अभी तो हम AI के उस ‘हाइप’ से उबर भी नहीं पाए थे जो हर दिन नया मोड़ ले रही है, कि तभी ऑस्ट्रेलिया की एक कंपनी ने GPU को दरकिनार कर सीधे एक जीवित, जैविक दिमाग को ही AI से जोड़ दिया। जी हां, आपने सही पढ़ा। Cortical Labs, वह बायोटेक फर्म जिसने पहले करीब 8,00,000 इंसानी न्यूरॉन्स (मस्तिष्क कोशिकाओं) को एक डिश में उगाकर उन्हें क्लासिक वीडियो गेम Pong खेलना सिखाया था, अब उससे भी बड़े कारनामे की ओर बढ़ गई है। 2,00,000 न्यूरॉन्स के एक नए बैच को DOOM के शैतानी गलियारों में रास्ता खोजना सिखाने के बाद, अब उन्होंने अपने इस “DishBrain” को एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) से जोड़ दिया है।
यह कोई मामूली बात नहीं है। असली, जीवित इंसानी मस्तिष्क कोशिकाएं एक सिलिकॉन चिप पर इलेक्ट्रिक पल्स छोड़ रही हैं, और वही पल्स अब यह तय कर रही हैं कि एक AI कौन सा शब्द बोलेगा। यह मशीन लर्निंग की दिशा में सिर्फ एक छोटा कदम नहीं है; यह “wetware” और बायोलॉजिकल कंप्यूटिंग की दुनिया में एक ऐसी छलांग है जो जितनी दिलचस्प है, उतनी ही हैरान करने वाली भी। सच कहें तो, इसके सामने आपका औसत चैटबॉट किसी पुराने पॉकेट कैलकुलेटर जैसा नजर आता है।
पिक्सेल वाले पैडल से लेकर नर्क के मैदानों तक
यह समझने के लिए कि हम उस दौर में कैसे पहुंचे जहां दिमाग की कोशिकाएं टेक्स्ट लिख रही हैं, हमें Cortical Labs के पुराने कारनामों पर नजर डालनी होगी। 2022 में, मेलबर्न की इस टीम ने अपने “DishBrain” प्रयोग से पूरी दुनिया में हलचल मचा दी थी। उन्होंने एक माइक्रोइलेक्ट्रोड एरे पर न्यूरॉन्स उगाए, जो कोशिकाओं को उत्तेजित (stimulate) भी कर सकते थे और उनकी गतिविधियों को पढ़ भी सकते थे। Pong में गेंद की स्थिति बताने के लिए बिजली के सिग्नल भेजकर, न्यूरॉन्स ने महज पांच मिनट में पैडल को कंट्रोल करना सीख लिया। यह सिंथेटिक बायोलॉजिकल इंटेलिजेंस का एक अद्भुत उदाहरण था।
लेकिन Pong तो बच्चों का खेल है। टेक जगत में नए हार्डवेयर को परखने का एक पुराना मंत्र है: “क्या यह DOOM चला सकता है?” तो जाहिर है, Cortical Labs ने अगला कदम यही उठाया। Pong की साधारण 2D दुनिया से DOOM के 3D माहौल में जाना एक बहुत बड़ी चुनौती थी, जिसके लिए नेविगेशन, खतरों की पहचान और तुरंत फैसले लेने की जरूरत थी। फिर भी, न्यूरॉन्स ने यह कर दिखाया। गेम के वीडियो फीड को इलेक्ट्रिक स्टिमुलेशन के पैटर्न में बदला गया, और न्यूरॉन्स की प्रतिक्रिया को गेम के भीतर चलने और गोली चलाने जैसे एक्शन में डिकोड किया गया। हालांकि उनका प्रदर्शन किसी मंझे हुए खिलाड़ी जैसा नहीं था, लेकिन इसने साबित कर दिया कि यह सिस्टम जटिल और गतिशील कार्यों को संभाल सकता है।
LLM को मिला एक जैविक ‘घोस्ट इन द मशीन’
वीडियो गेम्स पर फतह हासिल करने के बाद, अगला तार्किक कदम न्यूरॉन्स को ‘आवाज’ देना था। टेक एक्सपर्ट रॉबर्ट स्कोबल जैसे दिग्गजों द्वारा साझा किए गए हालिया प्रयोग से पता चलता है कि इन मस्तिष्क कोशिकाओं को अब एक LLM के साथ इंटरफेस किया गया है। अब न्यूरॉन्स किसी पैडल या स्पेस मरीन को नहीं हिला रहे, बल्कि उनके द्वारा छोड़े गए इलेक्ट्रिक पल्स का इस्तेमाल हर उस ‘टोकन’ (चाहे वह अक्षर हो या शब्द) को चुनने के लिए किया जा रहा है जिसे AI जेनरेट करता है।
एक लीक हुए वीडियो में इस प्रक्रिया को करीब से देखा जा सकता है: एक ग्रिड उन चैनल्स को दिखाता है जिन्हें उत्तेजित किया जा रहा है और न्यूरॉन्स से मिलने वाले फीडबैक को भी, क्योंकि वे सामूहिक रूप से टेक्स्ट के अगले हिस्से पर “फैसला” लेते हैं। यह जैविक पदार्थ (biological matter) को एक ऐसा संज्ञानात्मक कार्य (cognitive task) करते हुए देखने का दुर्लभ मौका है, जो अब तक केवल बिजली की भारी खपत करने वाले सिलिकॉन चिप्स और जटिल एल्गोरिदम के बस की बात थी।
“हमने दिखाया है कि हम जीवित जैविक न्यूरॉन्स के साथ इस तरह से बातचीत कर सकते हैं कि वे अपनी गतिविधि बदलने के लिए मजबूर हो जाएं, जिससे कुछ ऐसा पैदा होता है जो बुद्धिमत्ता (intelligence) जैसा दिखता है,” Cortical Labs के चीफ साइंटिफिक ऑफिसर डॉ. ब्रेट कागान ने अपने पिछले काम के बारे में कहा था।
यह नया विकास उस बातचीत को एक बिल्कुल नए स्तर पर ले जाता है। उछलती हुई गेंद पर प्रतिक्रिया देना एक बात है, लेकिन भाषा की संरचना में भाग लेना पूरी तरह से अलग।
आखिर दिमाग के साथ इतनी जद्दोजहद क्यों?
इस मोड़ पर आप पूछ सकते हैं: जब एक हाई-एंड GPU आराम से LLM चला सकता है, तो एक डिश में 2,00,000 न्यूरॉन्स को जिंदा रखने की मुसीबत क्यों मोल लेना? इसका जवाब एफिशिएंसी (कार्यक्षमता) और सिलिकॉन की अपनी सीमाओं में छिपा है। इंसानी दिमाग महज 20 वॉट की बिजली पर अविश्वसनीय गणनाएं कर लेता है—जो एक मद्धम बल्ब के बराबर है। वहीं, इसी गतिविधि की नकल करने की कोशिश करने वाले सुपरकंप्यूटर को लाखों गुना ज्यादा ऊर्जा की जरूरत पड़ सकती है।
Cortical Labs और इस क्षेत्र के अन्य खिलाड़ी इसी जबरदस्त एनर्जी एफिशिएंसी को भुनाने की कोशिश कर रहे हैं। जैविक प्रणालियां पैरेलल प्रोसेसिंग और एडेप्टिव लर्निंग (अनुकूलनशील शिक्षा) में उन तरीकों से माहिर हैं जिनकी नकल करना पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए मुश्किल है। जीवित न्यूरॉन्स को सिलिकॉन के साथ मिलाकर, वे एक हाइब्रिड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर बना रहे हैं जो भविष्य में ऐसे सिस्टम को जन्म दे सकता है जो तेजी से सीखते हैं और बिजली की खपत नाममात्र करते हैं।
यह सिर्फ एक बेहतर चैटबॉट बनाने के बारे में नहीं है। सीईओ डॉ. माननीय वेंग चोंग के नेतृत्व में Cortical Labs की टीम एक ऐसा भविष्य देख रही है जहां यह तकनीक रोबोटिक्स, पर्सनलाइज्ड मेडिसिन और ड्रग डिस्कवरी में क्रांति ला देगी। एक ऐसे रोबोट की कल्पना कीजिए जो सिर्फ पहले से प्रोग्राम किए गए निर्देशों का पालन नहीं करता, बल्कि एक जैविक प्रणाली की तरह नए वातावरण के अनुसार खुद को ढाल लेता है। या फिर किसी मरीज के अपने न्यूरॉन्स को चिप पर उगाकर मिर्गी जैसी न्यूरोलॉजिकल बीमारियों के लिए दवाओं के असर का परीक्षण करना।
अभी रास्ता लंबा है। जैविक प्रणालियां जटिल होती हैं और उनका व्यवहार अनिश्चित हो सकता है, जो सिलिकॉन की भरोसेमंद स्थिरता से बिल्कुल अलग है। लेकिन जैसा कि Cortical Labs ने दिखाया है, एक डिश में मौजूद कोशिकाओं का झुंड वीडियो गेम खेलने से लेकर बोलने तक का सफर तय कर चुका है। कल को यही न्यूरॉन्स किसी रोबोट को नियंत्रित करेंगे, यह अब केवल साइंस फिक्शन नहीं रह गया है—बल्कि भविष्य का रोडमैप है। और यह एक ऐसा विचार है जो जितना डरावना है, उतना ही रोमांचक भी।
