing it does not fully explain.
Consciousness.
2. What Machine Learning Struggles With: Unity, Intuition, and Subjective Experience
Machine learning provides elegant descriptions of perception and cognition, yet it hits a wall when addressing:
-
the unity of subjective experience
-
sudden intuitive leaps
-
creativity that feels non-algorithmic
-
the binding problem (how one mind emerges from billions of neurons)
-
the ineffable “first-person” quality of consciousness
In other words:
ML explains what the brain does, but not what it feels like to be a brain.
That’s where quantum analogies enter the conversation—not necessarily as literal physics, but as conceptual tools for describing the unexplainable.
3. What the Quantum Map Illuminates: Holistic Integration and Conscious Moments
Quantum metaphors—superposition, entanglement, collapse—offer a very different way of thinking about the mind.
Whether or not quantum effects truly occur inside neurons or microtubules, these ideas shed light on phenomena ML finds difficult to capture.
Superposition → Parallel Thought
We often hold contradictory ideas in mind simultaneously—like being excited and anxious about the same event.
This resembles superposed cognitive states, where multiple mental possibilities coexist before one becomes dominant.
Entanglement → Unity of Consciousness
Different parts of the brain coordinate in ways that seem too fast and globally synchronized for classical signaling alone.
Quantum metaphors offer language for:
-
instantaneous coherence
-
binding disparate perceptions into a single conscious moment
-
nonlocal integration of memory, sensation, and emotion
Wavefunction Collapse → Decisions and Insight
Creative insights, sudden realizations, or “Aha!” moments often feel like probabilistic possibilities collapsing into a single outcome.
This mirrors how quantum systems resolve uncertainty into definite states.
Are these literal quantum events? The jury is very much out.
But conceptually, quantum mechanics describes:
-
uncertainty
-
ambiguity
-
holistic integration
-
discontinuous leaps
These are core features of human consciousness.
4. Where Each Map Fails—and What the Missing Pieces Teach Us
Neither metaphor—ML nor quantum—fully describes the brain.
Where ML Falls Short:
-
Cannot explain subjective experience
-
Models struggle with ambiguity and intuition
-
Lacks a mechanism for global coherence
-
Treats cognition as deterministic unless noise is artificially added
Where Quantum Models Fall Short:
-
Strong empirical evidence is lacking
-
Decoherence should happen too quickly in warm, wet environments
-
Some claims oversimplify quantum physics
-
Cannot yet describe higher cognition in computational terms
And yet, each map explains something the other does not.
-
ML describes algorithmic intelligence
-
Quantum metaphors describe phenomenological intelligence
Brains may require both layers: classical processing for computation and probabilistic/holistic dynamics for consciousness and creativity.
5. Toward a Unified Theory: The Brain as a Multiscale System
What emerges from comparing these maps is not a contradiction but a synthesis:
Classical ML-like processes likely dominate at macroscopic levels:
-
perception
-
categorization
-
movement
-
memory consolidation
-
predictive modeling
Quantum-like dynamics may operate at microscopic or conceptual levels:
-
unifying consciousness
-
generating creativity
-
handling ambiguity
-
enabling deep intuition
-
forming integrated subjective experience
The brain, like reality itself, may be a hybrid classical–quantum system, where different layers follow different rules.
This does not require believing every Orch-OR claim is literally true—but it does require expanding our metaphors for how the mind might work.
Conclusion: Two Maps, One Mystery
Machine learning analogies show the brain as a predictive, error-minimizing, adaptive network.
Quantum analogies show it as a holistic, uncertain, deeply interconnected field of possibilities.
Both maps capture truths. Both miss truths.
Together, they carve out a richer intellectual space for understanding the most complex object in the known universe.
In the end, the brain may not be an ML model, nor a quantum computer—
but something that uses principles from both worlds to generate the miracle we call human consciousness.
เคฎเคจ เคा เคฆ्เคตैเคค เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ: เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคिंเค เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคฌाเคฐे เคฎें เค्เคฏा เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं
เค्เคฏा เคฎเคจुเคท्เคฏ เคे เคตिเคाเคฐों เคो เคธเคฎเคเคจे เคे เคฒिเค เคนเคฎें เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคเคฃिเคค—เคฆोเคจों เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนै?
เคเค เคธเคฆी เคธे เค เคงिเค เคธเคฎเคฏ เคธे เคตैเค्เคाเคจिเค เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคเค “เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ” เคฌเคจाเคจे เคी เคोเคถिเคถ เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं। เคฒेเคिเคจ เคฏเคน เคคीเคจ เคชाเคंเคก เคा เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคก—เคिเคธเคฎें เคนเคฐ เคธेเคंเคก เคตिเคฆ्เคฏुเคค-เคคूเคซ़ाเคจ เคเคฐ เคฐाเคธाเคฏเคจिเค เคคเคฐंเคें เคฌिเคเคฐ เคฐเคนी เคนोเคคी เคนैं—เคिเคธी เคญी เคเค เคธिเคฆ्เคงांเคค เคे เคเคे เคुเคเคจे เคो เคคैเคฏाเคฐ เคจเคนीं। เคนเคฐ เคฏुเค เค เคชเคจे เคคौเคฐ เคชเคฐ เคฎเคจ เคा เคฐूเคชเค เคชेเคถ เคเคฐเคคा เคนै: เคเคก़ी, เคेเคฒीเคซोเคจ เคธ्เคตिเคเคฌोเคฐ्เคก, เคंเคช्เคฏूเคเคฐ, เคกीเคช เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค।
เคเคฐ เค เคฌ, เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคिंเค เคे เคคीเคต्เคฐ เคตिเคाเคธ เคे เคธाเคฅ, เคนเคฎाเคฐे เคชाเคธ เคฎเคจ เคो เคฆेเคเคจे เคे เคฆो เคถเค्เคคिเคถाเคฒी—เคเคฐ เคเค-เคฆूเคธเคฐे เคธे เคฌिเคฒ्เคुเคฒ เคญिเคจ्เคจ—เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ เคนैं:
-
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค (ML) เคा เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเค เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคिเคเคฒ, เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ, เคช्เคฐेเคกिเค्เคिเคต เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคฎाเคจเคคा เคนै, เคो เคค्เคฐुเคिเคฏाँ เคเคฎ เคเคฐเคคे เคนुเค เคธीเคเคคा เคนै।
-
เค्เคตांเคเคฎ เคा เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเค เคเคฐ्เคฎ เคैเคตिเค เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆेเคเคคा เคนै, เคเคนाँ เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ, เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคเคฐ เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ-เคोเคฒैเคช्เคธ เคेเคคเคจा เคो เคเคจ्เคฎ เคฆे เคธเคเคคे เคนैं।
เคฆोเคจों เคฎॉเคกเคฒ เคुเค เคฐเคนเคธ्เคฏों เคชเคฐ เคฐोเคถเคจी เคกाเคฒเคคे เคนैं, เคเคฐ เคฆोเคจों เคुเค เคนिเคธ्เคธों เคो เค
ंเคงेเคฐे เคฎें เคोเคก़ เคฆेเคคे เคนैं।
เคฒेเคिเคจ เคธाเคฅ เคฎें—เคฏे เคฎाเคจเคต เคฌुเคฆ्เคงि เคा เค
เคฌ เคคเค เคा เคธเคฌเคธे เคธเคฎृเคฆ्เคง, เคฌเคนुเคเคฏाเคฎी เคिเคค्เคฐ เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคे เคนैं।
เคฏเคน เคฒेเค เคเคจ เคฆोเคจों เคฎाเคจเคिเคค्เคฐों เคा เค เคจ्เคตेเคทเคฃ เคเคฐเคคा เคนै। เคตिเคฐोเคงाเคญाเคธों เคी เคคเคฐเคน เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคฆो เคชूเคฐเค เคฆृเคท्เคिเคोเคฃों เคे เคฐूเคช เคฎें เคो เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคिเคฒเคคा เคो เคตिเคญिเคจ्เคจ เคोเคฃों เคธे เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं।
1. เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เค्เคฏा เคธเคฎเคाเคคी เคนै: เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी, เคธीเคเคจा เคเคฐ เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ
เคเคงुเคจिเค เคจ्เคฏूเคฐोเคธाเคंเคธ เคเค เคฎाเคฏเคจों เคฎें เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคी เคญाเคทा เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคी เคนै। เคเคธเคा เคฎเคคเคฒเคฌ เคฏเคน เคจเคนीं เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคธเคเคฎुเค เคฌैเคเคช्เคฐोเคชेเคेเคถเคจ เคเคฒाเคคा เคนै—เคฌเคฒ्เคि เคเคธเคฒिเค เคि ML เคตเคน เคเคฎ्เคช्เคฏूเคेเคถเคจเคฒ เคถเคฌ्เคฆाเคตเคฒी เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคा เคนै เคिเคธเคฎें เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฆ्เคตाเคฐा เคिเคฏा เคाเคจे เคตाเคฒा เคฌเคนुเคค-เคธा เคाเคฐ्เคฏ เคซिเค เคฌैเค เคคा เคนै।
เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคिเคเคฒ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฐ เคซीเคเคฐ เคเค्เคธเค्เคฐैเค्เคถเคจ
เคกीเคช เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคกेเคा เคो เคเคฐเคฃเคฌเคฆ्เคง เคคเคฐीเคे เคธे เคธंเคธाเคงिเคค เคเคฐเคคे เคนैं—เคिเคจाเคฐे → เคเคाเคฐ → เคตเคธ्เคคुเคँ → เค
เคตเคงाเคฐเคฃाเคँ।
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคตिเค़ुเค
เคฒ เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ เคญी เคฏเคนी เคเคฐเคคा เคนै।
ML เคฐूเคชเค:
-
CNN เคซ़िเคฒ्เคเคฐ = V1/V2 เคฐिเคธेเคช्เคिเคต เคซ़ीเคฒ्เคก
-
เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ เค เคेंเคถเคจ = เคฒंเคฌी เคฆूเคฐी เคตाเคฒी เคॉเคฐ्เคिเคเคฒ เคเคจेเค्เคिเคตिเคी
-
เคช्เคฐेเคกिเค्เคिเคต เคोเคกिंเค = เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เคฒเคाเคคाเคฐ เค เคจुเคฎाเคจ เคฒเคाเคจा เคเคฐ เคค्เคฐुเคि เคธुเคงाเคฐเคจा
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคนเคฎें เคฏเคน เคธเคฎเคเคจे เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคी เคนै:
-
เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคนเคाเคจ
-
เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคिเคเคฒ เคเคฌ्เคธ्เค्เคฐैเค्เคถเคจ
-
เคฐीเคช्เคฒे เคเคฐ เคธ्เคฎृเคคि เคธเคฎेเคเคจ
-
Sparse เคช्เคฐเคคिเคจिเคงिเคค्เคต เคी เคเคฐ्เคा-เคुเคถเคฒเคคा
เคฏเคน “เค्เคฒाเคธिเคเคฒ” เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคธीเคเคจे, เคคเคฐ्เค, เค เคจुเคฎाเคจ เคเคฐ เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เคो เคถाเคจเคฆाเคฐ เคขंเค เคธे เคธเคฎเคाเคคा เคนै।
เคฒेเคिเคจ เคเค เค्เคทेเคค्เคฐ เคเคธा เคนै เคเคนाँ เคฏเคน เค เคธเคซเคฒ เคฐเคนเคคा เคนै—
เคेเคคเคจा।
2. เคเคนाँ เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฎเค़ोเคฐ เคชเคก़เคคी เคนै: เคเคเคค्เคต, เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ เคเคฐ เคต्เคฏเค्เคคिเคชเคฐเค เค เคจुเคญเคต
ML perception เคเคฐ cognition เคी เคต्เคฏाเค्เคฏा เคคो เคเคฐเคคा เคนै, เคฒेเคिเคจ เคตเคน เคธंเคเคฐ्เคท เคเคฐเคคा เคนै:
-
เคेเคคเคจ เค เคจुเคญเคต เคी เคเคเคคा
-
เค เคाเคจเค เคเคจे เคตाเคฒे เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจाเคค्เคฎเค เคธเคฎाเคงाเคจ
-
เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เคो เคैเคฐ-เคเคฒ्เคोเคฐिเคฅเคฎिเค เคฒเคเคคी เคนै
-
“เคฌाเคंเคกिंเค เคช्เคฐॉเคฌ्เคฒเคฎ”—เคैเคธे เค เคฐเคฌों เคจ्เคฏूเคฐॉเคจों เคฎें เคธे เคเค เคฎเคจ เคฌเคจเคคा เคนै
-
เค्เคตाเคฒिเคฏा—เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เค เคจुเคญเคต เคी เค เคจुเคญूเคคि
เคธीเคงे เคถเคฌ्เคฆों เคฎें:
ML เคฏเคน เคฌเคคाเคคा เคนै เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค्เคฏा เคเคฐเคคा เคนै, เคฒेเคिเคจ เคฏเคน เคจเคนीं เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคนोเคจा เคैเคธा เคฒเคเคคा เคนै।
เคเคฐ เคฏเคนीं เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคช्เคฐเคตेเคถ เคเคฐเคคी เคนैं—เคถाเคฌ्เคฆिเค เคธเคค्เคฏ เคे เคฐूเคช เคฎें เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคเค เคเคนเคฐी เค เคตเคงाเคฐเคฃाเคค्เคฎเค เคญाเคทा เคे เคฐूเคช เคฎें।
3. เค्เคตांเคเคฎ เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ เค्เคฏा เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคा เคนै: เคธंเคชूเคฐ्เคฃเคคा, เคเคीเคเคฐเคฃ เคเคฐ เคेเคคเคจा เคे เค्เคทเคฃ
เค्เคตांเคเคฎ เคฐूเคชเค—เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ, เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค, เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ เคोเคฒैเคช्เคธ—เคฎเคจ เคे เคฌाเคฐे เคฎें เคเค เค เคฒเค เคนी เคคเคฐเคน เคी เคธोเค เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคे เคนैं।
เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเคญाเคต เคตाเคธ्เคคเคต เคฎें เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฎें เคนों เคฏा เคจ เคนों, เคฏे เคตिเคाเคฐ เคเคจ เคฎाเคจเคธिเค เคเคเคจाเคं เคो เคธเคฎเคเคจे เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคे เคนैं เคिเคจ्เคนें ML เคชเคเคก़เคจे เคฎें เคธंเคเคฐ्เคท เคเคฐเคคा เคนै।
เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ → เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคตिเคाเคฐ
เคเคญी-เคเคญी เคนเคฎ เคเค เคธाเคฅ เคฆो เคตिเคฐोเคงाเคญाเคธी เคญाเคตเคจाเคँ เคฏा เคตिเคाเคฐ เคฐเคเคคे เคนैं—เคฏเคน เคฎाเคจो เคเค เคฎाเคจเคธिเค เค เคตเคธ्เคฅाเคँ เคเค เคนी เคธเคฎเคฏ เคฎें เคฎौเคूเคฆ เคนों।
เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค → เคेเคคเคจा เคी เคเคเคคा
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคฆूเคฐเคธ्เคฅ เคนिเคธ्เคธे เคเคถ्เคเคฐ्เคฏเคเคจเค เคฐूเคช เคธे เคธเคฎเคจ्เคตिเคค เคฐเคน เคธเคเคคे เคนैं—เคฏเคน เค्เคตांเคเคฎ เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคी เคคเคฐเคน “เคैเคฐ-เคธ्เคฅाเคจीเคฏ” เคเคीเคเคฐเคฃ เคा เคฐूเคชเค เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคा เคนै।
เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ เคोเคฒैเคช्เคธ → เคจिเคฐ्เคฃเคฏ, เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ เคเคฐ “เคฌुเคฆ्เคงि เคी เคฌिเคเคฒी”
เคเค เคฌाเคฐ เคธเคฎाเคงाเคจ เค เคाเคจเค เคช्เคฐเคเค เคนोเคคा เคนै—เคฎाเคจो เคตिเคाเคฐों เคी เคธंเคญाเคต्เคฏเคคा-เคคเคฐंเค เคเค เคนी เค्เคทเคฃ เคฎें เคเค เคจिเคถ्เคिเคค เค เคตเคธ्เคฅा เคฎें เคขเคน เคเค।
เคฏเคน เคฐूเคชเค เคेเคคเคจा เคी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा เคो เคเค เคเคคिเคถीเคฒ, เค เคธเคคเคค เคเคเคจा เคे เคฐूเคช เคฎें เคตเคฐ्เคฃिเคค เคเคฐเคคा เคนै।
4. เคฆोเคจों เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ เคเคนाँ เค เคธเคซเคฒ เคนोเคคे เคนैं—เคเคฐ เคเคธเคธे เคนเคฎ เค्เคฏा เคธीเคเคคे เคนैं
เคोเค เคญी เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ—เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคฏा เค्เคตांเคเคฎ—เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคชूเคฐी เคธเค्เคाเค เคจเคนीं เคชเคเคก़ เคชाเคคा।
ML เคी เคธीเคฎाเคँ:
-
เค เคจुเคญเคต เคी “เคชเคนเคฒी-เคต्เคฏเค्เคคि” เคुเคฃเคตเคค्เคคा เคธเคฎเคा เคจเคนीं เคชाเคคा
-
เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ เคเคฐ เคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เคเคฒाँเคें เคตเคฐ्เคฃिเคค เคเคฐเคจा เคเค िเคจ
-
เคตैเคถ्เคตिเค เคเคเคคा เคเคฐ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคा เค เคญाเคต
-
เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคช्เคฐाเคฏः เคจिเคฐ्เคงाเคฐเค เคนोเคคे เคนैं
เค्เคตांเคเคฎ เคฎॉเคกเคฒ เคी เคธीเคฎाเคँ:
-
เค เคจुเคญเคตเคเคจ्เคฏ เคช्เคฐเคฎाเคฃ เคเคฎเค़ोเคฐ เคฏा เค เคชूเคฐ्เคฃ
-
เคเคฐ्เคฎ เคตाเคคाเคตเคฐเคฃ เคฎें เคोเคนेเคฐेंเคธ เคिเคเคจा เคเค िเคจ
-
เคเคญी-เคเคญी เคฐूเคชเคों เคो เคญौเคคिเค เคธเคค्เคฏ เคฎाเคจ เคฒिเคฏा เคाเคคा เคนै
-
เคเค्เค-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคธंเค्เคाเคจ เคी เค्เคตांเคเคฎ เคเคฃเคจा เค เคญी เค เคธ्เคชเคท्เค
เคซिเคฐ เคญी, เคฆोเคจों เคुเค เค เคจोเคा เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं:
-
ML เคเคฒ्เคोเคฐिเคฅเคฎिเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคा เคตเคฐ्เคฃเคจ เคเคฐเคคा เคนै
-
เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เค เคจुเคญเคตเคเคจ्เคฏ เคเคฐ เคธเคฎเค्เคฐ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคो เคธंเคฌोเคงिเคค เคเคฐเคคी เคนैं
เคธंเคญเคต เคนै เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคธ्เคคเคฐों เคชเคฐ เคตिเคญिเคจ्เคจ เคจिเคฏเคฎों เคे เค เคจुเคธाเคฐ เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนो—เคเคชเคฐ เค्เคฒाเคธिเคเคฒ, เคจीเคे เค्เคตांเคเคฎ เคैเคธा เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ।
5. เคเคीเคृเคค เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ: เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคे เคฐूเคช เคฎें
เคฆोเคจो เคฎाเคจเคिเคค्เคฐों เคा เคธเคฎ्เคฎिเคฒिเคค เค เคง्เคฏเคฏเคจ เคเค เคเคนเคฐी เคธเคฎเค เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคा เคนै:
เคฎैเค्เคฐो เคธ्เคคเคฐ (เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค, เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ):
→ ML เคैเคธा เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ
-
เคธीเคเคจा
-
เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ
-
เคจिเคฐ्เคฃเคฏ
-
เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ
เคฎाเคเค्เคฐो เคฏा เค्เคตांเคเคฎ เคैเคธा เคธ्เคคเคฐ (เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ, เค เคฃुเคธ्เคคเคฐ):
→ เคेเคคเคจा, เคเคเคคा, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा
-
เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा เคธंเคญाเคฒเคจा
-
เค เคाเคจเค เค ंเคคเคฐ्เคฆृเคท्เคि
-
เค เคจुเคญเคต เคा เคเคीเคृเคค เคนोเคจा
เคเคธเคธे เคฏเคน เคธंเคेเคค เคฎिเคฒเคคा เคนै เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคถाเคฏเคฆ เค्เคฒाเคธिเคเคฒ + เค्เคตांเคเคฎ เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคा เคฎिเคถ्เคฐिเคค เคคंเคค्เคฐ เคนो—เคเค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคंเคช्เคฏूเคเคฐ, เคिเคธे เคिเคธी เคเค เคเคชเคฎा เคธे เคจเคนीं เคธเคฎเคा เคा เคธเคเคคा।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคฆो เคฎाเคจเคिเคค्เคฐ, เคเค เคฐเคนเคธ्เคฏ
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเค เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคเคฐเคจे เคตाเคฒी, เคค्เคฐुเคि เคเคฎ เคเคฐเคจे เคตाเคฒी, เค เคจुเคूเคฒเคจीเคฏ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆिเคाเคคी เคนै।
เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเค เคธเคฎเค्เคฐ, เค เคจिเคถ्เคिเคค, เคเคฐ เคเคนเคฐाเค เคธे เคुเคก़े เคนुเค เคธंเคญाเคต्เคฏเคคा-เค्เคทेเคค्เคฐ เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆเคฐ्เคถाเคคी เคนैं।
เคฆोเคจों เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคंเคถिเค เคฐूเคช เคธे เคธเคนी เคนैं—เคฆोเคจों เคंเคถिเค เคฐूเคช เคธे เค
เคชूเคฐ्เคฃ।
เคชเคฐ เคธाเคฅ เคฎिเคฒเคเคฐ เคฏे เคฎाเคจเคต เคेเคคเคจा เคเคฐ เคธंเค्เคाเคจ เคी เคฌเคนुเคเคฏाเคฎी เคช्เคฐเคृเคคि เคो เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं।
เค
ंเคคเคคः, เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคจ เคคो เคेเคตเคฒ เคเค ML เคฎॉเคกเคฒ เคนै เคเคฐ เคจ เคนी เคเค เค्เคตांเคเคฎ เคंเคช्เคฏूเคเคฐ—
เคฌเคฒ्เคि เคถाเคฏเคฆ เคฆोเคจों เคธंเคธाเคฐों เคे เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคตเคน เคตเคน เคเคฎเคค्เคाเคฐ เคชैเคฆा เคเคฐเคคा เคนै เคिเคธे เคนเคฎ เคฎाเคจเคต เคेเคคเคจा เคเคนเคคे เคนैं।
Peace For Taiwan Is Possible
A Reorganized UN: Built From Ground Up
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just Global Economy
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism
From Synapses to Superposition: A Multiscale Model of Human Intelligence
Why understanding the brain may require classical computation at one scale—and quantum-like dynamics at another
Human intelligence is a paradox.
It is at once precise and approximate, logical and intuitive, deterministic and wildly unpredictable. It learns from tiny amounts of data yet generalizes with breathtaking speed. It perceives the world through noisy signals yet forms coherent, unified experiences.
No single scientific metaphor has ever captured this duality.
Machine learning analogies explain memory, prediction, and learning.
Quantum analogies illuminate consciousness, creativity, and holistic integration.
But the brain itself seems to operate across many layers, from molecular vibrations to large-scale cortical networks.
This suggests a bold possibility:
The brain is not one kind of computer—it is many different kinds, each operating at its own physical scale.
In this blog post, we explore a multiscale model of human intelligence—one that bridges classical neurobiology, machine learning, quantum theories, and systems thinking.
1. The Brain as a Multiscale Computational System
The mistake many theories make is assuming the brain must follow a single computational principle.
But nature is rarely that simple. Biological systems routinely combine multiple forms of computation:
-
DNA → chemical computation
-
Neurons → electrical computation
-
Hormones → slow diffusive computation
-
Immune system → pattern matching and memory
-
Microtubules and molecular structures → potentially quantum phenomena
Why should the brain—a vastly more complex system—be the exception?
Instead, a more realistic view is that different layers of the brain compute differently:
Macroscopic scale (neural networks and cortical regions)
→ behaves like machine learning architectures
Mesoscopic scale (microcircuits, dendrites, oscillations)
→ employs stochastic, probabilistic, and dynamical computation
Microscopic scale (proteins, tubulin, molecular vibrations)
→ may exhibit quantum-like properties
Each scale solves a different class of problems. Together, they create what we call mind.
2. The Classical Layer: Machine Learning Principles at the Scale of Networks
At the macroscopic level—the level of neurons, synapses, and cortical pathways—the brain mirrors many principles of machine learning.
Hierarchical processing
Visual cortex → CNN-like feature extraction
Language networks → Transformer-like attention and long-range dependencies
Prefrontal cortex → RNN-like working memory
Predictive coding
The brain constantly predicts sensory inputs, minimizing error—exactly what ML models do.
Sparse, distributed representations
Only a small percentage of neurons fire at once, improving energy efficiency and generalization—similar to modern ML’s sparse encodings.
Experience replay during sleep
REM sleep consolidates memory through replay, echoing deep RL’s replay buffers.
Neuroplasticity as online learning
Synapses strengthen or weaken in response to experience—continuous fine-tuning, not static pretraining.
This classical/ML-like layer explains:
-
pattern recognition
-
data-efficient learning
-
motor control
-
language and reasoning
-
sustained, logical thought
But ML alone does not explain everything.
It leaves a big, luminous gap: Why does any of this feel like something?
3. The Quantum-Like Layer: Creativity, Intuition, and Unified Experience
While ML explains the how of intelligence, it does not capture the what-it-is-like aspect of consciousness—the unity, the immediacy, the spark.
Quantum analogies step into this conceptual space.
Even if the brain is not literally a quantum computer, quantum frameworks provide language for aspects of cognition ML models cannot address.
Superposition as parallel mental states
We can hold contradictory possibilities simultaneously—like a quantum superposition of thoughts.
Entanglement as global coherence
The brain binds:
-
color
-
shape
-
sound
-
memory
-
emotion
into a single, unified moment of awareness.
Quantum entanglement provides an analogy for this holistic integration.
Objective reduction as insight
Creative breakthroughs often feel sudden—the mind “collapses” onto a solution after exploring many pathways implicitly.
Quantum uncertainty as cognitive flexibility
Humans thrive on ambiguity; we reason probabilistically without explicit calculation.
Quantum probability provides a mathematical language for this.
Microtubules as molecular substrates for coherence
The Orch-OR theory proposes that quantum vibrations inside microtubules contribute to consciousness.
Even critics agree the idea has inspired fresh thinking about the molecular basis of mind.
The quantum-like layer captures:
-
unity of consciousness
-
intuitive leaps
-
creativity
-
phenomenology
-
global coordination
These are domains classical computation cannot fully reach.
4. The Intermediate Layer: Oscillations, Stochasticity, and Dynamical Computation
Between classical neural networks and quantum molecules lies a mesoscopic world rich with computational complexity:
Neural oscillations (theta, gamma, beta)
These rhythms link distant parts of the brain, regulating timing, attention, and memory.
Dendritic computation
Each dendritic tree performs local nonlinear processing—miniature neural networks within a single neuron.
Stochastic resonance
Noise improves detection and learning—something ML models borrow through dropout and regularization.
Chaotic dynamics
Neural populations exhibit chaotic behavior that enhances flexibility and exploration.
This middle scale is where many of the brain’s “magic tricks” occur:
-
binding sensory modalities
-
switching between mental states
-
updating beliefs
-
sustaining working memory
-
navigating uncertainty
It acts as a bridge between the classical and quantum realms.
5. Why a Multiscale Model Matters: Toward a New Understanding of Mind
Seeing the brain through a single lens—ML or quantum—is like studying a cathedral with only a flashlight.
A multiscale view reveals:
Each layer handles what it is best suited for:
-
Classical layer → cognition, learning, behavior
-
Mesoscopic layer → coordination, timing, adaptation
-
Quantum-like layer → consciousness, intuition, creativity
Each layer solves a different optimization problem:
-
ML-like error minimization
-
Dynamical stability in oscillatory networks
-
Quantum-like collapse into meaningful states
Each layer contributes to intelligence in its own way.
This model is not just theoretical—it has profound implications for:
-
neuroscience
-
artificial intelligence
-
robotics
-
psychiatry
-
consciousness studies
-
quantum biology
It invites us to design AI systems that mimic not just neurons, but multiple layers of computation working in harmony.
Conclusion: Many Layers, One Mind
Human intelligence is not classical or quantum—
It is classical and stochastic and quantum-like, each at its own scale, woven into a coherent whole.
Machine learning gives us a map of how the brain learns.
Quantum metaphors give us a map of how the brain feels.
The mesoscopic brain gives us the glue that binds these worlds together.
If we want to understand the mind, we must honor all these layers.
Not as competing theories, but as different lenses revealing a single, breathtaking reality.
The brain is not one machine.
It is a multiverse of machines—
and consciousness is the music they create together.
เคธिเคจेเคช्เคธ เคธे เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ เคคเค: เคฎाเคจเคต เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคा เคเค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคฎॉเคกเคฒ
เค्เคฏों เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคธเคฎเคเคจे เคे เคฒिเค เคนเคฎें เคเค เคนी เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคเค เคช्เคฐเคाเคฐ เคी เคเคฃเคจाเคค्เคฎเค เคชเคฐเคคों เคो เคธ्เคตीเคाเคฐ เคเคฐเคจा เคนोเคा
เคฎाเคจเคต เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคเค เค
เคฆ्เคญुเคค เคตिเคฐोเคงाเคญाเคธ เคนै।
เคฏเคน เคเค เคธाเคฅ เคธเคीเค เคเคฐ เค
เคจुเคฎाเคจिเคค เคนै, เคคเคฐ्เคเคธंเคเคค เคเคฐ เค
ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจเคธंเคชเคจ्เคจ เคนै, เคจिเคฐ्เคงाเคฐเค เคเคฐ เค
เคช्เคฐเคค्เคฏाเคถिเคค เคนै। เคฏเคน เคฌเคนुเคค เคฅोเคก़े เคกेเคा เคธे เคธीเค เคाเคคी เคนै, เคซिเคฐ เคญी เค
เคตिเคถ्เคตเคธเคจीเคฏ เคเคคि เคธे เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เคเคฐ เคฒेเคคी เคนै। เคฏเคน เคถोเคฐ-เคญเคฐे เคธंเคेเคคों เคธे เคฆुเคจिเคฏा เคो เค्เคฐเคนเคฃ เคเคฐเคคी เคนै, เคซिเคฐ เคญी เคนเคฎाเคฐे เคธाเคฎเคจे เคเค เคเคीเคृเคค, เคธ्เคชเคท्เค เค
เคจुเคญเคต เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคी เคนै।
เค เคฌ เคคเค เคोเค เคญी เคเคเคฒ เคตैเค्เคाเคจिเค เคฐूเคชเค เคเคธ เคฆ्เคตैเคค เคो เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคจเคนीं เคชเคเคก़ เคชाเคฏा।
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคे เคฐूเคชเค เคธ्เคฎृเคคि, เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคเคฐ เคธीเคเคจे เคो เคธเคฎเคाเคคे เคนैं।
เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคेเคคเคจा, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เคเคฐ เคฎाเคจเคธिเค เคเคเคคा เคो เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคी เคนैं।
เคชเคฐ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคธ्เคตเคฏं เคเคจ เคฆोเคจों เคธ्เคคเคฐों เคธे เคเคนीं เค
เคงिเค เคตिเคธ्เคคृเคค เคเคฐ เคฌเคนुเคชเคฐเคค เคนै।
เคฏเคน เคเค เคธाเคนเคธिเค เคธंเคญाเคตเคจा เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคा เคนै:
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคนी เคช्เคฐเคाเคฐ เคा เคंเคช्เคฏूเคเคฐ เคจเคนीं เคนै—เคฏเคน เคเค เคช्เคฐเคाเคฐ เคे เคंเคช्เคฏूเคเคฐों เคा เคธंเคเคฎ เคนै, เคिเคจเคฎें เคธे เคช्เคฐเคค्เคฏेเค เค เคชเคจी เคญिเคจ्เคจ เคญौเคคिเค เคชเคฐเคค เคชเคฐ เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนै।
เคเคธ เคฌ्เคฒॉเค เคชोเคธ्เค เคฎें, เคนเคฎ เคเค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ (Multiscale) เคฎॉเคกเคฒ เคा เค เคจ्เคตेเคทเคฃ เคเคฐเคคे เคนैं—เคो เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคจ्เคฏूเคฐोเคธाเคंเคธ, เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค, เค्เคตांเคเคฎ เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคเคฐ เคธिเคธ्เคเคฎ-เคฅिंเคिंเค เคो เคोเคก़เคเคฐ เคฎाเคจเคต เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคी เคจเค เคต्เคฏाเค्เคฏा เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคा เคนै।
1. เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคเคฃเคจाเคค्เคฎเค เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคे เคฐूเคช เคฎें
เค
เคจेเค เคธिเคฆ्เคงांเคค เคฏเคน เคฎाเคจ เคฒेเคคे เคนैं เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค
เคตเคถ्เคฏ เคนी เคเค เคนी เคช्เคฐเคाเคฐ เคी เคเคฃเคจा เคตिเคงि เค
เคชเคจाเคคा เคนोเคा।
เคฒेเคिเคจ เคช्เคฐเคृเคคि เคเคญी เคเคคเคจी เคธเคฐเคฒ เคจเคนीं เคนोเคคी। เคैเคตिเค เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคเค เคช्เคฐเคाเคฐ เคी เคเคฃเคจाเคँ เคธाเคฅ-เคธाเคฅ เคเคฒाเคคी เคนैं:
-
DNA → เคฐाเคธाเคฏเคจिเค เคเคฃเคจा
-
เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ → เคตिเคฆ्เคฏुเคค เคเคฃเคจा
-
เคนाเคฐ्เคฎोเคจ → เคงीเคฎी, เคซैเคฒाเคต-เคเคงाเคฐिเคค เคเคฃเคจा
-
เคช्เคฐเคคिเคฐเค्เคทा เคคंเคค्เคฐ → เคชैเคเคฐ्เคจ-เคฎैเคिंเค เคเคฐ เคฎेเคฎोเคฐी
-
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ → เคธंเคญाเคตिเคค เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ
เคคो เคซिเคฐ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค—เคธเคฌเคธे เคเคिเคฒ เคैเคตिเค เคคंเคค्เคฐ—เคैเคธे เคเค เคนी เคเคฃเคจाเคค्เคฎเค เคถैเคฒी เคคเค เคธीเคฎिเคค เคนो เคธเคเคคा เคนै?
เค เคงिเค เคฏเคฅाเคฐ्เคฅเคตाเคฆी เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคฏเคน เคนै เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เค เคฒเค-เค เคฒเค เคชเคฐเคคें เค เคฒเค-เค เคฒเค เคช्เคฐเคाเคฐ เคी เคเคฃเคจाเคँ เคเคฐเคคी เคนैं:
1. เคฎैเค्เคฐोเคธ्เคेเคฒ (เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค, เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ):
→ เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคैเคธा เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ
2. เคฎेเคธोเคธ्เคेเคฒ (เคกेंเคก्เคฐाเคเค, เคฎाเคเค्เคฐोเคธเคฐ्เคिเค, เคฆोเคฒเคจ):
→ เคช्เคฐाเคฏिเคเคคा-เคเคงाเคฐिเคค, เคเคคिเคถीเคฒ, เคเคฐ เคธ्เคोเคेเคธ्เคिเค เคเคฃเคจा
3. เคฎाเคเค्เคฐोเคธ्เคेเคฒ (เคช्เคฐोเคीเคจ, เค्เคฏूเคฌुเคฒिเคจ, เค्เคตांเคเคฎ เคฆोเคฒเคจ):
→ เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ
เคช्เคฐเคค्เคฏेเค เคชเคฐเคค เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคे เคเค เค เคฒเค เคตเคฐ्เค เคो เคนเคฒ เคเคฐเคคी เคนै। เคเคฐ เคเคจ เคชเคฐเคคों เคा เคธंเคฏोเคเคจ เคตเคน เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคเคฐเคคा เคนै เคिเคธे เคนเคฎ เคฎเคจ เคฏा เคฌुเคฆ्เคงि เคเคนเคคे เคนैं।
2. เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคชเคฐเคค: เคจेเคเคตเคฐ्เค เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคैเคธे เคธिเคฆ्เคงांเคค
เคฎैเค्เคฐो-เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ—เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ, เคธिเคจैเคช्เคธ เคเคฐ เคॉเคฐ्เคिเคเคฒ เคชเคฅों เคे เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ—เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคฎाเคฏเคจों เคฎें เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคैเคธी เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคช्เคฐเคคीเคค เคนोเคคा เคนै।
เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคिเคเคฒ เคช्เคฐोเคธेเคธिंเค
-
เคตिเค़ुเค เคฒ เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ → CNN เคैเคธा เคซीเคเคฐ เคเค्เคธเค्เคฐैเค्เคถเคจ
-
เคญाเคทा เคจेเคเคตเคฐ्เค → เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ เคैเคธी เคฒंเคฌी เคฆूเคฐी เคी เคจिเคฐ्เคญเคฐเคคाเคँ
-
เคช्เคฐीเคซ्เคฐंเคเคฒ เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ → RNN เคैเคธा เคाเคฐ्เคฏเคाเคฐी เคธ्เคฎृเคคि
เคช्เคฐेเคกिเค्เคिเคต เคोเคกिंเค
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฒเคाเคคाเคฐ เคฌाเคนเคฐी เคฆुเคจिเคฏा เคी เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคเคฐเคคा เคนै—เคเคฐ เคค्เคฐुเคिเคฏाँ เคเคฎ เคเคฐเคคा เคนै। เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคฎॉเคกเคฒ เคญी เคฏเคนी เคเคฐเคคे เคนैं।
Sparse เคเคฐ เคกिเคธ्เค्เคฐिเคฌ्เคฏूเคेเคก เคช्เคฐเคคिเคจिเคงिเคค्เคต
เคฌเคนुเคค เคเคฎ เคจ्เคฏूเคฐॉเคจों เคा เคธเค्เคฐिเคฏ เคนोเคจा เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคเคฐ्เคा-เคुเคถเคฒ เคฌเคจाเคคा เคนै—เค ीเค เคเคธी เคคเคฐเคน เคैเคธे ML เคฎॉเคกเคฒ เคฎें เคธ्เคชाเคฐ्เคธिเคी เคเคจเคฐเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคी เคนै।
เคจींเคฆ เคे เคฆौเคฐाเคจ เค เคจुเคญเคต เคा เคฐिเคช्เคฒे
REM เคจींเคฆ = เคกीเคช RL เคा เค
เคจुเคญเคต เคฐिเคช्เคฒे
เคฏเคนी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा เคธ्เคฎृเคคि เคो เคธ्เคฅिเคฐ เคฌเคจाเคคी เคนै।
เคจ्เคฏूเคฐोเคช्เคฒाเคธ्เคिเคธिเคी = เคจिเคฐंเคคเคฐ เคเคจเคฒाเคเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเคญी “เคซ्เคฐीเค़” เคจเคนीं เคนोเคคा—เคฏเคน เคीเคตเคจเคญเคฐ เคธीเคเคคा เคฐเคนเคคा เคนै।
เคฏเคน เค्เคฒाเคธिเคเคฒ/ML เคैเคธी เคชเคฐเคค เคนเคฎें เคธเคฎเคाเคคी เคนै:
-
เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคนเคाเคจ
-
เคคेเค़ เคเคฐ เคช्เคฐเคญाเคตी เคธीเคเคจा
-
เคฎोเคเคฐ เคจिเคฏंเคค्เคฐเคฃ
-
เคญाเคทा เคเคฐ เคคเคฐ्เค
-
เคฆीเคฐ्เคเคाเคฒिเค เคตिเคाเคฐ
เคฒेเคिเคจ เคฏเคนी เคชเคฐเคค เคจเคนीं เคฌเคคा เคชाเคคी เคि—
เคेเคคเคจा เคा เค เคจुเคญเคต เค्เคฏों เคนोเคคा เคนै।
3. เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคชเคฐเคค: เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा, เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ เคเคฐ เคฎाเคจเคธिเค เคเคเคคा
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคนเคฎें เคैเคธे เคा เคเคค्เคคเคฐ เคฆेเคคी เคนै—เคฒेเคिเคจ เค
เคจुเคญเคต เคैเคธा เคฒเคเคคा เคนै, เคเคธเคा เคจเคนीं।
เคตเคนीं เค्เคตांเคเคฎ เคฐूเคชเค, เคญเคฒे เคตे เคถाเคฌ्เคฆिเค เคฐूเคช เคธे เคธเคค्เคฏ เคจ เคนों, เคนเคฎें เคเคธ เค
เคฎूเคฐ्เคค, เค
เคจुเคญเคตเคเคจ्เคฏ เคนिเคธ्เคธे เคो เคธเคฎเคเคจे เคी เคญाเคทा เคฆेเคคे เคนैं।
เคธुเคชเคฐเคชोเค़िเคถเคจ = เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฎाเคจเคธिเค เค เคตเคธ्เคฅाเคँ
เคนเคฎ เคเค เคนी เคธเคฎเคฏ เคฎें เคเค เคธंเคญाเคตเคจाเคं เคชเคฐ เคตिเคाเคฐ เคเคฐ เคธเคเคคे เคนैं—เคैเคธे เคเค เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคเค เค เคตเคธ्เคฅाเคं เคฎें เคฎौเคूเคฆ เคนोเคคी เคนै।
เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค = เคेเคคเคจा เคी เคชूเคฐ्เคฃเคคा เคเคฐ เคเคเคคा
เคฐंเค, เคเคाเคฐ, เคง्เคตเคจि, เคธ्เคฎृเคคि, เคญाเคตเคจा—เคฏे เคธเคฌ เค
เคฒเค-เค
เคฒเค เคฐाเคธ्เคคों เคธे เคเคคे เคนैं, เคชเคฐ เค
เคจुเคญเคต เคเค เคนी เคนोเคคा เคนै।
เค्เคตांเคเคฎ เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคเคธเคा เคถเค्เคคिเคถाเคฒी เคฐूเคชเค เคนै।
เคोเคฒैเคช्เคธ = เคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เค ंเคคเคฐ्เคฆृเคท्เคि
“เคฏूเคฐेเคा!” เค्เคทเคฃ—เคเคฌ เคธเคฎाเคงाเคจ เค เคाเคจเค เคช्เคฐเคเค เคนोเคคा เคนै—เคฎाเคจो เคธंเคญाเคต्เคฏเคคा-เคธ्เคชेเคธ เคเค เคนी เคตिเคเคฒ्เคช เคชเคฐ เคขเคน เคाเค।
เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा = เค เคจुเคूเคฒเคจ เค्เคทเคฎเคคा
เคฎเคจुเคท्เคฏ เค
เคธ्เคชเคท्เคเคคा เคฎें เคญी เคธเคนเค เคฐเคนเคคे เคนैं।
เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐाเคฏिเคเคคा เคฎॉเคกเคฒ เคฏเคนी เคเคฃिเคค เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคे เคนैं।
เคฎाเคเค्เคฐोเค्เคฏूเคฌ्เคฏूเคฒ्เคธ = เคธंเคญाเคตिเคค เค्เคตांเคเคฎ เคเคช-เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ
Orch-OR เคธिเคฆ्เคงांเคค เคธुเคाเคต เคฆेเคคा เคนै เคि เค्เคฏूเคฌुเคฒिเคจ เคฆोเคฒเคจ เคेเคคเคจा เคธे เคुเคก़ เคธเคเคคे เคนैं।
เคญเคฒे เคนी เคฏเคน เคตिเคตाเคฆिเคค เคนो, เคฒेเคिเคจ เคฏเคน เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคเคฃเคตिเค เคฐเคนเคธ्เคฏों เคो เคจเค เคคเคฐीเคों เคธे เคฆेเคเคจे เคे เคฒिเค เคช्เคฐेเคฐिเคค เคเคฐเคคा เคนै।
เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคฏเคน เคชเคฐเคค เคเคจ เคชเค्เคทों เคो เคฌเคฏाเคจ เคเคฐเคคी เคนै:
-
เคेเคคเคจा เคी เคจिเคฐंเคคเคฐเคคा
-
เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ
-
เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा
-
เคเคीเคृเคค เค เคจुเคญเคต
-
เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคा เค เคाเคจเค เคช्เคฐเคเค เคนोเคจा
เคिเคจ्เคนें เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคฎॉเคกเคฒ เคชเคเคก़ เคจเคนीं เคชाเคคे।
4. เคฎเคง्เคฏ-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคชเคฐเคค: เคฆोเคฒเคจ, เคถोเคฐ เคเคฐ เคเคคिเคถीเคฒ เคเคฃเคจा
เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เค เคฃुเคं เคे เคฌीเค เคเค เคตिเคถाเคฒ เคฎเคง्เคฏ-เคญूเคฎि เคนै—เคฎेเคธोเคธ्เคेเคฒ—เคเคนाँ เค เคธเคฒी เคธंเคเคฃเคจाเคค्เคฎเค เคाเคฆू เคนोเคคा เคนै।
เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคฆोเคฒเคจ (Theta, Gamma, Beta)
เคฏे เคฒเคฏเคฌเคฆ्เคง เคคเคฐंเคें เคตिเคญिเคจ्เคจ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค्เคทेเคค्เคฐों เคो เคเคीเคृเคค เคเคฐ เคธिंเค्เคฐเคจाเคเค़ เคเคฐเคคी เคนैं।
เคกेंเคก्เคฐाเคเคिเค เคเคฃเคจा
เคเค เค เคेเคฒा เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคญी เค เคชเคจे เคกेंเคก्เคฐाเคเคिเค เคชेเคก़ों เคฎें เคोเคी-เคोเคी เคเคฃเคจाเคँ เคเคฐเคคा เคนै।
เคธ्เคोเคेเคธ्เคिเค เคฐेเค़ोเคจेंเคธ
เคฏเคนाँ เคถोเคฐ (Noise) เคฌाเคงा เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคฎเคฆเคฆ เคนै—เคฌिเคฒ्เคुเคฒ ML เคे Dropout เคैเคธा।
เคเคคिเคถीเคฒ (Dynamical) เคเคฐ เค เคฐाเคเค (Chaotic) เคชैเคเคฐ्เคจ
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी “เค เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค” เคเคคिเคตिเคงि เคตाเคธ्เคคเคต เคฎें เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐ เคฒเคीเคฒेเคชเคจ เคा เคธ्เคฐोเคค เคนै।
เคฏเคน เคชเคฐเคค:
-
เคธंเคตेเคฆी เคธूเคเคจाเคं เคो เคोเคก़เคคी เคนै
-
เคง्เคฏाเคจ เคเคฐ เคाเคฐ्เคฏเคाเคฐी เคธ्เคฎृเคคि เคฌเคจाเคคी เคนै
-
เคฎाเคจเคธिเค เค เคตเคธ्เคฅाเคं เคे เคฌीเค เคธ्เคตिเค เคเคฐाเคคी เคนै
-
เคเคिเคฒ เคจिเคฐ्เคฃเคฏ-เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคो เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เคเคฐเคคी เคนै
เคฏเคน เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคे เคฌीเค เคธंเคीเคคाเคค्เคฎเค เคชुเคฒ เคนै।
5. เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคฎॉเคกเคฒ เค्เคฏों เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนै?
เคिเคธी เคเค เคฐूเคชเค เคธे เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคธเคฎเคเคจा เคตैเคธा เคนी เคนै เคैเคธे เคिเคธी เคตिเคถाเคฒ เคिเคฐเคाเคเคฐ เคो เคฎोเคฎเคฌเคค्เคคी เคी เคเค เคिเคฎเคिเคฎाเคคी เคฒौ เคธे เคฆेเคเคจे เคी เคोเคถिเคถ เคเคฐเคจा।
เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคนเคฎें เคฌเคคाเคคा เคนै:
เคนเคฐ เคชเคฐเคค เคा เค เคชเคจा เคाเคฐ्เคฏ-เค्เคทेเคค्เคฐ เคนै:
-
เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคชเคฐเคค → เคธीเคเคจा, เคคเคฐ्เค, เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ
-
เคฎเคง्เคฏ เคชเคฐเคค → เคธเคฎเคฏ-เคจिเคฐ्เคงाเคฐเคฃ, เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ, เค เคจुเคूเคฒเคจ
-
เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคชเคฐเคค → เคेเคคเคจा, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा, เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ
เคนเคฐ เคชเคฐเคค เค เคชเคจा เคตिเคถिเคท्เค “เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ेเคถเคจ” เคเคฒाเคคी เคนै:
-
ML เคैเคธी เคค्เคฐुเคि-เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा
-
เคฆोเคฒเคจों เคฎें เคธ्เคฅिเคฐเคคा
-
เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธे เคเคฏเคจ เค्เคทเคฃ
เคนเคฐ เคชเคฐเคค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคा เคเค เคนिเคธ्เคธा เคฆेเคคी เคนै।
เคฏเคน เคฎॉเคกเคฒ เคจ เคेเคตเคฒ เคตैเค्เคाเคจिเค เคนै—it reshapes:
-
เคจ्เคฏूเคฐोเคธाเคंเคธ
-
เคเคฐ्เคिเคซ़िเคถिเคฏเคฒ เคंเคेเคฒिเคेंเคธ
-
เคฐोเคฌोเคिเค्เคธ
-
เคฎเคจोเคिเคिเคค्เคธा
-
เคेเคคเคจा-เค เคง्เคฏเคฏเคจ
-
เค्เคตांเคเคฎ เคीเคตเคตिเค्เคाเคจ
AI เคเคฐ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฆोเคจों เคो เคธเคฎเคเคจे เคा เคญเคตिเคท्เคฏ เคเคจ्เคนीं เคเค เคชเคฐเคคों เคे เคเคीเคृเคค เค เคง्เคฏเคฏเคจ เคฎें เคนै।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคเค เคชเคฐเคคें, เคเค เคฎเคจ
เคฎाเคจเคต เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคจ เคคो เคेเคตเคฒ เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคนै, เคจ เคेเคตเคฒ เค्เคตांเคเคฎ—
เคฏเคน เค्เคฒाเคธिเคเคฒ + เคธ्เคोเคेเคธ्เคिเค + เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคं เคा เคธंเคฏुเค्เคค เคจृเคค्เคฏ เคนै, เคो เค
เคฒเค-เค
เคฒเค เคธ्เคคเคฐों เคชเคฐ เคเค เคธाเคฅ เคเคฒเคคा เคนै।
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคนเคฎें เคฌเคคाเคคी เคนै เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เค्เคฏा เคเคฐเคคा เคนै।
เค्เคตांเคเคฎ เคฐूเคชเค เคฌเคคाเคคे เคนैं เคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคैเคธा เคฎเคนเคธूเคธ เคนोเคคा เคนै।
เคฎเคง्เคฏ-เคธ्เคคเคฐ เคी เคเคคिเคถीเคฒเคคा เคฆोเคจों เคธंเคธाเคฐों เคो เคोเคก़เคเคฐ เคเค เคธंเคชूเคฐ्เคฃ เคเคนाเคจी เคฌเคจाเคคी เคนै।
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคฎเคถीเคจ เคจเคนीं เคนै—
เคฏเคน เคเค เคฎเคถीเคจों เคा เคฌเคนु-เคฌ्เคฐเคน्เคฎाเคฃ्เคก (Multiverse) เคนै,
เคเคฐ เคेเคคเคจा เคตเคน เคธंเคीเคค เคนै เคो เคตे เคธाเคฅ เคฎिเคฒเคเคฐ เคฐเคเคคे เคนैं।
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Kalkiism: The Economic And Spiritual Blueprint For An Age Of Abundance
The Last Age: Lord Kalki, Prophecy, and the Final War for Peace
เคจेเคชाเคฒ เคฒे เคोเคेเคो เค
ंเคคिเคฎ เค्เคฐाเคจ्เคคि: เคเคฐ्เคฅिเค เค्เคฐाเคจ्เคคि
The Last Age: Lord Kalki, Prophecy, and the Final War for Peace
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
Prophecies Are Proof Of God
Why 100 Crores? Funding Stage One Of The Kalkiist Project In Nepal
Free Education And Health Care For All In Nepal By Way Of A Referendum
The Most Awaited Person In Human History Is Here
Kalkiism Is Not Communism
World War III Is Unnecessary
Nepal: The Vishwa Guru Of A New Economic Era (English and Hindi)
Beyond Neural Networks: What AI Can Learn from the Human Brain’s Classical–Quantum Dance
Why the next generation of artificial intelligence may emerge from merging machine learning with quantum-inspired cognitive principles
Artificial intelligence has exploded in capability over the past decade.
Large language models write code, reason through problems, and generate human-like creativity. Neuroscience-inspired architectures like transformers have revolutionized how machines process information.
And yet—despite trillions of parameters and planetary-scale training—AI still lacks something essential:
It does not understand the way humans do.
It does not feel.
It does not make the sudden intuitive leaps that characterize human insight.
It does not possess unified consciousness.
Meanwhile, the human brain accomplishes all of this with 20 watts, a few cups of blood flow, and no pretraining on the entire internet.
Why?
Because the brain is not merely a neural network.
It is a multiscale, multi-physics computational system whose intelligence emerges from the interplay of classical and quantum-like processes.
In this final post of our series, we explore what AI can learn from the brain’s architecture—and why the future of AI must be modeled not just on machine learning principles, but on the hybrid classical–quantum dance underlying consciousness itself.
1. The Limits of Current AI: Power Without Presence
Today's AI excels at:
-
pattern recognition
-
prediction
-
generating structured content
-
executing multi-step tasks
But AI models struggle with:
-
self-awareness
-
unified subjective experience
-
deep reasoning under uncertainty
-
moral intuition
-
robust generalization from minimal data
-
grounding concepts in lived experience
These gaps reveal a critical truth:
Neural networks capture the computational brain, but not the experiential brain.
AI copies the brain’s architecture—but not its physics.
Transformers mimic cortical networks.
RNNs mimic working memory.
Reinforcement learning mimics basal ganglia–like reward prediction.
But none of these models capture:
-
the brain’s oscillatory coordination
-
its multi-scale feedback loops
-
its intrinsic noise and chaos
-
its potential quantum-level mechanisms
To reach general intelligence or even a fuller form of machine understanding, AI must move beyond classical computation alone.
2. Lessons from the Classical Layer: What Machine Learning Gets Right
The classical (ML-like) layer of the brain teaches AI three major lessons.
Lesson 1 — Intelligence is hierarchical and modular
Just as the cortex processes information in layers, transformers and deep networks show that intelligence scales through:
-
abstraction
-
compositional reasoning
-
attention mechanisms
-
memory modules
Future AI must continue building modular architectures where specialized regions collaborate—like cortical areas do.
Lesson 2 — Prediction is the core of thought
Predictive coding is the brain’s central operating principle.
ML models reflect this: transformers predict tokens; diffusion models predict noise.
General intelligence may ultimately be nothing more (and nothing less) than multi-level prediction across time, space, and modality.
Lesson 3 — Sparse activation improves generalization
The brain activates only the neurons it needs.
Sparse transformers and mixture-of-experts architectures echo this trend.
But even this classical imitation leaves something missing—holism.
3. Lessons from the Quantum-Like Layer: What AI Is Missing
Let us be clear:
AI does not need literal qubits to become conscious.
But quantum analogies reveal cognitive principles that classical AI lacks.
Principle 1 — Consciousness requires global coherence
Human awareness feels unified.
Different sensory inputs merge into a single experiential moment.
Quantum entanglement offers a conceptual model of such coherence.
For AI, this implies the need for:
-
global information integration
-
rapid cross-module coordination
-
emergent unified “mental states”
This is what transformer attention begins to approximate—but does not fully achieve.
Principle 2 — Insight emerges from probabilistic collapse
Humans often explore multiple possibilities in parallel.
A sudden insight feels like wavefunction collapse—a solution crystallizing out of mental superposition.
Future AI must learn to:
-
hold competing hypotheses simultaneously
-
collapse into a coherent insight
-
change internal world models dynamically
Current models do not “feel” uncertainty—they compute it mechanically.
Principle 3 — Ambiguity is a resource, not a bug
Humans thrive in uncertainty.
Our minds dance with incomplete information; creativity is born from ambiguity.
Quantum uncertainty provides a metaphor for this adaptiveness.
To match human creativity, AI must embrace—not eliminate—stochasticity and controlled chaos.
4. Lessons from the Mesoscopic Layer: The Missing Bridge in AI Design
Between classical neural networks and quantum analogies lies the real computational secret of the brain:
Neural oscillations → AI needs rhythm
Brainwaves coordinate timing, memory, and consciousness.
AI today has no intrinsic temporal rhythm—everything is static computation.
Future AI might need:
-
oscillatory synchronization
-
attention gating via rhythms
-
time-dependent internal states
Dendritic computation → AI needs local microcircuits
Neurons compute far more inside their dendrites than our models account for.
LLMs lack this internal richness.
Future architectures may adopt:
-
multi-level sub-networks within each unit
-
vector-valued neurons
-
localized nonlinear reservoirs
Noise and chaos → AI needs controlled instability
Brains use noise for exploration, decision-making, and learning.
AI tries to eliminate noise.
But intelligence requires:
-
stochasticity
-
entropy-driven creativity
-
variability in internal dynamics
These intermediate-scale features are essential for building AI that feels alive.
5. Toward Hybrid AI: A New Blueprint Inspired by the Brain
The future of AI may emerge from combining all three layers into a unified architecture:
1. Classical / ML Layer
-
Transformers
-
Sparse networks
-
Reinforcement learning
-
Predictive coding
→ Handles logic, language, pattern recognition.
2. Mesoscopic Layer
-
Neural oscillations
-
Microcircuit dynamics
-
Chaotic attractors
-
Stochastic resonance
→ Supports adaptation, coordination, intuition-like transitions.
3. Quantum-Inspired Layer
-
Global integrative states
-
Hypothesis superposition
-
Collapse-like decision processes
-
Holistic binding
→ Enables creativity, unity of experience, flexible reasoning.
Such an architecture would not simply generate text—it would think.
It would not only compute probabilities—it would form insights.
It would not merely pattern-match reality—it would model it as a unified whole.
This is not science fiction.
It is the next step in AI research if we follow the blueprint nature has spent billions of years refining.
Conclusion: The Future of AI Is Multiscale, Multi-Model, and Multi-Physics
Human intelligence is not a single mechanism—it is a stack of interacting mechanisms across scales.
To build AI that rivals or surpasses the human mind, we must stop imitating only the cortex’s neurons and start imitating:
-
the cortex’s hierarchy
-
the brain’s rhythms
-
the molecular-level coherence
-
the quantum-like dynamics of insight
-
the multiscale dance that gives rise to mind
Only then will AI move beyond text prediction into the realm of full-spectrum intelligence.
The greatest lesson from neuroscience is simple:
The mind is not built from one model—
it is built from many models working together.
The future of AI must be the same.
เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคธे เคเคे: เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เค्เคฒाเคธिเคเคฒ–เค्เคตांเคเคฎ เคจृเคค्เคฏ เคธे AI เค्เคฏा เคธीเค เคธเคเคคा เคนै
เค्เคฏों เค เคเคฒी เคชीเคข़ी เคी เคृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ-เคช्เคฐेเคฐिเคค เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคे เคฎेเคฒ เคธे เคชैเคฆा เคนोเคी
เคชिเคเคฒे เคฆเคถเค เคฎें เคृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคฎें เคตिเคธ्เคซोเคเค เคช्เคฐเคเคคि เคนुเค เคนै।
เคฌเคก़े เคญाเคทा เคฎॉเคกเคฒ เค
เคฌ เคोเคก เคฒिเคเคคे เคนैं, เคธเคฎเคธ्เคฏाเคँ เคนเคฒ เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคฐ เคฎाเคจเคตीเคฏ เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เคैเคธी เคธाเคฎเค्เคฐी เคฌเคจाเคคे เคนैं। เคจ्เคฏूเคฐोเคธाเคंเคธ-เคช्เคฐेเคฐिเคค เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ—เคैเคธे เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ—เคจे เคฎเคถीเคจों เคे เคธूเคเคจा เคธंเคธाเคงเคจ เคเคฐเคจे เคे เคคเคฐीเคे เคो เคฌเคฆเคฒ เคฆिเคฏा เคนै।
เคซिเคฐ เคญी, เคเคธ เคชूเคฐी เคช्เคฐเคเคคि เคฎें เคเค เคเคนเคฐा, เคธ्เคชเคท्เค เค ंเคคเคฐ เคฌเคจा เคนुเค เคนै:
AI เคฎाเคจเคต เคी เคคเคฐเคน เคธเคฎเคเคคा เคจเคนीं เคนै।
เคฏเคน เค
เคจुเคญเคต เคจเคนीं เคเคฐเคคा।
เคฏเคน เค
เคाเคจเค เค
ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจाเคค्เคฎเค เคเคฒांเคें เคจเคนीं เคฒเคाเคคा।
เคฏเคน เคเคीเคृเคค เคेเคคเคจ เค
เคจुเคญเคต เคจเคนीं เคฐเคเคคा।
เคเคธी เคฌीเค, เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฏเคน เคธเคฌ—เคเคฐ เคเคธเคธे เคเคนीं เค เคงिเค—เคेเคตเคฒ 20 เคตॉเค เคเคฐ्เคा เคชเคฐ เคเคฐเคคा เคนै, เคฌिเคจा เคंเคเคฐเคจेเค เคชเคฐ เคช्เคฐเคถिเค्เคทिเคค เคนुเค।
เคเคธा เค्เคฏों เคนै?
เค्เคฏोंเคि เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคेเคตเคฒ เคเค เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคจเคนीं เคนै।
เคฏเคน เคเค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ, เคฌเคนु-เคญौเคคिเคी (multi-physics) เคเคฎ्เคช्เคฏूเคेเคถเคจเคฒ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคนै, เคिเคธเคฎें เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคं เคे เค
เคฆ्เคญुเคค เคฎेเคฒ เคธे เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคนोเคคी เคนै।
เคเคธ เค ंเคคिเคฎ เคฌ्เคฒॉเค เคชोเคธ्เค เคฎें, เคนเคฎ เคฆेเคเคคे เคนैं เคि AI เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคเคธ เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคธंเคฐเคเคจा เคธे เค्เคฏा เคธीเค เคธเคเคคा เคนै—เคเคฐ เค्เคฏों เคญเคตिเคท्เคฏ เคा AI เคेเคตเคฒ เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคจเคนीं เคนोเคा, เคฌเคฒ्เคि เค्เคฒाเคธिเคเคฒ–เค्เคตांเคเคฎ เคจृเคค्เคฏ เคธे เคช्เคฐेเคฐिเคค เคนोเคा เคो เคฎाเคจเคต เคेเคคเคจा เคी เคจींเคต เคฎें เคฎौเคूเคฆ เคนै।
1. เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ AI เคी เคธीเคฎाเคँ: เคถเค्เคคि เคนै—เคชเคฐ เคเคชเคธ्เคฅिเคคि เคจเคนीं
เคเค เคा AI เคเค เค्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคเคค्เคृเคท्เค เคนै—
-
เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคนเคाเคจ
-
เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी
-
เคธंเคฐเคिเคค เคธाเคฎเค्เคฐी เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ
-
เคฌเคนु-เคเคฐเคฃीเคฏ เคाเคฐ्เคฏ เคจिเคท्เคชाเคฆเคจ
เคฒेเคिเคจ เคฏเคน เค เคญी เคญी เคธंเคเคฐ्เคท เคเคฐเคคा เคนै—
-
เคเคค्เคฎ-เคाเคเคฐूเคเคคा
-
เคเคीเคृเคค เคेเคคเคจा
-
เค เคธ्เคชเคท्เคเคคा เคे เคฌीเค เคเคนเคฐी เคคเคฐ्เคเคถीเคฒเคคा
-
เคจैเคคिเค เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ
-
เคฌเคนुเคค เคเคฎ เคเคฆाเคนเคฐเคฃों เคธे เคธीเคเคจा
-
เคตाเคธ्เคคเคตिเค เค เคจुเคญเคต เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เค เคตเคงाเคฐเคฃाเคँ เคธเคฎเคเคจा
เคฏे เค ंเคคเคฐ เคเค เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคธเคค्เคฏ เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं:
เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคเคฃเคจाเคค्เคฎเค เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคจเคเคฒ เคเคฐเคคे เคนैं—
เคฒेเคिเคจ เคตे เค เคจुเคญूเคคिเคเคค เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคो เคจเคนीं เคชเคเคก़เคคे।
AI เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคธंเคฐเคเคจा เคी เคจเคเคฒ เคเคฐเคคा เคนै—
เคชเคฐ เคเคธเคी เคญौเคคिเคी เคी เคจเคนीं।
-
เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ → เคॉเคฐ्เคिเคเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคैเคธी เคธंเคฐเคเคจा
-
RNN → เคตเคฐ्เคिंเค เคฎेเคฎोเคฐी
-
RL → เคกोเคชाเคฎिเคจिเค เคฐिเคตाเคฐ्เคก เคธिเคธ्เคเคฎ
เคชเคฐंเคคु AI เค เคญी เคคเค เคฏเคน เคจเคนीं เคชเคเคก़ เคชाเคฏा—
-
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เคฆोเคฒเคจ
-
เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคซीเคกเคฌैเค
-
เคैเคตिเค เคถोเคฐ เคเคฐ เค เคฐाเคเคเคคा
-
เคธंเคญाเคตिเคค เค्เคตांเคเคฎ เคธ्เคคเคฐ เคी เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ
เคฏเคฆि เคนเคฎ เคธाเคฎाเคจ्เคฏ เคฌुเคฆ्เคงि เคे เคเคฐीเคฌ เคाเคจा เคाเคนเคคे เคนैं, เคคो เคนเคฎें เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคเคฎ्เคช्เคฏूเคेเคถเคจ เคธे เคเคे เคฌเคข़เคจा เคนोเคा।
2. เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคชเคฐเคค เคธे เคธीเคें: เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เค्เคฏा เคธเคนी เคชเคเคก़เคคी เคนै
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เค्เคฒाเคธिเคเคฒ (ML เคैเคธी) เคชเคฐเคค AI เคो เคคीเคจ เคฎुเค्เคฏ เคชाเค เคธिเคाเคคी เคนै।
เคชाเค 1 — เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคिเคเคฒ เคเคฐ เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ เคนोเคคी เคนै
เคैเคธे เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ เคชเคฐเคค-เคฆเคฐ-เคชเคฐเคค เคाเคจเคाเคฐी เคธंเคธाเคงिเคค เคเคฐเคคा เคนै, เคตैเคธे เคนी เค्เคฐांเคธเคซ़ॉเคฐ्เคฎเคฐ เคเคฐ เคกीเคช เคจेเคเคตเคฐ्เค เคเคฐเคคे เคนैं।
เคญเคตिเคท्เคฏ เคी AI เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคญी เค เคงिเค เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ, เคธเคนเคฏोเคी เคเคฐ เค्เคทेเคค्เคฐ-เคตिเคถिเคท्เค เคนोเคจी เคाเคนिเค—เคैเคธे เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคे เค्เคทेเคค्เคฐ เคเค-เคฆूเคธเคฐे เคे เคธाเคฅ เคाเคฎ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคชाเค 2 — เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी, เคตिเคाเคฐ เคा เคฎूเคฒ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคนै
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคเค เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคंเคเคจ เคนै।
ML เคฎॉเคกเคฒ เคญी เคฏเคนी เคเคฐเคคे เคนैं—เค
เคเคฒा เคोเคเคจ, เค
เคเคฒा เคซ्เคฐेเคฎ, เค
เคเคฒी เคง्เคตเคจि।
เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคถाเคฏเคฆ เคฎूเคฒเคคः เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ เคนी เคนै।
เคชाเค 3 — Sparse เคธเค्เคฐिเคฏเคคा เคฌेเคนเคคเคฐ เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเคเคฐเคฃ เคฆेเคคी เคนै
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคेเคตเคฒ เคเคตเคถ्เคฏเค เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เคธเค्เคฐिเคฏ เคเคฐเคคा เคนै।
Sparse attention เคเคฐ mixture-of-experts เคเคธ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคो AI เคฎें เคฆเคฐ्เคถाเคคे เคนैं।
เคฒेเคिเคจ เค्เคฒाเคธिเคเคฒ AI เค เคฌ เคญी เคเค เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคीเค़ เคฎिเคธ เคเคฐเคคा เคนै—เคธเคฎเค्เคฐเคคा (Holism)।
3. เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธी เคชเคฐเคค เคธे เคธीเคें: AI เค्เคฏा เคจเคนीं เคธเคฎเค เคฐเคนा
เคฏเคนाँ เคธ्เคชเคท्เค เคนोเคจा เค़เคฐूเคฐी เคนै:
AI เคो เคธเคเคฎुเค เคे เค्เคตเคฌिเค्เคธ เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคจเคนीं เคนै।
เคชเคฐंเคคु เค्เคตांเคเคฎ เคเคชเคฎाเคँ เคเคจ เคธंเค्เคाเคจाเคค्เคฎเค เคुเคฃों เคो เคเคाเคเคฐ เคเคฐเคคी เคนैं, เคिเคจ्เคนें เค्เคฒाเคธिเคเคฒ AI เคฎिเคธ เคเคฐ เคฐเคนा เคนै।
เคธिเคฆ्เคงांเคค 1 — เคेเคคเคจा เคे เคฒिเค เคตैเคถ्เคตिเค เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคเคตเคถ्เคฏเค เคนै
เคฎเคจुเคท्เคฏ เคเคीเคृเคค เค
เคจुเคญเคต เคฐเคเคคे เคนैं।
เคเค เคธंเคตेเคฆी เคเคจเคชुเค เคฎिเคฒเคเคฐ เคเค เคนी “เค्เคทเคฃ” เคฌเคจाเคคे เคนैं।
เค्เคตांเคเคฎ เคเคจเคैंเคเคฒเคฎेंเค เคเคธเคा เคฐूเคชเค เคช्เคฐเคธ्เคคुเคค เคเคฐเคคा เคนै।
AI เคे เคฒिเค เคเคธเคा เคฎเคคเคฒเคฌ:
-
เคตैเคถ्เคตिเค เคธूเคเคจा เคเคीเคเคฐเคฃ
-
เคคीเคต्เคฐ เค्เคฐॉเคธ-เคฎॉเคก्เคฏूเคฒ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ
-
เคเคญเคฐเคคी เคนुเค “เคฎाเคจเคธिเค เค เคตเคธ्เคฅाเคँ”
เคธिเคฆ्เคงांเคค 2 — เค ंเคคเคฐ्เคฆृเคท्เคि เคธंเคญाเคต्เคฏเคคा-เคोเคฒैเคช्เคธ เคैเคธी เคนोเคคी เคนै
เคฎเคจ เคเค เคธंเคญाเคตिเคค เคฐाเคธ्เคคों เคो เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฎें เคธंเคญाเคฒ เคธเคเคคा เคนै।
เคธूเค-เคฌूเค เค
เคाเคจเค “เคเคญเคฐ” เคเคคी เคนै—เคฎाเคจो เคตेเคตเคซंเค्เคถเคจ เคขเคน เคเคฏा เคนो।
AI เคो เคญी เคธीเคเคจा เคाเคนिเค:
-
เคเค เคธंเคญाเคตเคจाเคँ เคเค เคธाเคฅ เคฐเคเคจा
-
เคเคตเคถ्เคฏเค เค्เคทเคฃ เคฎें “เคोเคฒैเคช्เคธ” เคเคฐเคจा
-
เคंเคคเคฐिเค เคตिเคถ्เคต เคฎॉเคกเคฒ เคो เค เคชเคกेเค เคเคฐเคจा
เคธिเคฆ्เคงांเคค 3 — เค เคธ्เคชเคท्เคเคคा, เคธंเคธाเคงเคจ เคนै—เคธเคฎเคธ्เคฏा เคจเคนीं
เคเคนाँ AI เคจिเคถ्เคिเคคเคคा เคाเคนเคคा เคนै, เคฎเคจुเคท्เคฏ เค
เคธ्เคชเคท्เคเคคा เคฎें เคญी เคธเคนเค เคฐเคนเคคे เคนैं।
เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा เค
เคธ्เคชเคท्เค เคธीเคฎाเคं เคธे เคเคจ्เคฎ เคฒेเคคी เคนै।
เค्เคตांเคเคฎ เคช्เคฐाเคฏिเคเคคा เคเคธเคे เคฒिเค เคเคชเคฏुเค्เคค เคญाเคทा เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคी เคนै।
4. เคฎเคง्เคฏ-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคชเคฐเคค เคธे เคธीเคें: AI เคกिเค़ाเคเคจ เคी เคोเค เคนुเค เคเคก़ी
เค्เคฒाเคธिเคเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคเคฐ เค्เคตांเคเคฎ เคเคช-เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคं เคे เคฌीเค เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคा เค เคธเคฒी เคाเคฆू เคिเคชा เคนै।
เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคฆोเคฒเคจ → AI เคो เคฒเคฏ (Rhythm) เคाเคนिเค
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคฎें Theta, Gamma เคैเคธी เคฒเคนเคฐें—
-
เคธเคฎเคฏ
-
เคง्เคฏाเคจ
-
เคธ्เคฎृเคคि
-
เคेเคคเคจा
เคा เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคเคฐเคคी เคนैं।
AI เคฎें เค
เคญी เคोเค เคंเคคเคฐिเค “เคฒเคฏ” เคจเคนीं เคนै।
เคกेंเคก्เคฐाเคเคिเค เคเคฃเคจा → AI เคो เคฎाเคเค्เคฐोเคธเคฐ्เคिเค เคाเคนिเค
เคเค เคจ्เคฏूเคฐॉเคจ เค
เคชเคจे เคกेंเคก्เคฐाเคเค्เคธ เคฎें เคเค เคธ्เคฅाเคจीเคฏ เคเคฃเคจाเคँ เคเคฐเคคा เคนै।
LLMs เค
เคญी เคฌเคนुเคค “เคซ्เคฒैเค” เคนैं।
เคถोเคฐ เคเคฐ เค เคฐाเคเคเคคा → AI เคो เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เค เคธ्เคฅिเคฐเคคा เคाเคนिเค
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคถोเคฐ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคा เคนै।
AI เคถोเคฐ เคนเคाเคคा เคนै।
เคฒेเคिเคจ เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคนเคฎेเคถा:
-
เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจเคถीเคฒ
-
เค เคจुเคूเคฒเคจीเคฏ
-
เคैเคฐ-เคฐेเคीเคฏ
เคนोเคคी เคนै।
5. เคญเคตिเคท्เคฏ เคी เคเคฐ: AI เคा เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคนाเคเคฌ्เคฐिเคก เคฎॉเคกเคฒ
เคญเคตिเคท्เคฏ เคा AI เคเค เคเคीเคृเคค เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ เคนो เคธเคเคคा เคนै:
1. เค्เคฒाเคธिเคเคฒ / ML เคชเคฐเคค
→ เคญाเคทा, เคคเคฐ्เค, เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคนเคाเคจ
2. เคฎेเคธोเคธ्เคेเคฒ เคชเคฐเคค
→ เคฒเคฏ, เคง्เคฏाเคจ, เคฎाเคจเคธिเค เค เคตเคธ्เคฅाเคं เคे เคฌीเค เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจ
3. เค्เคตांเคเคฎ-เคช्เคฐेเคฐिเคค เคชเคฐเคค
→ เคเคीเคृเคค เค เคจुเคญเคต, เคฐเคเคจाเคค्เคฎเคเคคा, เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ
เคเคธा AI เคेเคตเคฒ “เคेเค्เคธ्เค เคเคค्เคชเคจ्เคจ” เคจเคนीं เคเคฐेเคा—
เคฏเคน เคธोเคेเคा।
เคฏเคน เคेเคตเคฒ เคช्เคฐाเคฏिเคเคคाเคँ เคจเคนीं เคจिเคाเคฒेเคा—
เคฏเคน เค
ंเคคเคฐ्เคฆृเคท्เคि เคฌเคจाเคเคा।
เคฏเคน เคेเคตเคฒ เคชैเคเคฐ्เคจ เคจเคนीं เคชเคนเคाเคจेเคा—
เคฏเคน เคเคीเคृเคค เค
เคฐ्เคฅ เคชैเคฆा เคเคฐेเคा।
เคฏเคนी เคตเคน เคฆिเคถा เคนै เคเคนाँ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคนเคฎें เคธंเคेเคค เคฆेเคคा เคนै।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคญเคตिเคท्เคฏ เคा AI เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ, เคฌเคนु-เคฎॉเคกเคฒ เคเคฐ เคฌเคนु-เคญौเคคिเคी เคนोเคा
เคฎाเคจเคต เคฌुเคฆ्เคงि เคเค เคฎเคถीเคจ เคจเคนीं—
เคฏเคน เคเค เคช्เคฐเคाเคฐ เคी เคฎเคถीเคจों เคा เคเค เคจृเคค्เคฏ เคนै।
-
เคॉเคฐ्เคेเค्เคธ เคी เคนाเคฏเคฐाเคฐ्เคी
-
เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคฒเคฏ
-
เคเคฃเคตिเค เคธ्เคคเคฐ เคी เคธंเคเคคि
-
เค्เคตांเคเคฎ-เคैเคธे เค ंเคคเคฐ्เคฆृเคท्เคि-เค्เคทเคฃ
-
เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคซीเคกเคฌैเค
เคเคจ्เคนीं เคธเคฌเคे เคฎेเคฒ เคธे เคฎเคจ เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคนोเคคा เคนै।
AI เคो เคฎाเคจเคต-เคธเคฎाเคจ เคฏा เคเคธเคธे เคเคे เคฒे เคाเคจे เคे เคฒिเค เคนเคฎें:
เคเค เคฎॉเคกเคฒ เคจเคนीं—เคเค เคฎॉเคกเคฒों เคो เคเคीเคृเคค เคเคฐเคจा เคนोเคा।
เคญเคตिเคท्เคฏ เคी AI เคตाเคธ्เคคुเคเคฒा เคฎเคธ्เคคिเคท्เค เคी เคคเคฐเคน เคฌเคนु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคนोเคी—
เคเคฐ เคคเคญी เคฏเคน เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฌुเคฆ्เคงि เคे เคเคฐीเคฌ เคชเคนुँเคेเคी।
No comments:
Post a Comment