कृत्रिम बुदि्ध और चेतना

उसे कौन देख सकता कि यगाना है वो यकता;
जो दुई की बू भी होती तो कहीं दो-चार होता।
(उसे देख पाना कदापि सम्भव नहीं है। वह अद्वितीय तो अकेला ही है। यदि उसमे द्वैतता का लेश मात्र भी अंश होता तो, कहीं न कहीं उस से सामना हो ही जाता। वह एक से अधिक हो ही नहीं सकता।)

ग़ालिब का यह शेर है तो ईश्वर के लिए, पर इसे इंसान या किसी भी चेतन प्राणी के लिए भी कहा जा सकता है। दुई या द्वैत – यानी हम दिखते तो एक ही हैं, पर हमारा चेतन मन और हमारा जिस्म या शरीर, क्या ये दोनों एक हैं? हज़ारों सालों से यह सवाल इंसान को परेशान करता रहा है। आज जब हर क्षेत्र में विज्ञान और टेक्नॉलॉजी का बोलबाला है, यह खयाल फलसफे के दायरे से निकलकर वैज्ञानिक शोध का एक अहम सवाल बन गया है। खास तौर पर आर्टीफिशियल इंटेलिजेंस (ए.आई.) यानी कृत्रिम बुद्धि पर हर कहीं बातचीत हो रही है, और इस चर्चा में कॉन्शसनेस या चेतना पर जोर-शोर से बहस चल रही है।

आखिर एक इंसान और मशीन में फर्क क्या है? हम अपने परिवेश के बारे में सचेत रहते हैं, चेतन होने की एक पहचान यह है। ऐसी रोबोट मशीनें अब बन रही हैं जो परिवेश की पूरी जानकारी रखती हैं। हमारी तरह ये मशीनें सड़क पर चलते हुए सामने पड़े पत्थर से बचकर निकल सकती हैं। कुछ हद तक ये मशीनें हमसे ज़्यादा ताकतवर हैं; जैसे हम पत्थर के ऊपर से छलांग लगाकर निकल सकते हैं तो मशीन ऊंचाई तक उड़ सकती है। कहीं आग लगी है तो हम वहां से दूर खड़े होकर आग बुझाएंगे, कहीं पानी पड़ा हुआ है तो हम कहीं से ईंटें उठाकर कीचड़ पार करने का तरीका ढूंढेंगे; ऐसे काम मशीनें भी कर सकती हैं।

किसी भी सवाल पर जानकारी पाने के लिए हम जिस तरह किताबों-पोथियों में माथा खपाते हैं, कंप्यूटर पर चल रहे चैट-जीपीटी जैसे विशाल भाषाई मॉडल (लार्ज-लैंग्वेज़ मॉडल) हमसे कहीं ज़्यादा तेज़ी से वह हासिल कर रहे हैं। मशीनें जटिल सवालों का हल बता रही हैं। दो साल पहले गूगल कंपनी में काम कर रहे इंजीनियर ब्लेक लीमोइन ने दावा किया कि LaMDA नामक जिस चैटबॉट का वे परीक्षण कर रहे थे, वह संवेदनशील था। इसकी वजह से आखिरकार उनको नौकरी छोड़नी पड़ी। पर इस घटना ने आम लोगों को मशीन में चेतना के सवाल पर विज्ञान कथाओं से परे शोध की दुनिया में ला पहुंचाने का काम किया।

एआई सिस्टम, विशेष रूप से तथाकथित विशाल भाषा मॉडल (जैसे LaMDA और चैटजीपीटी) वाकई सचेत लग सकते हैं। लेकिन उन्हें मानवीय प्रतिक्रियाओं की नकल करने के लिए बड़ी तादाद में जानकारियों से प्रशिक्षित किया जाता है। तो हम वास्तव में कैसे जान सकते हैं कि क्या मशीनें हमारी तरह चेतन हैं? दरअसल पहली नज़र में जिस्मानी तौर पर इंसान और मशीन में फर्क वाकई अब कम होता दिख रहा है। जहां फर्क हैं, उनमें अक्सर मशीन ज़्यादा काबिल और ताकतवर नज़र आती हैं। फिर भी हम मशीन को चेतन नहीं मानते। इसकी मुख्य वजह ‘दुई’ से जुड़ी है।

ज़ेहन के बारे में जो वैज्ञानिक समझ हमारे पास है, उससे यह तो पता चलता है कि जिस्म के बिना चेतना का वजूद नहीं होता, पर अब तक यह बहस जारी है कि क्या चेतना शरीर से अलग कुछ है? जैसे अलग-अलग कंपनियों के कंप्यूटरों में एक ही तरह का सॉफ्टवेयर काम करता है, क्या चेतना भी उसी तरह हमारे शरीर में मौजूद है, यानी अलग-अलग प्राणियों के शरीरों में वह एक जैसा काम कर रही है, जिससे हर प्राणी को सुख-दु:ख का एक जैसा एहसास होता है। या कि वाकई उसका कोई अलग वजूद नहीं है और हर प्राणी के शरीर में ज़ेहन में चल रही प्रक्रियाओं से ही चेतना बनती है?

चेतना और संवेदना में फर्क किया जाता है; ऐंद्रिक अनुभूतियां संवेदना पैदा करती हैं, किंतु चेतना इससे अलग कुछ है जो अपने एहसासों से परे दूर तक पहुंच सकती है।

पिछले कुछ दशकों में मस्तिष्क सम्बंधी वैज्ञानिक शोध में काफी तरक्की हुई है। आम लोग इसे बीमारियों के इलाज के संदर्भ में जानते हैं, जैसे मैग्नेटिक रेज़ोनेंस इमेजिंग (एमआरआई) या पॉज़िट्रॉन इमेज टोमोग्राफी (पीईटी) आदि तकनीकों से ज़ेहन में चल रही प्रक्रियाओं के बारे में अच्छी समझ बनी है और कई मुश्किल बीमारियों का इलाज इनकी मदद से होता है। चेतना के विज्ञान में भी इन तकनीकों के इस्तेमाल से सैद्धांतिक समझ बढ़ी है। कई नए सिद्धांत सामने आए हैं, जो हमारी ऐंद्रिक अनुभूतियों को ज़ेहन के अलग-अलग हिस्सों के साथ जोड़ते हैं और इसके आधार पर चेतना की एक भौतिक ज़मीन बन रही है।

सवाल यह नहीं रहा कि चेतना जिस्म से अलग कुछ है या नहीं, बल्कि यह हो गया है कि चेतना ज़ेहन में चल रही किन प्रक्रियाओं के जरिए वजूद में आती है। तंत्रिकाओं में आपसी तालमेल का कैसा पैमाना हो, इसके पीछे कैसे बल या अणुओं की कैसी आपसी क्रिया-प्रतिक्रियाएं काम कर रही हैं? कोई कंप्यूटरों को चलाने वाले लॉजिक-तंत्र में इस सवाल के जवाब ढूंढ रहा है तो कोई क्वांटम गतिकी में गोते लगा रहा है। इन तकरीबन एक दर्जन सिद्धांतों में से किसकी कसौटी पर मशीन में पनप रही समझ को हम चेतना कह सकते हैं? एआई या रोबोट मशीनों पर काम कर रहे वैज्ञानिकों के लिए यह अहम सवाल है।

हाल में वैज्ञानिक शोध की सार्वजनिक वेब-साइट arxiv.org में छपे एक पर्चे में (arxiv.org/abs/2308.08708) उन्नीस कंप्यूटर वैज्ञानिकों, तंत्रिका-विज्ञानियों और दार्शनिकों का एक समूह नया नज़रिया लेकर आया है। उन्होंने चेतना की खासियत की एक लंबी जांच सूची बनाई है, और उनका मत है कि मात्र कुछेक बातों से ही मशीन को चेतन न कहा जाए बल्कि इन सभी खासियतों की कसौटी पर खरा उतरने पर ही मशीन को चेतन कहा जाए। ज़ाहिर है किसी रोबोट या एआई मशीन में सभी विशेषताएं शायद न मिलें। इस स्थिति में देखा जाएगा कि सूची में मौजूद कितनी विशेषताओं को हम किसी मशीन में देख पाते हैं। इससे हम यह कह पाएंगे कि किसी मशीन में किस हद तक चेतन होने की संभावना है, यानी चेतन हो पाने का एक पैमाना सा बन गया है।

इस तरह की जांच से अंदाज़ा लग सकता है कि मशीनी शोध में चेतना तक पहुंचने में किस हद तक कामयाबी मिली है, हालांकि यह कह पाना अब भी नामुमकिन है कि कोई मशीन वाकई चेतन है या नहीं। इस सूची में शोधकर्ताओं ने मानव चेतना के सिद्धांतों पर 14 मानदंड रखे हैं, और फिर वे उन्हें मौजूदा एआई आर्किटेक्चर पर लागू करते हैं, जिसमें चैटजीपीटी को चलाने वाले मॉडल भी शामिल हैं।

अमेरिका के सैन फ्रांसिस्को शहर के एआई सुरक्षा केंद्र के सह-लेखक रॉबर्ट लॉंग के मुताबिक यह सूची तेज़ी से बढ़ रहे इंसान जैसी काबिलियत वाले एआई के मूल्यांकन का एक तरीका पेश करती है। अब तक यह बेतरतीबी से हो रहा था, पर अब एक पैमाना बन रहा है।

मोनाश युनिवर्सिटी के कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट और कैनेडियन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च (CIFAR) के फेलो अदील रज़ी ने इसे एक अहम कदम माना है। हालांकि वे भी मानते हैं कि सवालों के पर्याप्त जवाब नहीं मिल रहे हैं, पर एक ज़रूरी चर्चा की शुरुआत हुई है। आज दुनिया भर में इन सवालों पर लगातार कार्यशालाएं और वैज्ञानिक-सम्मेलन हो रहे हैं और शोधकर्ता अपने काम पर पर्चे पढ़ रहे हैं। रॉबर्ट लॉंग और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के फ्यूचर ऑफ ह्यूमैनिटी इंस्टीट्यूट के दार्शनिक पैट्रिक बटलिन ने हाल में ही दो ऐसी कार्यशालाओं का आयोजन किया था, जहां इस विषय पर चर्चाएं हुईं कि एआई में संवेदनशीलता का परीक्षण कैसे किया जा सकता है।

अमेरिका के अर्वाइन शहर में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में काम कर रही एक कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट मेगन पीटर्स जैसे शोधकर्ताओं के लिए इस मुद्दे का एक नैतिक आयाम है। अगर मशीन में चेतना की संभावना है तो क्या उसे भी इंसानों जैसी जिस्मानी बीमारियां होंगी; अगर हां, तो इनका इलाज कैसे होगा। अब तक मानव-चेतना पर समझ हमेशा शारीरिक क्रियाओं के साथ जुड़ी रही हैं, जो बाहरी उद्दीपन से दृष्टि, स्पर्श या दर्द आदि ऐंद्रिक अनुभूतियां पैदा करती हैं; इसे फिनॉमिनल कॉन्शसनेस कहते हैं। इंसान की बीमारियों के इलाज के लिए एमआरआई या ईईजी जैसी तकनीकें काम आती हैं, पर कंप्यूटर द्वारा चलने वाली मशीनों की बीमारियां एल्गोरिदम में या प्रोग्राम में गड़बड़ी से होंगी, तो उनकी जांच कैसे की जाएगी? एमआरआई या ईईजी तो काम नहीं आएंगे। तेल-अवीव विश्वविद्यालय के संज्ञान-तंत्रिका वैज्ञानिक लिआद मुद्रिक बताते हैं कि वे पहले सचेत होने की बुनियादी खासियत की पहचान के लिए मानव चेतना के मौजूदा सिद्धांतों की खोज करेंगे, और फिर इन्हें एआई के अंतर्निहित खाके में ढूंढेंगे। इस तरह से कामकाजी सिद्धांतों की सूची बनाई जाएगी।

सूची में ऐसे ही सिद्धांत शामिल किए गए हैं, जो तंत्रिका-विज्ञान पर आधारित हैं और चेतना में हेरफेर करने वाली जांच के दौरान मस्तिष्क के स्कैन से मिले आंकड़े जैसी प्रत्यक्ष जानकारी से जिनका प्रमाण मिलता है। साथ ही सिद्धांत में यह खुलापन होना ज़रूरी है कि चेतना जैविक न्यूरॉन्स की तरह ही कंप्यूटर के सिलिकॉन चिप्स से भी पैदा हो सकती है, भले ही वह गणना द्वारा होती हो।

छह सिद्धांत इन पैमानों पर खरे उतरे हैं। इनमें एक रेकरिंग (आवर्ती) प्रोसेसिंग सिद्धांत है, जिसमें फीडबैक लूप के माध्यम से जानकारी पारित करना चेतना की कुंजी माना गया है। एक और सिद्धांत ग्लोबल न्यूरोनल वर्कस्पेस सिद्धांत का तर्क है कि चेतना तब पैदा होती है जब सूचना की खुली धाराएं रुकावटें पार कर कंप्यूटर क्लिप-बोर्ड (आम कक्षाओं के ब्लैक-बोर्ड) जैसे पटल पर जुड़ती हैं, जहां वे आपस में जानकारियों का लेन-देन कर सकती हैं।

एचओटी (हायर ऑर्डर थियरी) कहलाने वाले सिद्धांतों में चेतना में इंद्रियों से प्राप्त बुनियादी इनपुट को पेश करने और व्याख्या करने की प्रक्रिया शामिल है। दीगर सिद्धांत ध्यान को नियंत्रित करने के लिए तंत्र के महत्व और बाहरी दुनिया से सही-गलत की जानकारी पाने वाले ढांचे पर ज़ोर देते हैं। छह शामिल सिद्धांतों में से टीम ने सचेत अवस्था के अपने 14 संकेत निकाले हैं। कोई एआई संरचना इनमें से जितने अधिक संकेतक प्रकट करती है, उसमें चेतना होने की संभावना उतनी ही अधिक होती है। मशीन लर्निंग विशेषज्ञ एरिक एल्मोज़निनो ने चेक-लिस्ट को कई ए.आई. नमूनों पर लागू किया। जैसे इनमें तस्वीरें बनाने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले डाल-ई 2 नामक एआई शामिल हैं। कई ए.आई. संरचनाएं ऐसी थीं जो रेकरिंग प्रोसेसिंग सिद्धांत के संकेतकों पर खरी उतरीं। चैटजीपीटी जैसा एक विशाल भाषा मॉडल ग्लोबल न्यूरोनल वर्कस्पेस सिद्धांत की खासियत के करीब दिखा।

गूगल का PaLM-E, जो विभिन्न रोबोटिक सेंसरों से इनपुट लेता है, “एजेंसी और एम्बॉडीमेंट” (ढांचे में स्वायत्तता की मौजूदगी)की कसौटी पर खरा उतरा। और एल्मोज़निनो के मुताबिक ज़रा सी छूट दें तो इसमें कुछ हद तक ग्लोबल न्यूरोनल वर्कस्पेस भी दिखता है।

डीपमाइंड कंपनी का ट्रांसफॉर्मर-आधारित एडाप्टिव एजेंट (एडीए), जिसे आभासी 3-डी स्पेस में एक नमूना नियंत्रित करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, वह भी “एजेंसी और एम्बॉडीमेंट” के लिए सही निकला, भले ही इसमें PaLM-E जैसे भौतिक सेंसर का अभाव है। एडीए में मानकों के अनुरूप होने की सबसे अधिक संभावना थी, क्योंकि इसमें परिवेश के भौतिक फैलाव की अच्छी समझ दिखी।

यह देखते हुए कि कोई भी ए.आई. मुट्ठी भर कसौटियों से अधिक पर खरा नहीं उतरता है, इनमें से कोई भी चेतना के लिए तगड़ा उम्मीदवार नहीं है, हालांकि एल्मोज़निनो के मुताबिक इन खासियत को ए-आई के डिज़ाइन में डालना मामूली बात होगी। अभी तक ऐसा नहीं किए जाने की वजह यह है कि इनकी मौजूदगी से मिलने वाले फायदों पर साफ समझ नहीं है।

अभी चेक-लिस्ट पर काम चल रहा है। और यह इस तरह की अकेली कोशिश नहीं है। रज़ी के साथ समूह के कुछ सदस्य, चेतना सम्बंधी एक बड़ी शोध परियोजना में शामिल हैं, जिसमें ऑर्गेनॉएड्स, जानवरों और नवजात शिशुओं पर काम किया जा सकता है।

ऐसी सभी परियोजनाओं के लिए समस्या यह है कि अभी जो सिद्धांत हमारे पास हैं, वे मानव चेतना की हमारी अपनी समझ पर आधारित हैं। पर चेतना दीगर रूपों में आ सकती है, यहां तक कि हमारे साथी स्तनधारी प्राणियों में भी वह मौजूद हो सकती है। अमेरिकन दार्शनिक थॉमस नेगल ने साठ साल पहले कभी यह सवाल रखा था कि अगर हम चमगादड़ होते तो कैसे होते यानी एक तरह की चेतना चमगादड़ों में भी है, हम कैसे जानें कि वह हमारी जैसी है या नहीं। जाहिर है कि ये सवाल जटिल हैं और आगे इस दिशा में तेज़ी से तरक्की की उम्मीदें बरकरार हैं। (स्रोत फीचर्स)