ऑर्गेनॉइड इंटेलिजेंस (OI) – सिलिकॉन-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से एक कदम आगे?

जबकि क्वांटम कंप्यूटिंग को अक्सर हमारे जीवनकाल में कंप्यूटिंग में अगली बड़ी छलांग के रूप में बताया जाता है, एक और दृष्टिकोण है जो समान रूप से प्रभावशाली साबित हो सकता है – ऑर्गेनॉइड इंटेलिजेंस (OI)।

जो लोग मोर का नियम से परिचित हैं – जो कहता है कि लगभग हर दो साल में हम एक इंटीग्रेटेड सर्किट पर फिट कर सकने वाले ट्रांज़िस्टर्स की संख्या दोगुनी हो जाती है, जबकि लागत आधी हो जाती है – संभवतः जानते हैं कि इसकी उपयोगिता समाप्ति की ओर बढ़ रही है। जबकि यह 1965 में देखा जाने के बाद से कंप्यूटिंग के भविष्य की भविष्यवाणी में काफी भरोसेमंद रहा है, हम एक ऐसे बिंदु पर पहुँच गए हैं जहाँ मूलभूत प्रतिबंध इस गति से निरंतर वृद्धि को रोक देंगे। वर्तमान मुख्य प्रतिबंध ट्रांज़िस्टर्स की थर्मल आवश्यकताओं से उत्पन्न होता है।

मोर के नियम के अगले दशक में अप्रचलित हो जाने और पारंपरिक कंप्यूटिंग की सीमाओं तक पहुँचने के साथ, यह केवल समय की बात है कि OI जैसी वैकल्पिक विधाएँ वास्तविकता बन जाएँ।

ऑर्गेनॉइड इंटेलिजेंस क्या है?

The OI का विचार और संभावनाएँ is actively being fleshed out by researchers at Johns Hopkins University.  Those involved describe OI as an, “…emerging multidisciplinary field working to develop biological computing using 3D cultures of human brain cells (brain organoids) and brain-machine interface technologies,”

मूलतः, OI एक संभावित हाइब्रिड तकनीक है जो भविष्य के जैविक कंप्यूटरों को मस्तिष्क-से-मशीन इंटरफ़ेस के साथ संयोजित करेगी, जिससे बाहरी सेंसर/उत्तेजनाओं के उपयोग के माध्यम से निर्देशित कार्य और सीखना संभव होगा।

ध्यान देने योग्य है कि वास्तविकता में उन्नत OI दशकों दूर हो सकता है।  हालांकि उन्नत OI को यहाँ तक पहुँचने में कुछ समय लग सकता है, यह अवधारणा दशकों के शोध के दौरान विकसित हुई है, जिसमें लैब में उगाए गए ऊतकों का उपयोग शामिल है।

वर्तमान में, मस्तिष्क कोशिकाओं द्वारा ‘लक्ष्य-उन्मुख’ कार्य सीखने के सफल उदाहरण पहले ही मौजूद हैं।  सबसे प्रमुख उदाहरण 2022 के अंत में आया जब यूसीएल क्वीन स्क्वायर इंस्टीट्यूट ऑफ न्यूरोलॉजी के शोधकर्ताओं ने लैब में उगाए गए कोशिकाओं को वीडियो गेम पोंग खेलने के लिए प्रशिक्षित किया।

ऑर्गेनॉइड इंटेलिजेंस क्यों विकसित करें?

OI को विकसित करने का कारण सरल है – हमें आगे बढ़ना चाहिए। जैविक कंप्यूटिंग और सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटिंग दोनों की अपनी-अपनी ताकत और सीमाएँ हैं। उदाहरण के लिए, मानव मस्तिष्क तर्क का उपयोग करने और जटिल निर्णय लेने के कार्य में आश्चर्यजनक रूप से कुशल है।  जबकि सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटिंग गणनाओं के कार्य में उत्कृष्ट होती है।

One of the researchers behind OI, Dr. Thomas Hartung, explains that “Frontier, the latest supercomputer in Kentucky, is a $600 million, 6,800-square-feet installation.  Only in June of last year, it exceeded for the first time the computational capacity of a single human brain – but using a million times more energy”

फ्रंटियर, केंटकी में नवीनतम सुपरकंप्यूटर, $600 मिलियन की लागत वाला, 6,800 वर्ग फुट का इंस्टॉलेशन है। केवल पिछले साल जून में, इसने पहली बार एक मानव मस्तिष्क की कम्प्यूटेशनल क्षमता को पार कर लिया – लेकिन एक मिलियन गुना अधिक ऊर्जा का उपयोग करके।

साधारण शब्दों में, OI में मौजूदा किसी भी कंप्यूटिंग दृष्टिकोण से तेज, अधिक बुद्धिमान, अधिक बहुमुखी और अधिक कुशल होने की संभावना है। वर्तमान में इसके विकास में किए जा रहे शोध केवल सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटिंग की सीमाओं तक पहुँचने के बाद क्या आएगा, उसकी नींव रख रहे हैं। इसके बिना, तकनीकी विकास अंततः ठहर सकता है।

वर्तमान में, शोधकर्ताओं ने संकेत दिया है कि मजबूत ऑर्गेनॉइड्स के उत्पादन को स्केल करने पर बड़ा ध्यान दिया जा रहा है।  वर्तमान में अध्ययन किए जा रहे ब्रेन ऑर्गेनॉइड्स लगभग 50,000 कोशिकाओं से बने त्रि-आयामी संरचनाएँ हैं।  OI जैसा कुछ हासिल करने के लिए, इस संख्या को कई गुना बढ़ाना पड़ेगा।  निकट भविष्य में, कुछ लोग मानते हैं कि मौजूदा सिलिकॉन-आधारित AI एक अंतरिम समाधान के रूप में कार्य कर सकता है, जिससे इस दिशा में नई विधियों का विकास संभव हो सके।

संभावित उपयोग‑केस

2050 की ओर आगे बढ़ें। बेसिक OI अब एक व्यावहारिक तकनीक है जिसे उपयोग में लाया जा सकता है। जैविक कंप्यूटर अब AI एल्गोरिदम चलाने के कार्य कर सकते हैं, जो अब सिलिकॉन-आधारित होने की सीमाओं से बाधित नहीं हैं। OI और इसे विकसित करने के लिए किए गए शोध किन क्षेत्रों में हमारी समझ को आगे बढ़ा सकते हैं?

तंत्रिका संबंधी विकार

चाहे वह अल्जाइमर रोग हो, ऑटिज़्म, सिज़ोफ्रेनिया या कोई अन्य तंत्रिका संबंधी विकार, OI और इस तकनीक पर किया गया शोध उनकी मूलभूत रोगविज्ञान पर प्रकाश डालने की क्षमता रखता है।

इसके अलावा, न केवल रोगों की हमारी समझ बढ़ेगी, बल्कि उन्हें उपचारित करने के लिए दवाओं और समाधान विकसित करने की हमारी क्षमता भी बढ़ेगी।

इनपुट, व्याख्या, एकीकरण

जैसे OI पर शोध तंत्रिका संबंधी विकारों की हमारी समझ में मदद कर सकता है, वैसे ही यह स्वस्थ मस्तिष्क के कार्य और विकास को समझने में भी बड़ी सहायता करेगा। इसका अर्थ है यह देखना कि मानव मस्तिष्क,

• सूचना को ग्रहण करता है
• सूचना की व्याख्या करता है
• सूचना को अपने मौजूदा डेटाबेस में एकीकृत करता है

इनमें से प्रत्येक को बेहतर समझकर, हम अपने युवाओं को अधिक प्रभावी ढंग से सिखा सकते हैं और अपने जीवनकाल में मस्तिष्क शक्ति का अधिकतम उपयोग कर सकते हैं।

वास्तविक चिंताएँ

अप्रत्याशित नहीं है कि OI जैसी तकनीक कई चिंताएँ उठाती है। अंततः शोधकर्ता लैब‑उगाए मस्तिष्क कोशिकाओं को हेरफेर करने और परीक्षण करने की बात कर रहे हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, यहाँ दो मुद्दे हैं जो निस्संदेह OI के भविष्य के विकास में प्रमुख भूमिका निभाएंगे।

सिंगुलैरिटी

मानव मस्तिष्क जितना प्रभावशाली है, उसकी भी सीमाएँ हैं – और OI इन सीमाओं को पार करने के बारे में है। यदि सफल रहा, तो OI वह तकनीक हो सकती है जो एक दिन सिंगुलैरिटी को जन्म देगी – वह क्षण जब तकनीक ऐसी बुद्धिमत्ता तक पहुँचती है कि उसका विकास अनियंत्रित हो जाता है और उसे रोकना असंभव हो जाता है। यह मुक्त‑बिंदु है। जबकि यह अभी दूर की बात लग सकती है, यह परिदृश्य 2050 में हो सकता है।

कई मानते हैं कि यदि संभव हो, तो यह वह बिंदु होगा जब तकनीक आत्म‑जागरूक हो जाएगी। यह विचार रे कर्ज़वील ने अपनी पुस्तक ‘The Singularity is Near’ में खोजा है। अपने लेखन में, कर्ज़वील संकेत देते हैं कि वे मानते हैं सिंगुलैरिटी लगभग 2045 में होगी।

मनुष्य परिवर्तन और अज्ञात से डरते हैं। शायद इसलिए ही हम निरंतर ऐसी काल्पनिक रचनाएँ बनाते हैं जो आत्म‑जागरूक तकनीक को दुष्ट के रूप में दर्शाती हैं। यह एक चेतावनी है जो किसी ऐसी चीज़ के प्रति डर और भय उत्पन्न करती है जो एक दिन हमारी समझ से परे हो सकती है।

नीति‑शास्त्र

चूँकि OI पर शोध में मस्तिष्क कोशिकाओं का अध्ययन शामिल है, इसलिए इसमें निहित नैतिकता पर विचार करना उचित है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है और परीक्षण संरचनाएँ अधिक जटिल होती जाती हैं, हम कैसे निर्धारित करेंगे कि किस बिंदु पर कुछ दवाओं या उत्तेजनाओं का परीक्षण करना मानवीय नहीं रह जाता?

अंतिम शब्द

2023 में, OI अभी तक पूरी तरह से विकसित अवधारणा नहीं है। यह एक ऐसी तकनीक है जो उन तकनीकों को संयोजित करने की कल्पना करती है जो अभी तक आगे नहीं बढ़ी हैं। इसके बावजूद, मानव मस्तिष्क की हमारी समझ और कम्प्यूटेशनल क्षमताओं में प्रगति की संभावना कम से कम आकर्षक है।