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यह कोई रूपक नहीं है। यह कोई काल्पनिक कहानी नहीं है। और इससे उठने वाले प्रश्न अनुत्तरित ही रहते हैं।
2022 में, कॉर्टिकल लैब्स की एक ऑस्ट्रेलियाई टीम ने जर्नल में एक शोध प्रकाशित किया। तंत्रिकाकोशिका एक ऐसा प्रयोग जिसने वैज्ञानिक समुदाय में असामान्य सन्नाटा पैदा कर दिया—ऐसा सन्नाटा जो किसी बड़े पुनर्मूल्यांकन से पहले आता है। एक माइक्रोचिप पर विकसित मानव न्यूरॉन्स ने पोंग खेलना सीख लिया। लाक्षणिक रूप से नहीं, बल्कि बेतरतीब ढंग से। उन्होंने विफलता के जवाब में, मापने योग्य और दोहराने योग्य तरीके से, कुछ ही मिनटों में अपने प्रदर्शन में सुधार किया।
इस परियोजना का कोड नाम: डिशब्रेनऔर इससे उठने वाले प्रश्न स्वयं तकनीकी उपलब्धि से कहीं अधिक चौंका देने वाले हैं।
01 - प्रयोग: वास्तव में क्या हुआ?
टीम द्वारा उपयोग किया जाने वाला सैद्धांतिक ढांचा निम्न प्रकार का है: मुक्त ऊर्जा सिद्धांत तंत्रिका विज्ञान के विशेषज्ञ कार्ल फ्रिस्टन द्वारा प्रतिपादित (FEP) सिद्धांत के अनुसार, प्रत्येक जैविक तंत्र अपने परिवेश के आश्चर्य को कम करने का प्रयास करता है—ताकि उसका भविष्य पूर्वानुमानित हो सके। व्यावहारिक रूप से कहें तो, न्यूरॉन्स अपने प्रदर्शन में सुधार इसलिए नहीं करते क्योंकि उन्हें कोई पुरस्कार मिलता है, बल्कि इसलिए कि अनिश्चितता स्वयं एक जीवित तंत्रिका नेटवर्क के लिए प्रतिकूल होती है। यह बिना किसी स्पष्ट पुरस्कार के सीखने का एक रूप है।
"कोशिकाओं को अपने अस्तित्व को सुनिश्चित करने की आवश्यकता नहीं है, न ही उन्हें कोई पुरस्कार प्राप्त करने की आवश्यकता है। वे अपने प्रदर्शन में सुधार करती हैं क्योंकि अनिश्चितता जैविक रूप से तंत्रिका नेटवर्क के लिए प्रतिकूल होती है। इतना ही काफी है।"
— कागन एट अल., न्यूरॉन, 2022 — पुनर्गठन
02 - न्यूरॉन्स खेल को कैसे "देखते" हैं
यह प्रयोग का सबसे परेशान करने वाला पहलू है, और इस पर सबसे कम चर्चा हुई है। ये न्यूरॉन्स पोंग को "देखते" नहीं हैं। वे छवियों को संसाधित नहीं करते हैं। वे सांकेतिक विद्युत आवेग प्राप्त करते हैं—दुनिया का एक प्रतिनिधित्व जो उनकी मातृभाषा में अनुवादित होता है।
इसका तात्पर्य यह है: ये कोशिकाएँ समझना कुछ न कुछ। दृश्य अर्थ में नहीं, बल्कि कार्यात्मक अर्थ में—वे दुनिया की स्थिति के बारे में गूढ़ जानकारी प्राप्त करते हैं, उसे एकीकृत करते हैं, और एक ऐसी प्रतिक्रिया उत्पन्न करते हैं जो उस स्थिति को बदल देती है। यह धारणा की एक क्रियात्मक परिभाषा है जिसके लिए न तो शरीर, न आंखें, और न ही चेतना की आवश्यकता होती है, जैसा कि हम समझते हैं।
03 - ऐसे सवाल जिनका जवाब देने के लिए अभी तक किसी के पास साधन नहीं हैं
डिशब्रेन ने उस चीज़ को स्थापित करने में मदद की जिसे शोधकर्ता अब कहते हैंऑर्गेनॉइड बुद्धिमत्ता (ऑर्गेनोइड इंटेलिजेंस, ओआई)। 2023 में, एक महत्वपूर्ण लेख प्रकाशित हुआ था। विज्ञान में सीमांत 40 शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन ने इस शोध क्षेत्र को औपचारिक रूप दिया, जिसमें जैविक बुद्धिमत्ता (OI) को कम्प्यूटेशनल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से अलग किया गया। मूल विचार यह है कि जैविक प्रणालियाँ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से भिन्न प्रकार से सीखती हैं—कम ऊर्जा के साथ, अधिक अनुकूलनशील तरीके से, और संभावित रूप से ऐसे उभरते गुणों के साथ जिन्हें हम अभी तक मॉडल करना नहीं जानते हैं।
04 - वायरल पोस्ट में जिन बारीकियों को नजरअंदाज किया गया है
यह गेम डूम नहीं, पोंग है। वायरल हुए पोस्ट में DOOM का ज़िक्र है - यह गलत है। प्रकाशित प्रयोग में तंत्रिकाकोशिका यह पोंग के सरलीकृत संस्करण का उपयोग करता है। अगले कदमों के बारे में अटकलबाजी वाली चर्चाओं में डूम का जिक्र किया गया है।
यहां "सीखना" व्यावहारिक है, लाक्षणिक नहीं - लेकिन सीमित है। न्यूरॉन्स एक अत्यंत नियंत्रित वातावरण में एक विशिष्ट कार्य पर अपने प्रदर्शन में सुधार करते हैं। यह न तो सामान्यीकरण है और न ही मानवीय संज्ञानात्मक अर्थों में समझ है।
नमूने का आकार छोटा है और पुनरुत्पादकता आंशिक है। परिणाम आशाजनक हैं, लेकिन चिप्स के बीच भिन्नता काफी अधिक है। प्रोटोकॉल का मानकीकरण एक सक्रिय अनुसंधान चुनौती है।
लेखकों द्वारा किसी भी प्रकार की अंतरात्मा को न तो सिद्ध किया गया है और न ही उसका दावा किया गया है। शोधकर्ता स्वयं इस व्याख्या को लेकर स्पष्ट रूप से सतर्क हैं। अनुकूली विद्युत गतिविधि किसी व्यक्तिपरक अनुभव के अस्तित्व को सिद्ध नहीं करती है।
05 - इससे फिर भी कुछ फर्क क्यों पड़ता है?
कुछ बारीकियों के बावजूद, डिशब्रेन इस धारणा को बदल देता है। दशकों से, जैविक पदार्थ और बुद्धिमत्ता के बीच की सीमा शारीरिक संरचना के आधार पर तय की गई है—खोपड़ी में स्थित मस्तिष्क, शरीर से जुड़ा हुआ, इतिहास में समाहित। यह प्रयोग दर्शाता है कि बुद्धिमत्ता के कुछ गुण—अनुकूलन, सीखना, अनिश्चितता को कम करना—इनमें से किसी भी स्थिति के बिना भी एक जीवित तंत्रिका नेटवर्क से उत्पन्न होते हैं।
कॉर्टिकल लैब्स की टीम और अन्य समूह निम्नलिखित पर काम कर रहे हैं: इंटरफेस से जुड़े अधिक जटिल 3डी ब्रेन ऑर्गेनॉइड (मिनी-ब्रेन); अधिक विस्तृत संज्ञानात्मक कार्य (स्मृति, नेविगेशन); प्रत्येक प्रजाति की विशिष्टता को पहचानने के लिए मानव और पशु न्यूरॉन्स के बीच तुलनात्मक अध्ययन; और इस शोध की जटिलता के हमारे आकलन करने की क्षमता से अधिक होने से पहले इसे परिभाषित करने के लिए जैव-नैतिक प्रोटोकॉल।
06 - पूछे जाने वाले सवाल
शोधकर्ता स्वयं ऐसा दावा नहीं करते। चेतना, मन के दर्शन में सबसे जटिल समस्याओं में से एक है (चैलमर्स की "चेतना की कठिन समस्या")। हमारे पास व्यक्तिपरक अनुभव को समझने का साधन नहीं है। डिशब्रेन जो दर्शाता है वह लक्ष्य-उन्मुख व्यवहारिक अनुकूलन है—जो कि एक आवश्यक शर्त है, लेकिन पर्याप्त नहीं, जिसे हम सहज रूप से "चेतना" कहते हैं।
तंत्रिका विज्ञान के विशेषज्ञ कार्ल फ्रिस्टन द्वारा विकसित मुक्त ऊर्जा सिद्धांत एक सैद्धांतिक ढांचा है जो यह मानता है कि प्रत्येक जैविक प्रणाली अपने वातावरण के आश्चर्य को कम करने का प्रयास करती है—अर्थात्, अपने भविष्य को यथासंभव पूर्वानुमानित बनाने का प्रयास करती है। व्यवहार में: एक न्यूरॉन या तंत्रिका नेटवर्क अपने द्वारा प्राप्त संकेतों की अनिश्चितता को कम करने के लिए अपने व्यवहार में बदलाव करता है। यह सिद्धांत बताता है कि डिशब्रेन न्यूरॉन्स अपनी सफलताओं के लिए स्पष्ट रूप से "पुरस्कृत" किए बिना ही पोंग गेम में बेहतर क्यों हो जाते हैं।
ब्रेन ऑर्गेनॉइड एक त्रिविमीय संरचना है, जिसका आकार कुछ मिलीमीटर होता है और यह स्टेम कोशिकाओं से स्वतः निर्मित होती है। यह मस्तिष्क के एक क्षेत्र की संरचना की आंशिक रूप से नकल करती है। इसमें वास्तविक मस्तिष्क की संरचनात्मक जटिलता, संपर्कों की संख्या और संवेदी इनपुट का अभाव होता है। डिशब्रेन चिप न्यूरॉन्स के द्विविमीय संवर्धन का उपयोग करती है—जो ऑर्गेनॉइड से भी सरल है। दोनों ही अध्ययन के लिए शक्तिशाली मॉडल हैं, लेकिन फिर भी एक पूर्ण मानव मस्तिष्क की जटिलता से बहुत दूर हैं।
शोधकर्ता कई दिशाओं पर विचार कर रहे हैं: बायो-हाइब्रिड ब्रेन-मशीन इंटरफेस, तंत्रिका संबंधी रोगों (अल्जाइमर, ऑटिज्म) के ऐसे मॉडल जो वर्तमान पशु मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक हैं, नई जैविक कंप्यूटिंग संरचनाएं जो संभावित रूप से सिलिकॉन की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल हैं, और केंद्रीय तंत्रिका तंत्र पर काम करने वाली दवाओं के लिए औषधीय परीक्षण उपकरण।
जैव नीतिशास्त्र समुदाय द्वारा पहचाने गए मुख्य मुद्दे हैं: जटिल ऑर्गेनॉइड्स की नैतिक स्थिति का प्रश्न (जटिलता के किस स्तर पर उन्हें संरक्षित किया जाना चाहिए?), इन संस्कृतियों को बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले स्टेम सेल दाताओं की सूचित सहमति, मौजूदा नियामक ढाँचों से अधिक जटिलता होने से पहले अनुसंधान का शासन, और इससे भी अधिक मौलिक रूप से, गैर-मानव प्रणालियों के अनुकूल पीड़ा या व्यक्तिपरक अनुभव का पता लगाने के लिए मानदंड विकसित करने की आवश्यकता।
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