सोचने या समस्याएँ हल करने के लिए दिमाग जरूरी नहीं – साधारण कोशिकाएँ भी कर सकती हैं
(scientificamerican.com)- Michael Levin और basal cognition शोधकर्ताओं का मानना है कि सीखने, memory और problem solving जैसी cognitive क्षमताएँ सिर्फ दिमाग में नहीं, बल्कि कोशिकाओं के समूहों और single-cell स्तर पर भी दिखती हैं
- Planaria सिर खोकर नया सिर regenerate करने के बाद भी खुरदरी plate में liver reward पाने के अनुभव का अधिक तेजी से उपयोग करते हैं, जिससे दिखता है कि memory दिमाग के बाहर भी रह सकती है
- पौधों, slime molds और sea slugs पर हुए प्रयोग समर्थन करते हैं कि electrical signals, RNA, कोशिका के अंदरूनी structures और gene regulatory networks जैसे neurons से अलग mechanisms information storage और behavior change में भूमिका निभा सकते हैं
- Levin का मानना है कि कोशिकाएँ bioelectric states के जरिए शरीर के form और regeneration को coordinate करती हैं; वे planaria की two-headed state, tadpoles की ectopic eyes और frog leg regeneration को आधार मानते हैं
- Basal cognition cancer, organ regeneration और wound healing जैसे medical applications, तथा शरीर के जरिए सीखने वाले robotics और AI design को प्रभावित कर सकता है; यह जीवन को problem-solving machine के रूप में देखने की दृष्टि को मजबूत करता है
Planaria ने दिमाग के बाहर memory दिखाई
- Planaria छोटे flatworms हैं जो दुनिया भर की lakes और ponds की तलहटी में रहते हैं; उनके सिर में microscopic structure वाला brain और दो eyespots होते हैं
- शरीर को दो हिस्सों में फाड़ दें तो सिर वाला हिस्सा नई tail बनाता है, tail वाला हिस्सा नया सिर बनाता है, और लगभग 1 सप्ताह बाद दो स्वस्थ worms बन जाते हैं
- Tufts University के biologist Michael Levin मानते हैं कि जीवित चीजों की intelligence का बड़ा हिस्सा दिमाग के बाहर भी हो सकता है, इसलिए उन्होंने planaria को प्रयोग का विषय बनाया
- प्राकृतिक स्थिति में planaria चिकने और छिपने की जगह वाले environment को पसंद करते हैं, और grooved dish में रखे जाने पर किनारों की ओर इकट्ठा होते हैं
- Levin ने करीब 10 साल पहले कुछ planaria को grooved dish के बीच में liver purée reward देकर train किया, और अन्य planaria को smooth dish में उसी तरह train किया
- इसके बाद सभी individuals के सिर काट दिए गए और सिर वाला हिस्सा फेंक दिया गया, फिर tail वाले हिस्से को 2 सप्ताह तक नया सिर regenerate करने दिया गया
- regenerated worms को grooved dish में रखकर बीच में liver डाला गया, तो पहले smooth dish में रहने वाले individuals हिलने से हिचकिचाए
- इसके उलट, पहले grooved dish में reward पाने वाली tails से regenerated individuals ने food की ओर अधिक तेजी से जाना सीखा
- यह ऐसा case है जो दिखाता है कि brain पूरी तरह गायब हो जाने के बाद भी liver reward memory बची रह सकती थी
Basal cognition: बिना दिमाग के learning और problem solving
- Levin का मानना है कि neurons जैसी specialized brain cells ही नहीं, सामान्य cells भी information store कर सकती हैं और उस information के आधार पर behave कर सकती हैं
- वे इस result पर ध्यान देते हैं कि cells tiny electric field changes, यानी bioelectricity, को memory के एक रूप की तरह इस्तेमाल कर सकती हैं
- यही प्रवाह basal cognition field तक पहुँचा, और researchers learning, memory और problem solving के traces को brain के अंदर और बाहर दोनों जगह खोज रहे हैं
- पहले कई scientists मानते थे कि वास्तविक cognition लगभग 500 million साल पहले पहले brain के साथ आया, और complex neuron groups के बिना behavior reflex जैसा ही है
- Levin और कुछ researchers cells के ढेर और brain के बीच फर्क को kind का नहीं, बल्कि degree का फर्क मानते हैं
- Cognition शायद तब evolve हुआ जब cells ने complex organisms बनाने के लिए cooperate करना शुरू किया, और बाद में animals को तेज move और think कराने के लिए brain के रूप में reinforce हुआ
- University of Vermont के Josh Bongard कहते हैं कि brain प्रकृति के हालिया inventions में से एक है, body महत्वपूर्ण है और उसके ऊपर neural cognition जुड़ती है
पौधों और slime molds में दिखी non-neural cognition
- जीवन-जगत में brain-less intelligence के case लगातार मिलने से basal cognition में interest बढ़ रहा है
- University of Florence के Stefano Mancuso मानते हैं कि neurons “miracle cells” नहीं हैं, और पौधों की लगभग हर cell भी electrical signals बना सकती है
- Mimosa group का touch-me-not आम तौर पर touch होने पर पत्तियाँ मोड़ लेता है, लेकिन University of Western Australia और University of Firenze के researchers ने नुकसान पहुँचाए बिना पूरे दिन हिलाकर condition किया तो उसने stimulus को जल्दी ignore करना सीख लिया
- एक महीने बाद दोबारा test करने पर भी उसने वह experience याद रखा
- Venus flytrap तभी बंद होता है जब थोड़े समय में दो sensory hairs छुए जाएँ, और बंद होने के बाद digestive fluids तभी release करता है जब sensory hairs तीन बार और छुए जाएँ
- पौधों की reactions भी animals की तरह electrical signals से mediated होती हैं
- Venus flytrap और touch-me-not को wire से जोड़ दें तो Venus flytrap के sensory hair को छूकर पूरे touch-me-not को झुका सकते हैं
- कुछ plants में anesthetic gas से electrical activity flat हो जाती है, और वे जैसे unconscious हों, वैसे response देना बंद कर देते हैं
- पौधे environment को बारीकी से sense करते हैं
- वे अपने शरीर के किसी हिस्से से बनी छाया और बाहरी object की छाया में फर्क करते हैं
- बहते पानी की आवाज sense करके उस दिशा में grow कर सकते हैं
- मधुमक्खियों के पंखों की आवाज sense करके nectar तैयार कर सकते हैं
- कीड़े जब खा रहे हों तो defensive chemicals बना सकते हैं
- Arabidopsis-type plants ने caterpillar chewing की recording सुनने पर पत्तियों में mustard oil बढ़ा दिया
- Slime molds का nervous system नहीं होता, लेकिन वे maze और resource placement problems solve करते हैं
- Japan और Hungary के researchers ने maze के एक end पर slime mold और दूसरे end पर oat flakes रखे; slime mold ने possible paths explore किए, dead ends से पीछे हटा और चार possible solutions में से हर बार shortest path चुना
- उन्हीं researchers ने Tokyo की population structure दिखाने के लिए oat flakes arrange किए, और slime mold ने Tokyo subway network से काफी मिलती-जुलती shape बनाई
- Audrey Dussutour ने caffeine से ढके bridge के end पर oatmeal dish रखी, तो slime mold कई दिनों तक पार नहीं कर पाया, लेकिन भूख के कारण पार गया, और बाद में caffeine से उसकी aversion खत्म हो गई
- यह memory 1 साल तक dormant state में रहने के बाद भी बनी रही
Memory storage सिर्फ neuron connections का काम नहीं
- Traditional memory model मानता है कि memories brain में neurons के बीच stable synaptic networks में store होती हैं
- UCLA के David Glanzman ने electric-shock memory को एक sea slug से दूसरे individual में transfer करने का experiment किया
- Shock पाए sea slug के brain से RNA extract करके नए sea slug के brain में inject किया गया
- Recipient individual ने shock से पहले दिए गए touch पर सिकुड़ने वाली reaction दिखाई
- अगर RNA memory storage medium हो सकता है, तो सिर्फ neurons ही नहीं, अन्य cells में भी memory storage की क्षमता हो सकती है
- Cell groups experience को reflect कर सकें, इसके संभावित mechanisms कई हैं
- Cytoskeleton और gene regulatory networks कई तरीकों से regulate हो सकते हैं, और बाद के behavior को प्रभावित कर सकते हैं
- Planaria के मामले में बचा हुआ body part cells के अंदर information store करके regeneration process में पूरे body में transmit कर सकता था
- Rough surface के प्रति nerves की basic response पहले ही बदल चुकी हो सकती है
- Levin इस संभावना पर अधिक ध्यान देते हैं कि information सिर्फ cells के अंदर नहीं, बल्कि cells के बीच interaction states और bioelectric patterns में store हुई हो सकती है
Bioelectricity शरीर के form को कैसे coordinate करती है
- जीवों के शरीर में electricity बहती है, यह बात लंबे समय से पता है, लेकिन हाल तक कई biologists इसे मुख्यतः signal transmission के लिए मानते थे
- 1930s के बाद कुछ researchers ने observe किया कि दूसरी प्रकार की cells भी information store और share करने के लिए bioelectricity का इस्तेमाल कर सकती हैं
- Computer science background के आधार पर Levin ने इस बात पर ध्यान दिया कि cell membrane channels voltage gates की तरह काम करके current levels regulate करते हैं
- जैसे computer transistors को 0 और 1 के बीच toggle करके program बनाता है, वैसे ही cells भी electricity-based information processing के जरिए अपनी activity coordinate कर सकती हैं
- Levin ने 2000s में planaria के हर point का voltage measure करने का तरीका design किया, और पाया कि head और tail end voltages अलग होते हैं
- Drug से tail voltage को उस voltage में बदलने के बाद जो आम तौर पर head में दिखता है, जब planaria को आधा काटा गया, तो head वाले हिस्से ने tail की जगह दूसरा head regenerate किया
- बाद में नए worm को आधा काटने पर दोनों heads ने नया head grow किया
- Genetically वह normal planaria जैसा था, लेकिन voltage में एक बार का change permanent two-headed state में बदल गया
- African clawed frog experiments ने भी दिखाया कि bioelectricity morphology और regeneration को control कर सकती है
- Tadpole के एक खास point पर specific voltage induce करके functional eye बनाई जा सकी
- Wound पर 24 घंटे तक appropriate bioelectric signal apply करके functional leg regeneration induce किया जा सका
- Levin इसे programming में subroutine call से compare करते हैं
- Lens, retina जैसे eye के detailed components को सीधे एक-एक करके instruct किए बिना, bioelectric level का signal cell groups के subtasks execute कराता है
- Bioelectricity को cell groups को साथ काम करने के लिए बाँधने वाले “cognitive glue” के रूप में interpret किया जाता है
Medical applications: cancer, regeneration, wound healing
- Levin मानते हैं कि अगर हम bioelectricity से cell behavior coordinate करना सीख लें, तो cancer treatment, organ regeneration और wound healing पर असर पड़ सकता है
- Cancer को ऐसी अवस्था के रूप में interpret किया जाता है जिसमें body का एक हिस्सा बाकी body के साथ cooperate नहीं करता
- Normal cells liver cells, skin cells की तरह group के हिस्से के रूप में तय roles निभाती हैं
- Cancer cells आसपास के body को अजनबी environment की तरह treat करती हैं और nutrition खोजने, replicate करने तथा attacks से खुद को defend करने वाले independent organisms की तरह behave करती हैं
- Stress, chemicals और genetic mutations cells के बीच communication को तोड़ सकते हैं
- Levin की team healthy tissue पर “bad” bioelectric pattern forcibly apply करके frogs में tumors induce कर सकी
- Appropriate bioelectric pattern वापस डालकर tumors गायब करने के cases भी हैं
- इस approach को भटके हुए cancer और body के बीच communication फिर से establish करने का तरीका माना जा सकता है
- Levin भविष्य में किसी समय bioelectric therapy के human cancer में apply होकर tumor growth रोकने की संभावना बताते हैं
- Organ regeneration में भी cells को सही pattern में grow करना शुरू कराने वाले bioelectric code को decode करना महत्वपूर्ण है
- Tadpole experiment में, जन्म के समय बड़े brain damage वाले animals appropriate bioelectric stimulation के बाद normal brain बना सके
Body as collective intelligence
- Levin ने 2019 paper “The Computational Boundary of a Self” में humans को छोटे problem-solving agents से बनी collective intelligence के रूप में interpret किया
- Josh Bongard humans को “intelligent machine से बनी intelligent machine से बनी intelligent machine” कहते हैं
- African clawed frog की metamorphosis process इस view को मजबूत करती है
- Tadpole जब adult frog में बदलता है तो head shape काफी बदलता है और eyes, mouth, nostrils की position shift होती है
- Levin ने frog embryo के normal development को electrically scramble करके “Picasso tadpoles” बनाए, जिनमें eyes, nostrils और mouth गलत positions पर थे
- अगर final face formation केवल pre-programmed mechanical algorithm होता, तो adult face भी खराब होना चाहिए था
- लेकिन metamorphosis के दौरान eyes और mouth ने सही arrangement खोज लिया
- Levin इस case को intelligence के operation के रूप में देखते हैं, जिसमें cells abstract goals रखकर बदलती परिस्थितियों में नए steps के जरिए problem solve करती हैं
AI और robotics तक पहुँची basal cognition
- AI और robotics fields basal cognition को current systems की weaknesses address करने के तरीके के रूप में देख रहे हैं
- Language manipulation या clear rules वाले games में मजबूत AI भी physical world understanding में बड़ी difficulty झेलती है
- Shakespeare-style sonnet बना सकती है, लेकिन चलना कैसे है या ball hill पर कैसे लुढ़कती है, यह predict करने में कमजोर है
- Bongard मानते हैं कि ऐसी AI body के जरिए cause and effect सीख नहीं पाती
- Body होने पर दुनिया पर effect डाला जा सकता है, उसके response को observe करके cause and effect सीखा जा सकता है
- वे embodied cognition प्रवाह में, ऐसी robot design pursue करते हैं जो अपनी shape के world से interaction को observe करके सीखती है
- Bongard की lab flexible LEGO-like cubes से robots design करने वाला AI program इस्तेमाल करती है
- वे इसे robotics के लिए “Minecraft” कहते हैं
- Cubes block-like muscles की तरह काम करते हैं, जिससे robot caterpillar की तरह move करता है
- AI-designed robot trial and error से cubes जोड़ता या हटाता है, और सबसे खराब designs हटाते हुए बेहतर moving form में “evolve” होता है
- 2020 में Bongard की AI ने walking robot design का तरीका खोजा, और इससे Levin lab के xenobot experiments तक रास्ता बना
Xenobot और anthrobot
- Levin lab ने African clawed frog की living skin stem cells को microsurgery से अलग करके पानी में आपस में lump होने दिया
- Cells sesame-seed size के clumps में fuse होकर एक unit की तरह behave करने लगीं
- Skin cells की cilia आम तौर पर adult frog की surface पर protective mucus layer maintain करती हैं, लेकिन इस structure में वे oars की तरह use होकर water में move करती हैं
- ये clumps mazes explore करते हैं और damaged होने पर wounds close भी करते हैं
- Cells समान genome share करती हैं लेकिन frog नहीं हैं, और Levin और Bongard ने Xenopus genus के frogs से आने के कारण इन्हें “xenobots” नाम दिया
- 2023 में Tufts team ने दिखाया कि human lung cell pieces से भी समान काम संभव है
- Human cell clumps self-assemble होते हैं और specific ways में move करते हैं
- Team ने इन्हें “anthrobots” नाम दिया
- Levin मानते हैं कि xenobot और anthrobot इस view का समर्थन करते हैं कि evolution किसी खास problem के लिए खास solution नहीं, बल्कि problem-solving machines बनाती है
- Xenobot historical रूप से कभी मौजूद नहीं था, और अच्छा xenobot बनने का selection pressure भी नहीं था
- फिर भी cell clumps दुनिया में रखे जाने के 24 घंटे के भीतर नए तरीके से behave करते हैं
जीवन को cognitive state के रूप में देखने की दृष्टि
- Levin मानते हैं कि basal cognition slime molds या silicon जैसी humans से अलग दिखने वाली minds को स्वीकार करने में मदद कर सकता है
- University of Adelaide की Pamela Lyon ने 2018 में “basal cognition” term बनाई थी, और वे human intelligence को qualitatively अलग मानने के विचार को exceptionalism का एक रूप मानती हैं
- Lyon कहती हैं कि living होना अपने आप में मूल रूप से cognitive state है
- हर cell को अपने surroundings लगातार assess करने होते हैं
- क्या अंदर लेना है और क्या रोकना है, यह decide करना होता है
- अगले step की planning करनी होती है
- इस view में cognition evolution के late stage में आया add-on नहीं, बल्कि जीवन को possible बनाने वाली condition है
- Living चीज़ों की तुलना ऐसे अस्तित्व से की जाती है जो बाहरी दुनिया से fuel और raw materials लाता है, सिर्फ components ही नहीं बल्कि उन components को बनाने वाली machinery भी बनाता है, और साथ ही repair भी करता है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
पहली, bioelectricity शब्द कोशिका के भीतर charge gradient और chemical gradient के सूक्ष्म अंतर को ठीक से नहीं समेटता; यह एक सामान्य शब्द है। gradient-आधारित जैविक system पर सीधे charge लगाया जा सकता है, लेकिन यह ज़्यादा force से धकेलने जैसा तरीका है। cell wall chemically selective होती है, इसलिए बाहरी voltage लगाने पर neuron firing जैसा प्रभाव पैदा हो सकता है, लेकिन यह सामान्य firing को लागू करने वाले calcium और sodium channel-mediated depolarization की तुलना में कहीं कम precise है। यानी bioelectricity सरल नहीं है
दूसरी, किसी माध्यम से system को प्रभावित किया जा सकता है, इसका मतलब यह नहीं कि वही माध्यम कारण है। Aplysia के बीच RNA से memory transfer करने के उदाहरण को देखें: transfer के तुरंत बाद recipient जीव के पास तुरंत memory नहीं आ जाती, बल्कि injected RNA को sensory cells को अधिक sensitive बनाने के लिए समय चाहिए। यह उस animal से अलग है जो पहले से trained है और जिसकी synaptic restructuring पूरी हो चुकी है। अगर उपयुक्त synapses हों और संबंधित RNA को एक झटके में पूरी तरह हटाया जा सके, तो animal training को “याद” रखेगा। synapses ही पर्याप्त हैं
असल में, अलग-अलग time scales पर काम करने वाले कई systems मिलकर behavior बनाते हैं। कुछ systems के योगदान को दूसरे interventions से mimic किया जा सकता है। इसी complexity की वजह से “असल चीज़ X है” कहना संभव नहीं, और अधिक से अधिक “X बड़ी भूमिका निभाता है” या “observed phenomenon में X का Y% योगदान है” जैसा कहा जा सकता है
पहला वाक्य निश्चित रूप से सही है, और RNA का धीमे time scale पर काम करना भी सही है। लेकिन पहले वाक्य में जिस अनसमझी complexity की बात है, वह दूसरे scenario को प्रभावित नहीं करती, इस पर 100% यकीन कैसे किया जा सकता है?
Aplysia से जुड़ी हालिया research से पहले मेरी training हुई थी, लेकिन grad school में “planarian की RNA memory transfer” को “repeat न होने वाले experiment से बड़े दावे कैसे किए जाते हैं” के उदाहरण के रूप में पढ़ाया जाता था। मैं मानता हूँ कि epigenetics अब एक established field है, लेकिन चिंता है कि लोग उसके effects को दूसरे phenomena के साथ मिला कर न सोचें
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S240584402...
इसके अलावा, neurons lipid से घिरे mRNA के ज़रिए communicate करते हैं, इस पर भी research है
https://www.nature.com/articles/d41586-018-00492-w
https://www.inverse.com/article/40113-arc-protein-ancient-mo...
इस field में बहुत दिलचस्प चीज़ें हैं
science reporting में अक्सर दिखने वाला pattern यह है कि एक-दो लोग bold claim करते हैं, news में आते हैं, और replication के बिना लोग उस बात पर भरोसा कर लेते हैं। हम जिन कई वाक्यों को “हम जानते हैं” कहते हैं, उनमें भी citation लगनी चाहिए। लेकिन जिन लोगों ने ऐसे experiments कभी किए ही नहीं, वे “हाँ, बिल्कुल सही” कहकर सिर हिला देते हैं
क्या सच में सब replicate हुआ है? research में किन strengths और weaknesses को assume किया गया? क्या prove या disprove किया गया? अगला step क्या है? और क्या इसका कोई हिस्सा पहले से simulator में implement किया जा सकता है?
संदर्भ के लिए, agents द्वारा दुनिया को poke और manipulate करने का तरीका simulator में पर्याप्त रूप से implement किया जा सकता है, ऐसा मुझे लगता है। primitive level पर भी game engine से इसका कुछ हिस्सा model किया जा सकता है
biology और medicine fields पहले single cell और tissue-level intelligence को कैसे देखती थीं, यह मुझे नहीं पता, लेकिन general medical thinking आम तौर पर genetic या biochemical/hormonal directions में बँटी होती है; ऐसे में यह खाली जगह काफी shocking लगी। उम्मीद है कि यह ज़्यादा precise medical treatments के नए अवसरों तक ले जाएगी
उनके presentations और interviews में cover होने वाली बाकी बातें भी कमाल की हैं। Lex Fridman के साथ interview काफी deep है, लेकिन निजी तौर पर मुझे उनके दूसरे interviews ज़्यादा पसंद आए
इसमें intelligence, mind और medicine की हमारी समझ को revolutionize करने की क्षमता है। genes बदले बिना भी cells को नया heart बनाने का निर्देश दिया जा सकता है। वे एक anatomical compiler चाहते हैं जो हमारे बनाए “design” को electromagnetic cellular stimulation में translate करे, ताकि cells उसे बना दें
निजी तौर पर मुझे लगता है कि यह ऐसा worldview है जो हर युग और culture के ancient mystics जिस दिशा की ओर इशारा करते आए हैं, उससे कहीं बेहतर मेल खाता है। intelligence, space और time की तरह existence की कोई fundamental चीज़ है, शायद उनसे भी ज़्यादा fundamental। सब कुछ intelligence का खेल है—अद्भुत और accessible जैसा लगता है
उसमें complex systems से intelligent systems तक जाने वाली concepts आती हैं। loose definition में, ऐसे systems अपने आसपास की दुनिया को represent करने वाली internal state रख सकते हैं। यह interact करने और future events को extrapolate करने के लिए एक तरह का model है। इस नज़रिए से consciousness भी ज़्यादा समझ आती है। consciousness कुछ हद तक byproduct जैसी लगती है, लेकिन humans की अपने मन में दुनिया का internal model बनाए रखने और उससे interact करने की क्षमता काफी advanced है। feedback loop में “मैं सोचता हूँ कि वह सोचती है कि मैं सोचता हूँ कि वह…” जैसी structure बनती है, और शायद दुनिया में अपने-आप की awareness जैसी consciousness evolve हुई होगी
खैर, cells भी दुनिया का बहुत primitive model बनाए रख सकते हैं और expected events के सामने internal balance बनाए रख सकते हैं। मैं तो बस cocktail philosopher हूँ, लेकिन हम सब ऐसे ही नहीं हैं क्या
[0] https://podverse.fm/podcast/e42yV38oN
उदाहरण के लिए, मैं नहीं मानता कि GPT-4 में चेतना है, लेकिन मुझे काफी यकीन है कि neurons और weights के भीतर एक abstract दुनिया और उसके अंदर के रिश्तों का representation मौजूद है। वरना यह अभी जो कई काम कर रहा है, उन्हें कर ही नहीं पाता
मेरे हिसाब से world model आखिरकार उन neurons के आपसी रिश्तों के रूप में व्यक्त किया जा सकता है जो उस model का प्रतीक हैं। और किसी दिए गए parameter scale पर हर चीज़ को सबसे efficiently represent करने वाला neurons और connections का एक perfect set भी हो सकता है। शायद perfect configuration मौजूद हो, लेकिन training या evolutionary methods से उस तक पहुंचना संभव नहीं होगा
मेरे हिसाब से इस सबके लिए चेतना की ज़रूरत नहीं है
अलग-अलग thermal expansion rates वाली bimetallic strip और switch से भी thermostat बनाया जा सकता है, और यह साफ तौर पर intelligent device नहीं है। इसलिए इस definition से सहमत होना मुश्किल है
लेकिन matter का दूसरे matter और forces के साथ interact करने से subjective experience कैसे पैदा होता है, यह मैं बिल्कुल नहीं समझ पाता। मेरे लिए इसका कोई मतलब नहीं बनता। अगर मेरे brain की copy बनाई जाए तो उस copy में भी चेतना होगी, लेकिन उसका अपना अलग unique subjective experience होगा। यहां तक बात समझ आती है, पर वह subjective experience असल में क्या है और “सिर्फ” mechanical matter ऐसी entity कैसे बना देता है, यह नहीं पता
संक्षेप में, subjective experience की वास्तविक entity क्या है, यह मैं नहीं समझ पाता
यह materialism René Descartes और उनके समकालीन दार्शनिकों से निकला है। पश्चिम में यह अक्सर अनजाने में evolution theory के साथ जुड़ जाता है। जैसे कि चेतना किसी तरह useful थी, इसलिए विकसित हुई। लेकिन यह बहुत बड़ी छलांग है
दोनों theories के अपने आधार हैं, लेकिन वे बहुत theoretical हैं और कहीं ज्यादा evidence की जरूरत है। फिर भी वे लगभग पूरे Western thought की बुनियाद बनती हैं
वैज्ञानिक नजरिए से, हमें बिल्कुल नहीं पता कि नई चेतना कैसे बनाई जाए या चेतना क्या है। मानव अनुभव के हिसाब से तो बात उलटी जैसी लगती है—reality चेतना की emergent property जैसी महसूस होती है
साथ ही, हमें यह भी पता चला है कि matter और time उतने ठोस नहीं हैं जितना कुछ सदियों पहले सोचा जाता था
कोशिका के पास primitive model होने का concept, CPU द्वारा assembly instructions execute करने जैसा analogy हो सकता है। CPU “सोचता” नहीं है, बल्कि जिस तरह वह wired है, उसके कारण stimuli पर तय तरीके से प्रतिक्रिया देना लगभग अनिवार्य होता है। बेशक solar radiation जैसे अपवाद हो सकते हैं, और कोशिका के साथ भी ऐसा ही होगा। कोशिकाओं की stimulus response CPU से कहीं ज्यादा complex होती है
इसी तरह “events का अनुमान लगाना” भी computer memory की analogy के रूप में देखा जा सकता है। अब तक execute हुई processes ने memory में कोई state store की, और वह state बाद के stimuli पर response को पहले से अलग बदल देती है। उदाहरण के लिए, किसी value को register में stored value के साथ add करने जैसा समझा जा सकता है
अगर brain जैसी कोई चीज़ नहीं है, तो उसे thought कहना मुश्किल है; ज्यादा से ज्यादा वह pre-programmed या pre-trained behavioral response है
मुझे इसे support करने वाला कोई पक्का evidence नहीं पता। मुझे पता है कि ज्यादातर लोग ऐसा मानते हैं, लेकिन मुख्य बात यह है कि यह एक belief है
Levin ने experimentally दिखाया कि यह ability cellular scale पर भी दिखती है। उन्होंने यह भी दिखाया कि यह pre-programmed behavior नहीं हो सकता। goal-oriented behavior मौजूद लगता है
किताब में “DNA” memory storage का concept मुझे हमेशा science fiction लगता था। यह शानदार concept है, लेकिन मुझे लगा था कि यह बहुत दूर की बात है; इसलिए यह जानकर काफी excitement है कि ऐसा science-fiction जैसा concept वास्तव में possible हो सकता है
अगर कुछ पीकर किसी और की memories हासिल की जा सकें तो कैसा होगा। शायद इस तरह “degree” पीकर बहुत तेजी से जबरदस्त सीखना संभव हो जाए
“Glanzman ने electric shock दिए गए sea slug के brain से RNA extract करके उसे नए sea slug के brain में inject कर electric-shock memory को एक sea slug से दूसरे में transfer कर पाया। recipient organism ने ‘याद’ रखा कि shock से पहले हुए touch से पीछे हटना है। अगर RNA memory storage medium हो सकता है, तो neurons ही नहीं, कोई भी cell ऐसी ability रख सकती है”
सही है। cognition का मतलब सिर्फ differential equations solve करना नहीं है। यह perception और evaluation जैसे सबसे basic functions और processes को भी दर्शाता है
वह theory अनुमान लगाती है कि सिर्फ humans ही नहीं, बल्कि plants और दूसरे animals आदि में भी consciousness होती है, और global human society में भी एक तरह की consciousness हो सकती है
https://consciousness.social
फिर societies का collection उसके ऊपर एक और level की meta intelligence होगा, और सब कुछ fractal structure जैसा दिखता है