മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ പ്രവർത്തനവും, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ നിന്ന് അത് എങ്ങനെ ഉണ്ടാകുന്നു എന്നതും ഇന്നും വളരെ കുറച്ചു മാത്രമേ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിഞിട്ടുള്ളു. മൈൻഡ് അപ്ലോഡിങ് എന്ന ആശയം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എമുലേഷനെ അടിസ്ഥാനപ്പെടുത്തിയുള്ളതാണ്. ഹൈലെവെൽ സൈക്കോളജിക്കൽ പ്രക്രിയയെയും മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ലാർജ് സ്കെയിൽ ഘടനയെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചും കഗ്നിറ്റീവ് സൈക്കോളജി മാതൃകകൾ ഉപയോഗിച്ചും ചെയ്യുന്നു. അതിനെക്കാൾ ന്യൂറൽ ശൃംഖലകളുടെ ലോലെവൽ ഘടന മനസ്സിലാക്കാനും ചിത്രീകരിക്കാനും, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച്. മസ്തിഷ്കത്തിലുള്ള അൽഗരിതമിക് ഡാറ്റകളെ റിവേഴ്സ് എഞ്ജിനീയറിങ്ങ് നടത്തുന്നതിനെക്കാൾ അതിന്റെ സോഴ്സ് കോഡിന്റെ ബ്ലൂപ്രിന്റിനെ പ്രോഗ്രാമിങ്ങ് ഭാഷയിലേക്ക് മാറ്റണം. അപ്പോൾ മനസ്സും വ്യക്തിത്വവും എല്ലാം ജൈവ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ എന്നപോലെ എമുലേറ്റഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഉളവാകുന്നു.

മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ മൊളിക്യുലാർ സ്കെയിൽ സിമുലേഷൻ വേണമെന്നില്ല. ന്യൂറോണുകളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ ക്വാണ്ടം ബലതന്ത്രം ബാധിക്കുന്നില്ല എന്ന് കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എമുലേഷന്, ന്യൂറോണുകളുടെ പ്രവർത്തനവും ന്യൂറോണുകളും സിനാപ്സുകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളും മനസ്സിലാക്കിയാൽ മതിയാകും. നാഡീയ ഉദ്ദീപനങ്ങൾക്ക് ( വൈദ്യുത, രാസ ) ന്യൂറോണുകൾ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നു എന്നു മനസ്സിലാക്കാൻ ബ്ലാക്ക്ബോക്സ് സിഗ്നൽ പ്രൊസസിങ് മോഡൽ മതിയാകും എന്നു കരുതുന്നു.

സങ്കീർണ്ണവും കൃത്യതയുള്ളതുമായ ന്യൂറൽ മോഡൽ ആവശ്യമാണ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക് മോഡൽ. ഉദാഹരണം, മൾട്ടി ലെയർ പെർസെപ്ഷൻ മോഡൽ മതിയാകില്ല എന്നു കരുതുന്നു, ഡൈനാമിക് സ്പൈക്കിങ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആവശ്യമാണ്.

ദീർഘകാല ഓർമ്മകൾ,പഠിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ, മുതലായവ സിനാപ്സുകളുടെ സിനാപ്റ്റിക് പ്ലാസ്റ്റിസിറ്റി ( സിനാപ്റ്റിക് അഡാപ്റ്റേഷൻ ) എന്ന പ്രവർത്തന ഫലമായാണ് ഉണ്ടാവുന്നത്. മോഡൽ ഈ പ്രവർത്തനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നതായിരിക്കണം. സെൻസറി റിസപ്റ്ററുകൾക്ക് വിവിധ ഉദ്ദീപനങ്ങളുമായുള്ള പ്രതികരണവും മോഡലിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ന്യൂറോണുകൾ ഹോർമോണുകളുമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നത് അറിയേണ്ടതുണ്ട് അതിനാൽ മോഡൽ ഉപാപചയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളേണ്ടതുണ്ട്. ന്യൂറോ മോഡുലേറ്ററുകൾ, ന്യൂറോ ട്രാൻസ്മിറ്ററുകൾ, അയോൺ ചാനലുകൾ മുതലായവയും മോഡൽ ഉൾക്കൊള്ളേണ്ടതുണ്ട്. പ്രോട്ടീൻ ഇന്റെറാക്ഷനുകളും മോഡലിന് ഉൾക്കൊള്ളേണ്ടതിനാൽ അത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആയി സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു.

മസ്തിഷ്കത്തെപ്പോലെയുള്ള ഒരു അനലോഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഡിജിറ്റൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സിമുലേഷൻ നടത്തുമ്പോൾ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ഏററുകൾ, ഡിസ്റ്റോർഷൻ മുതലായവ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, എന്നാലും ജൈവ ന്യൂറോണുകളും റാൻഡമ്നെസ്സ് ലിമിറ്റഡ് പ്രിസിഷൻ മുതലായവയ്ക്ക് വിധേയമാവുന്നുണ്ട്. ഉദാ : ഒരു ശബ്ദത്തിൽ തന്നെ ശ്രദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുമ്പോൾ മറ്റു 'ഒച്ച' കൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന ശബ്ദമലിനീകരണം. ഹൈ വേരിയബിൾ റെസൊല്യൂഷൻ, നോൺ ലീനിയാരിറ്റി കൃത്യതയാർന്ന മാതൃകകൾ മുതലായവ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിന്റെ എററുകൾ ജൈവ ന്യൂറോണിന്റെതിനെക്കാൾ കുറച്ച് കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയും. ഇത്രയും ബൃഹത്തായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവറും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മെമ്മറിയും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ റിയൽ ടൈം കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ(RTC) കഴിയും എന്നു കരുതുന്നു.

പകർപ്പുകൾ
സിമുലേഷൻ മോഡൽ സ്കെയിൽ
അവലംബം
കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശേഷി