प्रकाशित तिथि: 19 जून, 2025 / अद्यतन तिथि: 19 जून, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
स्टार्टअप इंटुईसेल: रोबोटों के लिए एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र और एक आभासी मस्तिष्क की परिकल्पना – चित्र: Xpert.Digital
स्व-शिक्षित रोबोट: स्वीडन की एक अभूतपूर्व खोज मशीन प्रौद्योगिकी में क्रांति ला रही है
रोबोटों की नई पीढ़ी प्रोग्रामिंग के बजाय अनुभव से सीखती है।
स्वीडिश स्टार्टअप इंटुईसेल रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक क्रांतिकारी दृष्टिकोण अपना रहा है जो मशीनों के सीखने और अपने परिवेश के साथ बातचीत करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकता है। इस नवाचार के केंद्र में एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र और एक आभासी मस्तिष्क का विकास है जो रोबोटों को मनुष्यों और जानवरों की तरह अनुभव के माध्यम से सीखने में सक्षम बनाता है। यह अवधारणा पारंपरिक प्रोग्रामिंग से कहीं आगे जाती है और ऐसी मशीनों की एक नई पीढ़ी के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो स्वायत्त रूप से अपने परिवेश के अनुकूल ढलने और उसके साथ बातचीत करने में सक्षम होंगी।.
इंटुईसेल की स्थापना लगभग चार साल पहले स्वीडन के लुंड विश्वविद्यालय के एक शोध समूह द्वारा की गई थी। यह कंपनी मस्तिष्क पर लगभग 30 वर्षों के तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान और डिजिटल बुद्धिमत्ता पर इंजीनियरिंग अनुसंधान पर आधारित है। इस अनुसंधान में सिनैप्स के बीच संकेतों का संचरण, तंत्रिका कोशिकाओं के सक्रियण गुण और स्व-सहायता प्राप्त गति के लिए संपूर्ण शरीर का समन्वय शामिल है - ये सभी मूलभूत पहलू हैं जो यह समझने में योगदान करते हैं कि मस्तिष्क दुनिया को कैसे ग्रहण करता है और उसके साथ कैसे परस्पर क्रिया करता है।.
लूना – सीखने की क्षमता वाला रोबोट कुत्ता
पहली नज़र में, इंटुईसेल का रोबोट कुत्ता लूना कुछ खास असामान्य नहीं लगता। अपने चार पैरों, पतले, डिब्बे जैसे शरीर और लेज़र स्कैनर, कैमरा और एक्सेलेरोमीटर से लैस सिर के साथ, यह बाज़ार में मौजूद कई अन्य रोबोट कुत्तों जैसा दिखता है। दरअसल, लूना चीनी निर्माता यूनिट्री के GO2 प्रो रोबोट डॉग मॉडल पर आधारित है, जिसे लगभग €3,500 में खरीदा जा सकता है।.
हालांकि, लूना को पारंपरिक रोबोट कुत्तों से अलग करने वाली बात इसकी दिखावट नहीं, बल्कि इसकी आंतरिक कार्यप्रणाली है। जहां अधिकांश रोबोट पूर्व-प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम और व्यापक डेटासेट पर आधारित होते हैं, वहीं लूना में एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र है जो इसे अपने परिवेश के साथ सीधे संपर्क के माध्यम से सीखने की अनुमति देता है - बिना किसी जटिल पूर्व-प्रशिक्षण या पृष्ठभूमि में विशाल डेटा केंद्रों के।.
लूना का डिजिटल तंत्रिका तंत्र कृत्रिम न्यूरॉन्स से बना है जो पारंपरिक एआई मॉडल में उपयोग किए जाने वाले न्यूरॉन्स की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं और अलग तरह से कार्य करते हैं। इन न्यूरॉन्स को तंत्रिका शरीर क्रिया विज्ञान की समझ के आधार पर डिज़ाइन किया गया है और ये स्वतंत्र रूप से कार्यों को प्राथमिकता दे सकते हैं और अपनी स्थानीय समस्याओं को हल करने के लिए क्रियाएँ चुन सकते हैं। सैकड़ों डिजिटल न्यूरॉन्स के एक प्रोटोटाइप नेटवर्क के साथ, लूना क्लाउड में किसी एआई मॉडल से कनेक्ट हुए बिना स्वतंत्र रूप से सीख सकता है। इस सीखने को सक्षम करने वाला कंप्यूटर रोबोट कुत्ते के भीतर ही स्थित है।.
सीखने की प्रक्रिया: दुनिया एक फीडबैक लूप के रूप में
शुरुआत में लूना एक कोरे कागज की तरह थी। रोबोट कुत्ते को अपने बारे में या अपने परिवेश के बारे में कोई जानकारी नहीं थी - उसे यह भी नहीं पता था कि उसके चार पैर हैं या उन्हें कैसे नियंत्रित किया जाता है। लेकिन शोधकर्ता उसे एक मिशन देने में सक्षम हुए, जैसे कि अंतरिक्ष में एक विशिष्ट बिंदु तक पहुंचना।.
इसके बाद लूना कई तरह के संकेत भेजती है, जैसे कि उसके अंगों को गति प्रदान करना, और लिडार और कैमरे से प्राप्त डेटा को शामिल करती है। आभासी तंत्रिका तंत्र प्रारंभिक स्थिति के सापेक्ष उसकी अवस्था में होने वाले परिवर्तनों को रिकॉर्ड और संसाधित करता है। इस तरह, लूना धीरे-धीरे अपने पैरों को हिलाना, बल को नियंत्रित करना और इस जानकारी को सेंसर डेटा के साथ मिलाकर लक्षित गति प्राप्त करना सीखती है।.
यह सीखने की प्रक्रिया जानवरों और मनुष्यों में होने वाली गति संबंधी सीखने की प्रक्रिया से काफी मिलती-जुलती है। पूर्वनिर्धारित गति अनुक्रमों पर निर्भर रहने के बजाय, लूना परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने वातावरण में घूमना सीखती है। दुनिया स्वयं एक फीडबैक लूप के रूप में कार्य करती है - यह दृष्टिकोण पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों से मौलिक रूप से भिन्न है।.
सहज प्रतिक्रियाओं से लेकर चिंतन तक: डिजिटल कॉर्टेक्स का विकास
लूना का वर्तमान डिजिटल तंत्रिका तंत्र केवल एक "प्रतिक्रियाशील तंत्र" है, जो रीढ़ की हड्डी के समान है। यह योजना बनाने या सोचने में सक्षम नहीं है, बल्कि तात्कालिक समस्याओं पर प्रतिक्रिया करता है। लूना को और विकसित करने के लिए, इंटुईसेल टीम वर्तमान में इसके डिजिटल तंत्रिका तंत्र के एक अन्य घटक, कॉर्टेक्स को एकीकृत करने पर काम कर रही है।.
यह डिजिटल कॉर्टेक्स एक तरह से "बड़े मस्तिष्क" का प्रतिनिधित्व करता है, जिसके माध्यम से लूना इरादे और संदर्भ को समझ सकती है। उदाहरण के लिए, यदि लूना को इशारों या शारीरिक भाषा का उपयोग करके कुछ करने के लिए कहा जाता है, या यदि उसे कोई ऐसी वस्तु दिखाई जाती है जो उसकी जिज्ञासा जगाती है और फिर उसे फेंक दिया जाता है, तो उसे यह समझना चाहिए कि उसे उस वस्तु के साथ बातचीत करनी है।.
इन कौशलों को विकसित करने के लिए, इंटुईसेल टीम ने लूना को और प्रशिक्षित करने के लिए एक असली डॉग ट्रेनर को भी नियुक्त किया। लूना को एक नया कौशल सीखने में लगने वाला समय बहुत भिन्न होता है - कभी-कभी यह कुछ ही मिनटों में हो जाता है, कभी-कभी इसमें थोड़ा अधिक समय लगता है।.
इंटुईसेल: अगली पीढ़ी की एआई के लिए अवसंरचना प्रदाता
इंटुईसेल खुद को बोस्टन डायनेमिक्स, फिगर, एप्ट्रोनिक या यूनिट्री जैसी पारंपरिक रोबोटिक्स कंपनी के रूप में नहीं देखती है। इसके बजाय, यह स्टार्टअप खुद को एक इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाता के रूप में स्थापित करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अगले चरण के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करता है। कंपनी का लक्ष्य अपने अनूठे एआई सॉफ्टवेयर को स्थापित कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले रोबोटों में एकीकृत करना है, जिससे वे वर्तमान एआई मॉडल की तुलना में कहीं अधिक हासिल कर सकें।.
इस तकनीक में काफी रुचि देखी जा रही है और शुरुआती सहयोग कार्य पहले से ही चल रहे हैं। इंटुईसेल वर्तमान में उस चरण में है जहां इसकी संरचना को बाहरी साझेदारों के साथ मिलकर लागू किया जा रहा है। सभी आवश्यक घटक स्थापित हो चुके हैं और कार्य कर रहे हैं। हालांकि, इंटुईसेल नेटवर्क वाले पहले रोबोटों के बाजार में आने में अभी कुछ समय लगेगा, क्योंकि घटकों और कार्यक्षमताओं का परीक्षण किया जाना बाकी है, त्रुटियों की पहचान की जानी है और सुरक्षा तंत्र लागू किए जाने हैं। फिर भी, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और मस्तिष्क वाले पहले रोबोट लगभग एक से दो वर्षों में उपलब्ध हो सकते हैं।.
भविष्य की परिकल्पना: कृत्रिम जीवन रूपों से भरी दुनिया।
इंटुईसेल के सीईओ और सह-संस्थापक विक्टर लुथमैन इस तकनीक को एक संभावित क्रांतिकारी बदलाव के रूप में देखते हैं। डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोट अब केवल ऐसी साधारण मशीनें नहीं रह जाएंगे जो एक कठोर डिजिटल मॉडल से पूर्वनिर्धारित आदेशों और निर्देशों का पालन करती हैं। बल्कि, वे ऐसे "कृत्रिम जीव" होंगे जो परिस्थितियों के अनुसार लचीले ढंग से अनुकूलन कर सकते हैं - ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य और जानवर अंतःक्रिया और अनुभव के माध्यम से सीखते हैं।.
लुथमैन भविष्यवाणी करते हैं: “अगर यह मेरे हाथ में होता, तो एक दिन हमारे पास हर तरह के रूपों वाले डिजिटल जीवों से भरी दुनिया होती। एक ऐसी दुनिया जो हमारी दुनिया से बिलकुल अलग होगी।” देर-सवेर, नए जीवन रूप और विभिन्न डिजिटल प्रजातियाँ उभर सकती हैं – जिनमें से कुछ जानवरों के समान होंगी और कुछ विचित्र रूपों वाली होंगी। ये कृत्रिम जीव जन्म से नहीं बनेंगे, बल्कि बनाए जाएँगे, लेकिन इससे उनके स्वभाव में कोई बदलाव नहीं आएगा। मनुष्य उन्हें केवल औजार या खिलौने के रूप में इस्तेमाल करने के बजाय उनके साथ काम करेंगे।.
तकनीकी आधार: केवल न्यूरल नेटवर्क से कहीं अधिक
इंटुईसेल का दृष्टिकोण पारंपरिक एआई प्रणालियों से जिस प्रकार भिन्न है, वह इसकी डिजिटल तंत्रिका तंत्र की संरचना है। जहां पारंपरिक न्यूरल नेटवर्क बड़े डेटासेट में पैटर्न को पहचानने और सांख्यिकीय प्रासंगिकता निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, वहीं इंटुईसेल की प्रणाली एक कदम आगे जाती है।.
इंटुईसेल द्वारा विकसित कृत्रिम न्यूरॉन्स न केवल सूचना संसाधित करने में सक्षम हैं, बल्कि स्वतंत्र निर्णय लेने और प्राथमिकताएं निर्धारित करने में भी सक्षम हैं। वे वास्तविक समय में पर्यावरण में होने वाले परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करने और तदनुसार अपनी प्रतिक्रियाओं को समायोजित करने में सक्षम हैं। इससे लूना बिना किसी पूर्व प्रोग्रामिंग या प्रशिक्षण के अपने वातावरण में नेविगेट करना सीख सकता है।.
यह दृष्टिकोण पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों से मौलिक रूप से भिन्न है, जो अक्सर अप्रत्याशित परिस्थितियों का सामना करने पर अपनी सीमाओं तक पहुँच जाती हैं। पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल परिचित वातावरण में तो अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलने में उन्हें कठिनाई होती है। ऐसी प्रणालियों को पुनः प्रशिक्षित करना महंगा, समय लेने वाला और नए डेटासेट की आवश्यकता वाला होता है।.
इसके विपरीत, इंटुईसेल का डिजिटल तंत्रिका तंत्र सीधे अनुभव से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उद्दीपन-प्रतिक्रिया सिद्धांतों पर आधारित है और पर्यावरणीय परिवर्तनों पर सीधे प्रतिक्रिया करता है। सीखना क्लाउड में नहीं, बल्कि प्रत्यक्ष रूप से होता है - गति, प्रयोग और अनुकूलन के माध्यम से। यह दृष्टिकोण पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में जानवरों में मोटर लर्निंग से अधिक मिलता-जुलता है।.
संभावित अनुप्रयोग: अंतरिक्ष यात्रा से लेकर आपदा राहत तक
इंटुईसेल की तकनीक का उपयोग उन अनेक क्षेत्रों में किया जा सकता है जहाँ रोबोटों को अप्रत्याशित वातावरण में काम करना पड़ता है। अंतरिक्ष अन्वेषण एक विशेष रूप से आशाजनक क्षेत्र है, जहाँ रोबोट अक्सर अकेले होते हैं और उन्हें अप्रत्याशित परिस्थितियों में तुरंत प्रतिक्रिया देनी होती है। डिजिटल तंत्रिका तंत्र से लैस रोबोट गहरे समुद्र में अनुसंधान में भी महत्वपूर्ण सेवाएं प्रदान कर सकते हैं, जहाँ सतह से संचार सीमित होता है।.
एक अन्य महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र आपदा राहत है। यहाँ, नए वातावरण में तेजी से अनुकूलन करने की क्षमता वाले रोबोट जीवित बचे लोगों की खोज या खतरनाक स्थितियों के प्रबंधन में सहायता कर सकते हैं। वास्तविक समय में सीखने और प्रतिक्रिया करने की क्षमता ऐसे परिदृश्यों में निर्णायक साबित हो सकती है।.
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोट रोजमर्रा की जिंदगी में नई संभावनाएं खोल सकते हैं। घरेलू रोबोट जो अपने मालिकों की व्यक्तिगत जरूरतों के अनुसार ढल जाते हैं, से लेकर देखभाल में सहायक रोबोट तक - बातचीत के माध्यम से सीखने की क्षमता रोबोट के साथ हमारे संवाद के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकती है।.
नैतिक और सामाजिक निहितार्थ
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोटों के विकास से महत्वपूर्ण नैतिक और सामाजिक प्रश्न भी उठते हैं। यदि रोबोट स्वतंत्र रूप से सीखने और निर्णय लेने में अधिकाधिक सक्षम हो जाते हैं, तो हमें उनके साथ कैसा व्यवहार करना चाहिए? उन्हें नैतिक रूप से क्या दर्जा दिया जाना चाहिए?
विक्टर लुथमैन इन सवालों से अवगत हैं और इस तकनीक के नैतिक पहलुओं पर शुरू से ही विचार करने की आवश्यकता पर ज़ोर देते हैं। वे कहते हैं, "इसके लिए हमें नियम और दिशा-निर्देश चाहिए। अगर हम दुनिया के सबसे प्रतिभाशाली लोगों के साथ इस पर चर्चा कर सकें, तो मुझे बहुत खुशी होगी। अगर हम इस दुनिया के लिए एक दृष्टिकोण विकसित करने में मदद कर सकें।"
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोटों का विकास कार्य जगत पर गहरा प्रभाव डाल सकता है। जैसे-जैसे रोबोट जटिल कार्यों को संभालने और नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलने में अधिक सक्षम होते जाएंगे, उन्हें अधिक से अधिक क्षेत्रों में तैनात किया जा सकेगा। इससे कार्यस्थल में बदलाव तो आएंगे ही, साथ ही मनुष्यों और मशीनों के बीच सहयोग के नए अवसर भी खुलेंगे।.
ब्लेड रनर से तुलना: क्या विज्ञान कथा हकीकत बन रही है?
विक्टर लुथमैन का डिजिटल प्राणियों से भरी दुनिया बनाने का विचार "ब्लेड रनर" जैसी विज्ञान कथा फिल्मों के दृश्यों की याद दिलाता है। उस फिल्म में, कृत्रिम प्राणी मौजूद हैं - जो लगभग मनुष्यों से मिलते-जुलते हैं और जिनके अपने विचार और भावनाएँ होती हैं। हालाँकि हम अभी भी ऐसे परिदृश्यों से बहुत दूर हैं, लेकिन डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोटों का विकास कुछ ऐसे ही सवाल खड़े करता है: जीवित प्राणी किसे माना जाए? कृत्रिम प्राणियों को हमें नैतिक रूप से क्या दर्जा देना चाहिए?
"ब्लेड रनर" से समानताएँ महज संयोग नहीं हैं। यह फिल्म उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण से जुड़े खतरों, अनिश्चितताओं और नैतिक दुविधाओं को दर्शाती है। मनुष्यों और उन्नत एंड्रॉइड, यानी रेप्लिकेंट्स के बीच की बातचीत एक ऐसी दुनिया को चित्रित करती है जिसमें "वास्तविक" और "कृत्रिम" मनुष्यों के बीच की सीमा धुंधली हो जाती है।.
हालांकि हम अभी भी उस दुनिया से बहुत दूर हैं जहां रोबोटों में चेतना हो और वे मनुष्यों से लगभग अप्रभेद्य हों, लेकिन इंटुईसेल के डिजिटल तंत्रिका तंत्र जैसी तकनीकें उस दिशा में एक कदम साबित हो सकती हैं। अनुभव से सीखने और नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलने की क्षमता ही बुद्धिमत्ता का एक प्रमुख पहलू है।.
तकनीकी कार्यान्वयन: अवधारणा से वास्तविकता तक
डिजिटल तंत्रिका तंत्र विकसित करना कोई आसान काम नहीं है। इसके लिए तंत्रिका जीव विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान दोनों की गहरी समझ आवश्यक है। इंटुईसेल ने इस चुनौती को स्वीकार करते हुए एक ऐसा सिस्टम विकसित किया है जो जैविक तंत्रिका तंत्र के मूलभूत सिद्धांतों को सॉफ्टवेयर में परिवर्तित करता है।.
लूना का डिजिटल तंत्रिका तंत्र कृत्रिम न्यूरॉन्स के एक नेटवर्क पर आधारित है जो आपस में संवाद करते हैं और जानकारी संसाधित करते हैं। हालांकि, ये न्यूरॉन्स पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क में उपयोग किए जाने वाले गणितीय मॉडल की तरह मात्र नहीं हैं। बल्कि, इन्हें तंत्रिका शरीर क्रिया विज्ञान की समझ के आधार पर डिज़ाइन किया गया है और ये स्वतंत्र रूप से प्राथमिकता निर्धारित कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं।.
इस प्रणाली का एक महत्वपूर्ण पहलू सेंसर डेटा को संभालने का तरीका है। यह प्रणाली केवल डेटा को संसाधित करके पूर्वनिर्धारित तरीके से प्रतिक्रिया देने के बजाय, अपने परिवेश और अपने शरीर को समझने के लिए इसका उपयोग करती है। इससे लूना को परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने परिवेश में नेविगेट करना सीखने में मदद मिलती है।.
डिजिटल कॉर्टेक्स को एकीकृत करना एक और चुनौती पेश करता है। इसका उद्देश्य लूना को इरादों और संदर्भ को समझने में सक्षम बनाना है - एक ऐसी क्षमता जो साधारण प्रतिक्रियाओं से कहीं आगे जाती है। इस तरह की प्रणाली विकसित करने के लिए मस्तिष्क की कार्यप्रणाली, सूचना प्रसंस्करण और निर्णय लेने की प्रक्रिया की गहरी समझ आवश्यक है।.
भविष्य का मार्ग: चुनौतियाँ और अवसर
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोटों का विकास अभी शुरुआती दौर में है और कई चुनौतियाँ अभी भी मौजूद हैं। सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है सिस्टम को बड़े पैमाने पर विकसित करना। जहाँ लूना कुछ सौ डिजिटल न्यूरॉन्स के नेटवर्क के साथ काम करता है, वहीं मानव मस्तिष्क में अरबों न्यूरॉन्स होते हैं। सिस्टम को इतने बड़े आकार में विकसित करना जिससे अधिक जटिल व्यवहार संभव हो सकें, एक महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग चुनौती है।.
एक और चुनौती है इस प्रणाली को विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों में एकीकृत करना। इंटुईसेल का लक्ष्य स्थापित कंपनियों के रोबोटों में अपनी तकनीक को एकीकृत करना है, जिसके लिए घनिष्ठ सहयोग और विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफार्मों के अनुकूलन की आवश्यकता होती है।.
इन चुनौतियों के बावजूद, इंटुईसेल की तकनीक अपार संभावनाएं प्रदान करती है। अनुभव से सीखने और नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलने की इसकी क्षमता रोबोटों को ऐसे वातावरण में काम करने में सक्षम बना सकती है जो पारंपरिक रोबोटों के लिए बहुत ही अप्रत्याशित होते हैं। इससे अनुप्रयोग के नए क्षेत्र खुल सकते हैं और रोबोटों के साथ हमारे संवाद के तरीके में मौलिक परिवर्तन आ सकता है।.
निष्कर्ष: रोबोटिक्स का एक नया युग
स्वीडिश स्टार्टअप इंटुईसेल रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक नए युग की शुरुआत करने के कगार पर है। अपने डिजिटल तंत्रिका तंत्र और आभासी मस्तिष्क के साथ, यह रोबोटों के सीखने और अपने परिवेश के साथ बातचीत करने के तरीके में मौलिक बदलाव ला सकता है। अनुभव के माध्यम से सीखने और नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलने की क्षमता रोबोटों को ऐसे वातावरण में काम करने में सक्षम बना सकती है जो पारंपरिक रोबोटों के लिए बहुत ही अप्रत्याशित होते हैं।.
विक्टर लुथमैन का डिजिटल प्राणियों से भरी दुनिया बनाने का सपना आज भी विज्ञान कथा जैसा लग सकता है। लेकिन डिजिटल तंत्रिका तंत्र के विकास में हर प्रगति के साथ, यह सपना हकीकत के और करीब आता जा रहा है। ऐसी दुनिया में जहां रोबोट स्वतंत्र रूप से सीखने और निर्णय लेने में अधिकाधिक सक्षम होते जा रहे हैं, हमें नए नैतिक और सामाजिक सवालों का सामना करना पड़ेगा।.
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोटों का विकास अभी प्रारंभिक अवस्था में है और कई चुनौतियाँ अभी भी मौजूद हैं। हालांकि, इंटुईसेल की तकनीक अपार संभावनाएं प्रदान करती है और रोबोटों की एक नई पीढ़ी के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो न केवल प्रोग्राम किए जा सकते हैं बल्कि वास्तव में मनुष्यों और जानवरों की तरह सीखने और अनुकूलन करने में सक्षम हैं।.
आने वाले वर्षों में, हम संभवतः इस क्षेत्र में और अधिक प्रगति देखेंगे। रोबोटों के अनुभव से सीखने की दिशा में हर कदम के साथ, हमें इस प्रश्न से भी जूझना होगा कि जीवित प्राणी होने का क्या अर्थ है और इन नए कृत्रिम प्राणियों को हमारे समाज में क्या स्थान मिलना चाहिए।.
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Konrad Wolfenstein
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