किसी पुरानी साइंस-फिक्शन किताब के धूल भरे पन्नों से निकली किसी कहानी की तरह, सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टार्टअप EON ने ‘डिजिटल पुनर्जन्म’ (digital necromancy) का एक ऐसा कारनामा कर दिखाया है जिसे देखकर दुनिया दंग है। उन्होंने एक फल मक्खी (fruit fly) के दिमाग का पूरा नक्शा लिया, उसे एक सिम्युलेटेड शरीर में डाला, और फिर जो हुआ वह इतिहास है—वह वर्चुअल मक्खी बिल्कुल असली मक्खी की तरह हिलने-डुलने लगी। यह कोई साधारण एनिमेशन या मक्खी की नकल करने वाला मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नहीं है; यह एक जैविक दिमाग के वायरिंग की सीधी नकल (emulation) है। EON के संस्थापक Michael Andregg के अनुसार, इस डिजिटल दिमाग ने पहली बार में ही 91% व्यवहारिक सटीकता हासिल कर ली।
ऐसा लगता है कि ‘होल-ब्रेन इम्यूलेशन’ (whole-brain emulation) का युग किसी बड़े धमाके के साथ नहीं, बल्कि एक वर्चुअल कीड़े की टांग में हुई हलचल के साथ शुरू हो चुका है। सालों से, चेतना को “अपलोड” करने का विचार भविष्यवादियों के लिए एक दूर का सपना बना हुआ था। लेकिन EON के इस प्रदर्शन ने साबित कर दिया है कि इसकी तकनीकी नींव न केवल रखी जा रही है, बल्कि वह काम भी करने लगी है—भले ही अभी यह उस स्तर पर है जिससे हमारी जैविक श्रेष्ठता को फिलहाल कोई खतरा नहीं है।
मशीन के भीतर की रूह (The Ghost in the Machine)
आखिर उन्होंने यह कर कैसे दिखाया? यह प्रोजेक्ट FlyWire नामक एक विशाल सहयोगात्मक प्रयास के कंधों पर टिका है, जिसने एक वयस्क फल मक्खी के पूरे ‘कनेक्टोम’ (connectome)—यानी न्यूरॉन-दर-न्यूरॉन और सिनेप्स-दर-सिनेप्स वायरिंग डायग्राम—को बारीकी से मैप किया है। इस कनेक्टोम में लगभग 1,40,000 न्यूरॉन और 5 करोड़ से अधिक कनेक्शन शामिल हैं। जैविक सर्किटरी का यह भूलभुलैया जैसा जाल अब ओपन डेटा के रूप में उपलब्ध है।
EON ने इस सटीक नक्शे को लिया और “leaky-integrate-and-fire” (LIF) के नाम से जाने जाने वाले एक आश्चर्यजनक रूप से सरल न्यूरॉन मॉडल का उपयोग किया। LIF मॉडल कंप्यूटेशनल न्यूरोसाइंस का एक क्लासिक हिस्सा हैं, जो एक न्यूरॉन के जटिल बायोफिज़िक्स को कुछ बुनियादी नियमों में समेट देते हैं: आने वाले संकेतों को जोड़ना, समय के साथ कुछ चार्ज को लीक करना, और एक निश्चित सीमा पार होने पर सिग्नल फायर करना। इस डिजिटल दिमाग को फिर NeuroMechFly से जोड़ा गया, जो MuJoCo फिजिक्स इंजन पर चलने वाला एक अत्यंत यथार्थवादी और फिजिक्स-सिम्युलेटेड मक्खी का शरीर है।
Andregg बताते हैं कि सबसे हैरान करने वाली बात यह है कि न्यूरोसाइंस डेटा और सिमुलेशन सॉफ्टवेयर का यह ‘जुगाड़’ वास्तव में काम कर गया। उन्होंने कहा, “यह दिखाता है कि न्यूरॉन मॉडल के बजाय खुद आर्किटेक्चर (बनावट) में कितनी जानकारी छिपी होती है।” यह कनेक्टोमिक्स के क्षेत्र के लिए एक बड़ी जीत है, जो यह संकेत देती है कि दिमाग की वायरिंग का डायग्राम ही असल में बुद्धिमत्ता की पहेली का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है।
अमरता की शर्तों को समझना
इससे पहले कि हम सब अपने ग्रे-मैटर को डिजिटल बनाने के लिए दौड़ पड़ें, इसकी सीमाओं को समझना भी जरूरी है, जो काफी बड़ी हैं। पहली बात तो यह कि मूल FlyWire स्कैन केवल दिमाग का था, पूरे तंत्रिका तंत्र और शरीर का नहीं। इसका मतलब है कि EON को यह अंदाजा लगाना पड़ा कि दिमाग के मोटर आउटपुट को NeuroMechFly की सिम्युलेटेड मांसपेशियों से कैसे जोड़ा जाए। यह एक वास्तविक कमी है, जिसे कंपनी भविष्य के प्रोजेक्ट्स में दिमाग और शरीर दोनों को स्कैन करके दूर करने की योजना बना रही है।
दूसरा, सरल LIF न्यूरॉन मॉडल की एक बड़ी खामी है: इसमें प्लास्टिसिटी (plasticity) की कमी है। यह डिजिटल मक्खी नई यादें नहीं बना सकती। यह एक ऐसा साया है जो एक ही लूप में कैद है, जिसका व्यवहार पूरी तरह से उसके जैविक अतीत के जमे हुए आर्किटेक्चर द्वारा तय होता है। यह प्रतिक्रिया तो दे सकती है, लेकिन सीख नहीं सकती। Andregg इस बात को स्वीकार करते हैं और नैतिकता के पेचीदा सवालों को भी उठाते हैं। वह कहते हैं, “हमें नहीं पता कि इसका अनुभव कैसा है—कोई नहीं जानता। लेकिन हम इस संभावना को गंभीरता से लेते हैं, और हम इसे सिर्फ एक टेस्ट बॉक्स के बजाय एक समृद्ध वातावरण देने पर काम कर रहे हैं।”
डिजिटल मक्खियों से AI के आकाओं तक?
EON की नजर में यह फल मक्खी तो बस भविष्य के एक बड़े संगीत कार्यक्रम की पहली धुन है। Andregg ने भविष्य के लिए एक व्यापक तीन-स्तरीय विजन रखा है:
- दिमाग को समझना: न्यूरोलॉजिकल बीमारियों के अध्ययन के लिए सटीक मॉडल बनाना।
- बुद्धिमत्ता की खोज: विकास (evolution) द्वारा “इतिहास के सबसे महंगे ट्रेनिंग रन” में तैयार किए गए एल्गोरिदम की रिवर्स-इंजीनियरिंग करना।
- मानवता का अपलोड: आर्टिफिशियल सुपरइंटेलिजेंस का एक ऐसा रास्ता तैयार करना जो मौलिक रूप से मानवीय मूल्यों के अनुरूप हो, क्योंकि वह स्वयं इंसान ही होगा।
यह आखिरी बिंदु आज के AI दिग्गजों के लिए एक सीधी चुनौती है। Andregg ‘होल-ब्रेन इम्यूलेशन’ को गुप्त प्रयोगशालाओं में बनाए गए कुछ “रहस्यमयी AI सिस्टम” के प्रभुत्व वाले भविष्य के एक लोकतांत्रिक विकल्प के रूप में देखते हैं। उनका वादा एक ऐसा हाई-फिडेलिटी अपलोड है जो आपकी यादों और व्यक्तित्व को सुरक्षित रखता है, लेकिन आपको जैविक क्षय से मुक्त कर देता है, जिससे आप विशुद्ध रूप से कृत्रिम दिमागों के साथ तालमेल बिठाने के लिए “वास्तविक समय से तेज” दौड़ सकें।
रोबोटिक्स के लिए इसके मायने
रोबोटिक्स की दुनिया के लिए, इसके निहितार्थ डिजिटल अमरता के बारे में कम और क्रांतिकारी नए कंट्रोल सिस्टम के बारे में ज्यादा हैं। दशकों से, रोबोटिक्स विशेषज्ञ साधारण जानवरों की सहज और फुर्तीली प्रतिक्रियाओं की नकल करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। यह काम एक नया रास्ता सुझाता है। बुद्धिमत्ता को ऊपर से नीचे तक प्रोग्राम करने की कोशिश करने के बजाय, उन नक्शों की नकल क्यों न की जाए जिन्हें प्रकृति ने पहले ही परफेक्ट बना दिया है?
कल्पना कीजिए कि एक ऑटोनॉमस ड्रोन किसी घने जंगल में एक कीट की फुर्ती के साथ रास्ता बना रहा है क्योंकि उसका कंट्रोल सिस्टम एक कीट के दिमाग की सीधी नकल है। या एक बहु-चरणीय (multi-legged) रोबोट जो एक कॉकरोच जैसी बेपरवाह फुर्ती के साथ मलबे के ऊपर से गुजर रहा है। इन तंत्रिका तंत्रों की नकल करके, हम चलने-फिरने, नेविगेशन और बाधाओं से बचने के लिए ऐसे एल्गोरिदम अनलॉक कर सकते हैं जो पारंपरिक मशीन लर्निंग से डिजाइन किए गए किसी भी सिस्टम की तुलना में कहीं अधिक कुशल और मजबूत होंगे।
यह डिजिटल मक्खी एक ‘प्रूफ-ऑफ-कांसेप्ट’ है। यह साबित करती है कि पूरी तरह से इम्युलेटेड दिमाग से लेकर भौतिक रूप से सिम्युलेटेड शरीर तक के लूप को बंद करना संभव है। अब चुनौती इसके पैमाने (scale) की है। EON की अगली नजर चूहे के दिमाग पर है—जो लगभग 1,40,000 न्यूरॉन्स से सीधे 7 करोड़ न्यूरॉन्स की एक बड़ी छलांग है। यह एक साहसी लक्ष्य है। लेकिन अगर वे सफल होते हैं, तो जीव विज्ञान और रोबोटिक्स के बीच की रेखा उन तरीकों से धुंधली होने लगेगी जिसकी हम अभी कल्पना ही करना शुरू कर रहे हैं। मशीन के भीतर की रूह अब बाहर आ चुकी है।
