আমরা যা নয় তা চিন্তা করি কেনো?

Last updated:

এ বিশ্বের অনেক কিছুই আমরা যুক্তিসঙ্গত ভাবে বুঝিনা। আমরা প্রতিটি পরিস্থিতিতে সঠিক যৌক্তিক অনুমান তৈরি করতে পারিনা। এজন্য আপনাকে মহাবিশ্বের সবকিছু জানা প্রয়োজন এবং জানা প্রয়োজন প্রতিটি পরিবর্তন সম্পর্কে বিস্তারিত জ্ঞান। এ বিশ্ব জটিল আর বস্তুর পরিবর্তনের রয়েছে অজস্র উপায়। উভয় ধরণের জ্ঞান সুনিপুণ হওয়া থেকে বহু দূরে, অসম্পূর্ণ, অনিশ্চিত এবং অপর্যাপ্ত। বাস্তব বিশ্বে আপনার অধিকাংশ জ্ঞান খণ্ডিত । একটি বিমানের কম্পিউটার অপারেটিং সিস্টেম নিয়ে যিনি জানেন, তিনি তার প্রপেলার সম্পর্কে ভালো জ্ঞান রাখেননা, আর ইঞ্জিন বিশেষজ্ঞের জ্ঞান নেই বিমানের ল্যান্ডিং গিয়ার সম্পর্কে। আমরা আসলে সব বিষয় সম্পর্কে বিস্তারিত জ্ঞান রাখিনা। একটি বিমান সম্পর্কে হয়তোবা আসলে কারোই প্রকৃত জ্ঞান নেই। খন্ড খন্ড জ্ঞানকে একত্রিত করে জোড়াতালি দেয়ার পরই একটি বিমান সঠিকভাবে কাজ করে। আপনি শুধু সে তথ্যগুলোই মনে রাখেন যেগুলো আপনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। আপনার একজন প্রফেশনাল হকি প্লেয়ার সম্পর্কে কোনো জ্ঞানের প্রয়োজন নেই। আপনি অণুর অজস্র সংখ্যক পজিশন, ডিরেকশন ও গতি সম্পর্কে জ্ঞান রাখেননা। আমরা শুধুমাত্র বাস্তবতার সে স্তরেই জীবনযাপন করি যেখানে সবকিছু অনেক বড়। আমাদের ফিফথ সেন্স ডিজাইন করা হয়েছে উচ্চতর পর্যায়ে অপারেট করার জন্য যেখানে আমরা মূলত ম্যাটারিয়াল ওয়ার্ল্ডের, উদ্ভিদ, প্রাণী এবং মানুষের তৈরি শিল্পকর্মের সাথে ইন্টারেক্ট করতে পারি। মানুষ সবকিছু থেকে একটু কম জানে। প্রকৃতপক্ষে আমরা প্রচুর পরিমাণে কম জানি। কারণ আমাদের জ্ঞান সীমাবদ্ধ, বস্তু কিভাবে পরিবর্তিত হয় সে ব্যাপারে আমাদের বোধও সীমাবদ্ধ। আমরা অধিকাংশই এটম ও মলিকিউলের উপর প্রযুক্ত আইনগুলো সম্পর্কে জানিনা কারণ আমরা কেমিস্ট বা ফিজিসিস্ট নই। এ জন্য নিউটোনিয়ান ফিজিক্স মানুষের অভিজ্ঞতাকে খুব ভালোই ব্যাখ্যা করতে পারে যদিও এটি মাইক্রোস্কোপিক ও ম্যাক্রোস্কোপিক দুটি লেভেলে একসাথে কাজ করে না। আমরা আমাদের আউটসাইড ওয়ার্ল্ডের অভিজ্ঞতা দিয়ে কোয়ান্টাম ফিজিক্স বুঝতে পারিনা। অধিকাংশ মানুষ এমনকি একজন রসায়নবিদ ও জীববিজ্ঞানীও ল্যাব কোট খুলে ফেলার পর সাধারণ মানুষে পরিণত হয়। তারা শুধু সে কারণিক বিচারই করে যা আমরা খালি চোখে যে জগতকে দেখি সে জগতের মোশন পরিচালনা করে, গ্রীষ্ম ও শীতকালের মধ্যে ক্ষুদ্র তাপমাত্রার পার্থক্য, মানুষের সাথে সাধারণ মিথস্ক্রিয়া এবং আরও সাধারণভাবে আমাদের অভিজ্ঞতার ক্ষুদ্র মাত্রা যা আমাদের অভিজ্ঞতার জগতে সংঘটিত হয়। আমরা যখন ক্ষুদ্র কোনো পরিস্থিতির শিকার হই, আমাদেরকে অগভীর কিছু যুক্তিই তৈরি করতে হয়। আমরা যদি এ বিশ্বজগতের সবকিছু জানতাম তবে আমাদের ব্রেন জলাবদ্ধ হয়ে যেতো আর এ জন্য অবশ্যই আমরা ভাগ্যবান যে আমরা সবকিছু জানিনা। আমরা সামাজিক পরিস্থিতি সম্পর্কে যে সব যুক্তিবিচার করি সেগুলো ভৌত বস্তু সম্পর্কে আমাদের যুক্তিবিচারের অনুরূপ।

আমাদের মস্তিষ্কে যে দুটি যুক্তিবিচার কাজ করেঃ

আমাদের মস্তিষ্কের মধ্যে দুটি আলাদা আলাদা যুক্তিবিচার কাজ করছে। একটি সিস্টেম-A আর অন্যটি সিস্টেম- B। আমাদের মধ্যে কিছুকিছু যুক্তিবিচার সেকেন্ডের অতিক্ষুদ্র ভগ্নাংশের মধ্যে কাজ করে, এমনকি আমাদেরকে সে ব্যাপারে কোনো চিন্তাই করতে হয়না, এটি সম্পূর্ণ অটোম্যাটিক আর এখানে আমাদের ইচ্ছাশক্তির কোনো সম্পর্ক নেই।  অন্য এক ধরণের যুক্তিবিচারে আমাদের প্রচুর পরিমাণ চিন্তা করতে হয়। যেমন আমি যদি আপনার সামনে একজন রাগান্বিত মানুষের “হা” করা মুখ প্রদর্শন করি তবে আপনি খুব সাধারণভাবেই বলতে পারবেন হয়তো খুব শীঘ্রই তার মুখ থেকে ভয়াভহ কোনো গালি নিঃসৃত হবে কিন্তু আমি  যদি আপনাকে বলি, 30×50+8046 =?-  এ লেখাটিতে কয়টি ওয়ার্ড “ক” দিয়ে শুরু হয়েছে অথবা দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের কারণ কী আপনার ব্রেন স্লো হয়ে যাবে, আপনার মস্তিষ্ক কয়েকটি স্টেপে জটিল কার্যকারণ পদ্ধতির ভেতর দিয়ে সিদ্ধান্তে উপনীত  হবে। আর এটাই মস্তিষ্কের সিস্টেম-২। ( এ ব্যাপারে আরও পড়ুন- থিংকিং ফাস্ট এন্ড স্লো )

ইনটুইশান, ডেলিভারেশন এবং ইলুশন অব এক্সপ্লেইনেটরি ডেপথ

আমরা এর পূর্বে এক্সপ্লেইনটরি ডেপথের কথা বলেছিলাম। মানুষ সত্যিকার অর্থে যে পরিমাণ যুক্তিবিচার করতে পারে বাস্তব জীবনে সে নিজেকে তার চেয়েও অধিক কিছু মনে করে। ইনটুইটিভ মনের এ প্রবঞ্চনা প্রতিটি মানুষের মধ্যেই সার্বজনীন। কোন একটি বস্তু কীভাবে কাজ করে এ ব্যাপারে আমরা কোনো প্রকার পরিশ্রম ছাড়াই স্বতঃস্ফূর্তভাবে চিন্তা করতে পারি। কিন্তু যখনই আমরা কি জানি তা অনুধ্যান করতে যাই তখন এই ইলিউশান শাটডাউন করে। এটাই আমাদের নিকট ব্যাখ্যা করে কেনো প্রতিটি মানুষ ইলিউশানে আক্রান্ত হয়। ইয়েলের মার্কেটিং প্রফেসর শ্যান ফ্রেডরিক একটি এক্সপেরিমেন্ট করেছিলেন যা আমাদের কাছে ব্যাখ্যা করে আমরা কি আসলে ইনট্যুইটিভ নাকি অধিক ডেলিভারেটিভ। তিনি এ টেস্টের নাম রেখেছিলেন CRT (Cognitive reflection test)

নিচের সমস্যাটি লক্ষ্য করুনঃ

একটি ব্যাট ও বলের মূল্য ১.১০ ইউএস ডলার  ব্যাটের দাম বলটি থেকে ১ ডলার বেশি। তাহলে বলটির দাম কত?  অধিকাংশ মানুষের মাথার এর উত্তর হবে ১০¢ ।

খুব দ্রুত তাদের ইনটুইটিভ মাইন্ডে এ উত্তরটিই আসবে। প্রকৃত প্রশ্নটি হলো আপনি আসলে চেক করে দেখেছেন নাকি স্বজ্ঞা যা বলেছে শুধু সেটিই গ্রহণ করেছেন? আপনি যদি বিশ্লেষণ করে দেখেন তবে বুঝতেন, বলটির মূল্য ১০¢  আর ব্যাটের মূল্য তার থেকে ১.০০ ডলার যা আসলে বল থেকে বেশি। যদি বেটের মূল্য বল থেকে এক ডলার বেশিই হয় তবে তার মূল্য হবে ১.১০$ আর অন্যদিকে বলটির মূল্য ১০ ¢! অতএব উভয়ের একত্র মূল্য ১.২০$! অতএব উত্তর কখনোই 10¢ হবেনা।

খুব অল্প সংখ্যক মানুষই সঠিক উত্তর দিতে পেরেছিল আর সঠিক উত্তর কখনোই 10¢C নয়। ফ্রেডরিক সিদ্ধান্তে এসেছিলেন যে- এ ধরণের মানুষ তাদের ইনটুইশনকে অবদমন করে- ও ব্যাপারটাকে চেক করে দেখে। তারা প্রতিক্রিয়া প্রকাশের পূর্বে নিজেদের ভেতরেই সঠিক উত্তর অনুধ্যান করে। CRT তে ব্যাট ও বল প্রবলেমের মত আরও দুটো ক্যারেক্টার ছিল।

একটি লেকে- শাপলার লতা ছিল, প্রতিদিন এ লতাগুলো ডাবল হয়। ৪৮ দিনে এ শাপলার লতা সম্পূর্ণ লেকটি পূরণ করে ফেলবে। এখন প্রশ্ন হলো, অর্ধেক লেক দখল করার জন্য শাপলার  কতদিন সময় লাগবে?

আপনার মস্তিষ্কে নিশ্চয় ২৪ এসেছে, ঠিক না? শুধু আপনি না অধিকাংশ মানুষই এ উত্তরই দিয়েছে। হাজার হাজার মানুষ বলেছে এই প্রশ্নের উত্তর ২৪। কিন্তু যদি শাপলা প্রতিদিন দ্বিগুণ হারে বাড়ে তবে সে একদিনেই ডাবল হয়ে যাবে । অতএব ২৪ দিনে যদি সে হাফ দখল করে তবে ২৫ তম দিনে সে সম্পূর্ণ লেকটিই দখল করে নেবে। কিন্তু প্রশ্নের মধ্যে বলা হয়েছে ৪৮ দিনে এটি সম্পূর্ণ লেক দখল করবে। আসলে এখানে উত্তর ২৪ হবেনা। সঠিক উত্তর হবে ৪৭ কারণ ৪৮ দিনে যদি লতাটি সম্পূর্ণ লেক দখল করে নেয় তবে এর আগের দিনই লতাটি ছিল হাফ। মূলত , নিয়মানুসারে, যেকোনো দিনই লতাটি ডাবল হতে পারে, যদি যেকোনো দিনই লতাটি ডাবল হয় তবে কোনো একটি নির্দিষ্ট দিনের আগের দিন সে অবশ্যই হাফ ছিল। যদি এখানে বলা হতো লতাটি ৩ দিনে পুরো লেক দখল করে তবে দুদিনে সে হাফ লেক দখল করতো, যদি পুরো লেক ৫ দিনে দখল হতো তবে সেক্ষেত্রে হাফ লেক দখল করতে ৪ দিন প্রয়োজন হতো। এবার আর একটি প্রবলেম দেখুনঃ

যদি ৫ টি মেশিন ৫ মিনিটে ৫ টি ইউজেট তৈরি করে তবে একশটি মেশিন কত মিনিটে একশত ইউজেট তৈরি করবে?

আগেই বলে রাখছি এখানে উত্তর কখনোই ১০০ হবেনা। CRT এর এই এক্সপেরিমেন্ট থেকে আমরা দেখতে পাই যে, মানুষের স্বজ্ঞা CRT এর প্রতিটি ক্ষেত্রে ভুল সিদ্ধান্তে উপনীিত হচ্ছে। একমাত্র তখনই তাদের পক্ষে সঠিক সিদ্ধান্ত নেয়া সম্ভব যদি তারা তাদের স্বজ্ঞাকে অবদমন করে এবং সঠিক উত্তর পাওয়ার জন্য কিছুক্ষণ গণনা বা অনুধ্যান করে। অধিকাংশ মানুষই বিরক্ত হতে চায়না। তারা তাদের স্বজ্ঞামূলক মনের ভুল উত্তরকে অবদমন না করে, এবং ক্ষুদ্র পরিমাণ অনুধ্যানের মাধ্যমে সঠিক উত্তরটি নির্ধারণ করার পরিবর্তে, তারা স্বজ্ঞামূলক উত্তরই প্রদান করে যেটি তাদের মনের মধ্যে প্রথম বের হয়ে এসেছিল।

আমেরিকার পপুলেশনের ২০% মানুষ CRT- তে ভালো করেছিল। ম্যাথমেটিশিয়ান ও ইঞ্জিনিয়াররা কবি ও চিত্রশিল্পী থেকে ভালো করেছিল কিন্ত তারা ততটা ভালো করেনি। ম্যাসাচুসেটস ইউনিভার্সিটির ৪৮% CRT টেস্টে সঠিক উত্তর প্রদান করতে পেরেছিলো এবং প্রিন্সটন ইউনিভার্সিটির ২৬%! CRT দুটি গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য তৈরি করেছিল যারা তাদের মস্তিষ্কে যা আসে তা বলে দেয়ার পরিবর্তে রিফ্লেক্ট বা চিন্তা করে আর যারা কোনোপ্রকার রিফ্লেক্ট না করেই সরাসরি উত্তর দিয়ে দেয়। যারা অনুধ্যান না করেই উত্তর দেয় তারা মূলত স্বজ্ঞাজাত চিন্তার উপর নির্ভরশীল আর যারা রিফ্লেক্ট করে তারা অধিক পরিমাণে নির্ভরশীল তাদের মস্তিষ্কের অনুধ্যান ক্ষমতার প্রতি। এদেরকে যখনই কোনো সমস্যা দেয়া হয় তারা সেটা নিয়ে গভীরভাবে ভাবে এবং এরা কিছু ভুল করলেও- কোনো ফাঁদে পড়েনা, যেমনটি নন- রিফ্লেক্টিভরা পতিত হয়। তারা কোনো একটি স্টেটমেন্ট যথাযথ অর্থ তৈরি করে  কিনা নাকি শুধুই বিশৃঙ্খল শব্দের সংগ্রহ সে ব্যাপারে যথেষ্ট সতর্ক থাকে। তারা আবেগ তাড়িত না হয়ে ঝুঁকি গ্রহণ করতে পছন্দ করে। এটা অনেকটা এমন যে তারা সম্ভাবনাকে গণনায় নেয় এবং দীর্ঘসময় অপেক্ষা করে কারণ হয়তো তারা বড় কোনো পুরস্কার পেতে পারে। এছাড়া অন্যান্য দিক থেকেও তারা ভিন্ন। অধিক রিফ্লেক্টিভরা মিল্ক চকলেটের তুলনায় ডার্ক চকলেট বেশি পছন্দ করে। এবং এদের মধ্যে ঈশ্বরে বিশ্বাস করার প্রবণতা খুবই কম।

CRT -এর মাধ্যমে সে সকল ব্যক্তি অধিক রিফ্লেক্টিভ প্রমাণিত হয়েছে যারা এক্সপ্লেইনেটরি ডেপথের ইলিউশনে আক্রান্ত হয়না। এ টেস্টে যারা শূন্য পেয়েছে তারা গভীর এক্সপ্লেইনেটরি ইলুশনে ভোগে। অধিক রিফ্লেক্টিভরা ব্যাখ্যা প্রদানের পূর্বে ও পরে তাদের বক্তব্যের ব্যাপারে অপরিবর্তনীয় থাকে। আর অন্যদিকে যারা শুধু স্বজ্ঞার উপর ভর করে উত্তর প্রদান করে তাদের নিজেদের প্রাথমিক বিচারের উপর তেমন কোনো বিশ্বাস কাজ করেনা।  স্বজ্ঞা খুবই সরল একটি জিনিস। এটি মোটামুটি আমাদের ভালোই এনালাইসিস করতে সাহায্য করে আর পাশাপাশি এটি আমাদের এমন একটি ইলিউশনও প্রদান করে যে আমরা বেশ ভালোই জানি। কিন্তু আমরা যখন অনুধ্যান করি তখন আমরা বুঝতে পারি যে বিষয়টি আসলে ঠিক কতটা জটিল আর এটি আমাদের নিকট প্রকাশ করে আমরা আসলে ঠিক কতটা কম জানি।

CRT টেস্টে আরো একটি প্রশ্নের উত্তর পাওয়া যায় কেনো, ভালো স্কোরকারীরা ইলিউশন অব এক্সপ্লেনটরি ডেপথ দ্বারা আক্রান্ত হয়না। তাদের দুই পক্ষের নিকট বিভিন্ন প্রোডাক্ট দেখানো হয়৷ যে সকল ব্যক্তি CRT- তে খারাপ রেজাল্ট করেছে তারা সে সকল প্রোডাক্টই পছন্দ করেছে যেগুলোতে ব্যাখ্যা বিশ্লেষণ কম, যে সব প্রোডাক্টে অতিরিক্ত ইনফরমেশন দেখা যায় বা অধিক ডিটেইলস সে সকল প্রোডাক্টের সামনে আসলেই তাদের ব্রেন শাট-ডাউন করে। আর অন্যদিকে যারা CRT টেস্টে ভালো করেছে, তারা পন্যের ডিটেইলস অনুসন্ধান করে, যে সকল প্রোডাক্টের মধ্যে ডিটেইলস বর্ণনা করা হয়েছে তারা সেগুলোকেই পছন্দ করে,  এমনকি তাদেরকে বলতেও হয়না। আর এখান থেকেই ব্যাখ্যা করা যায় কেনো CRT টেস্টে যারা ভালো স্কোর করে তারা ইলিউশন অব এক্সপ্লেইনেরি ডেপথ দ্বারা আক্রান্ত হয় না।

স্বজ্ঞা ব্যক্তিগত, এটি আমাদের মাথার ভেতর, এটা প্রাইভেট। আর অনুধ্যান বা ডেলিভারেশন আমাদের দেখিয়ে দেয় আমরা যা জানি তা আসলে আমরা কতটুকু জানি, নাকি আমাদের জ্ঞান শুধুই ভাসাভাসা। যেমন আমি যখন কাকে নির্বাচনে ভোট দেবো সে ব্যাপারে অনুধ্যান করবো তখন আমি সমাজের অন্যান্যদেরকে তার ব্যাপারে প্রশ্ন করবো। অতএব আমাদের অনুধ্যান নির্ভর করে সামাজিক জ্ঞানের উপর। আমাদের মস্তিষ্কের স্বজ্ঞার ইলিউশন ব্যাখ্যা করার একটি উপায় হলো, মূলত আমাদের মস্তিষ্কের ইনটুইশনের সাথে সম্পৃক্ত সিস্টেম সে কি ব্যাপারে অনুধ্যান করবে সেটিকে সম্পূর্ণ উপেক্ষা করে। আপনি যদি কাউকে প্রশ্ন করেন, আপনি কি আপনার টয়লেট সম্পর্কে জ্ঞান রাখেন? সে উত্তরে হয়তো আপনাকে বলবে, “কেনো নয়? আমি তো বেশ কম্ফোর্ট ফিল করি।” কিন্তু যখনই আপনি তাকে বলবেন সে টয়লেট সম্পর্কে কি জানে তা ব্যাখ্যা করার জন্য, সে তার ক্ষমতা হারাবে কারণ স্বজ্ঞা ভাসা ভাসা জ্ঞান রাখে। রিয়েল নলেজ অন্যত্র।

আপনার শরীর ও বিশ্বের সাথে চিন্তা করুনঃ

কগনিটিভ সায়েন্স মানব বুদ্ধিমত্তা নিয়ে গবেষণা করে__ তারা সেই জাদুর উপাদান অনুসন্ধান করে যা বিস্ময়কর উপায়ে মানুষকে অনুভব, চিন্তা ও কর্ম করতে সাহায্য করে। আর অন্যদিকে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স হলো মেশিন ইন্টিলিজেন্স__ কীভাবে এমন একটি মেশিন তৈরি করা যায় যা বুদ্ধিমান উপায়ে কাজ করে। এ দুটি ফিল্ড আধুনিক কম্পিউটার উন্নয়নের সাথে সাথে পাশাপাশি উন্নত হয়েছে। আর এটাও বিস্ময়ের ব্যাপার নয় যে এ দুটো ফিল্ডের ইতিহাস সমান। ১৯৪০ থেকে ১৯৮০ সালের দিকে এআই এর গবেষণায় কম্পিউটারের দিকে মনোযোগ দেয়া হয়। এ গবেষণার উদ্দেশ্য ছিল সিলিকন থেকে এক মহান মন তৈরি করা, হলের মতো, একটি ব্রিলিয়ান্ট কম্পিউটার যা আর্থার সি ক্লার্কের ক্লাসিকে দেখা যায় এবং তার পরবর্তী ফিল্ম A Space Odyssey! হল ছিল দাবা খেলায় বিখ্যাত। কোনপ্রকার মেন্টাল ব্রেকডাউন ছাড়াই সে দুর্দান্ত দাবা খেলতে পারে।

এআই-এর গবেষকরা বিশাল মাপের জ্ঞান এবং জটিল যুক্তিবিচার প্রদান করতে চেয়েছিল কম্পিউটারের ভেতরে। একটি স্মার্ট কম্পিউটার ডিজাইন করা হয়েছিল তাকে জ্ঞানের সকল শাখার তথ্য প্রদান করার মাধ্যমে এবং দ্রুতগামী প্রসেসর যে তার জ্ঞান ব্যবহার করতে পারতো যেকোনো প্রশ্নের উত্তর প্রদান করার জন্য। তারা এমন এক সুপার রোবট তৈরি করার স্বপ্ন দেখে যে সকল সমস্যাকে জয় করতে পারে, যেকোনো ফাংশন সম্পাদন করতে পারে যা একজন মানব ব্যবহারকারী চাইলেই তার কাছ থেকে পেতে পারে। কিন্তু দুঃখজনকভাবে ২০০৩ সালে এমআইটির মার্বিন মিনস্কি বলেন, এখনো এমন কোনো কম্পিউটার নেই যার কমন সেন্স আছে। এমন কোনো কম্পিউটার নেই যে কক্ষের চারপাশে একবার তাকিয়ে বলবে, Minsky Was Mostly Referring to an old way of doing AI.। এটি এমন একটি পদক্ষেপ যে, একটি বুদ্ধিমান মেশিনারি এমন একটি পদ্ধতিতে কাজ করে যা জটিল ক্যাশ রেজিস্টার থেকে বেশিকিছু নয়। ক্যাশ রেজিস্টার ইনফরমেশন গ্রহণ করে, সে কিছু কম্পিউটেশন করে যখন আপনি সেখানে বসে থাকেন এবং অপেক্ষা করেন আর তারপর একটি আউটপুট বের করে দেয়। এ ধরণের ট্রেডিশনাল ও স্টেপ বাই স্টেপ কম্পিউটেশন সময় অপচয় করে ও খুবই অপর্যাপ্ত। এ জন্য একটি কম্পিউটারের বিপুল পরিমাণ সাধারণ নিয়মের প্রয়োজন হয় এক সেট সিম্বলকে অন্য সেটের সিম্বলে পরিণত করার জন্য। এটি সম্ভবত এ রুলসগুলোকে খুব দ্রুত প্রয়োগ করে কিন্তু এটি প্রতিবার শুধু একটা রুলসই সিম্বল  ট্রান্সফর্মিং- এ ব্যবহার করে। এমনকি কম্পিউটারে একটি অত্যন্ত সাধারণ এরিথমেটিক করার জন্যও সে হাজার না হলেও, শতাধিক সরল অপারেশনের পরম্পরা দাবি করে। এ ধরণের সিম্বল  প্রসেসিং এআই এর রয়েছে অতি-ক্ষুদ্র সফলতা, যেমন- একটি পোগ্রাম যা ভালো গেম খেলতে পারে অথবা ডাক্তারকে পরামর্শ দিতে পারে কিন্তু প্রাচীন গবেষকরা যে সুপার ইন্টিলিজেন্ট কম্পিউটিং মেশিনের কথা ভেবেছিলো এটি তেমন কিছু করে না।

শেষের শুরুটা এসেছিল দার্শনিক জন হাউজল্যান্ড থেকে, যিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দর্শনের অগ্রদূত, যিনি Good old fashioned artificial intelligence এর প্রকল্পটিকে প্রত্যাখ্যান করেছেন। GOFAI কল্পনা করেছিলেন যে, সফটওয়্যার ও হার্ডওয়্যারের রিয়েল্ম সম্পূর্ণ স্বতন্ত্র। এলগোরিদম হলো সফটওয়্যার এবং সেগুলো হার্ডওয়্যার থেকে স্বাধীনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। প্রিন্সিপাল অনুসারে, সেগুলোকে যেকোনো কম্পিউটারে রান করা যায় যেটি পর্যাপ্তভাবে ক্ষমতাবান। আর এই সেন্স থেকে হার্ডওয়্যার আসলে কোনো ব্যাপার না। হার্ডওয়্যার সম্ভবত কম্পিউটেশনের স্পিড নির্ধারণ করে কিন্তু এটি অন্যান্য কম্পিউটারের মতো একই কম্পিউটেশন সম্পাদন করে। আর এভাবে বলা যায় মেশিনের ইন্টিলিজেন্সের বোধ সরাসরি মানুষের দ্বৈত ইন্টিলিজেন্সের উত্তরসূরি যা ফ্রেন্স দার্শনিক রেনে ডেসকার্টিস দ্বারা সমর্থিত। ডেসকার্টিস দাবি করেন যে মানুষের মন কোনো ম্যাটারিয়াল উপাদান নয়, এটি ম্যাটারিয়াল বডি থেকে সম্পূর্ণ আলাদা বিষয়। আর এজন্য ডেসকার্টিস বলেছিলেন, Cogito ergo Sum, I think therefore i am__এটা তার দৃষ্টিভঙ্গিকেই প্রকাশ করে __ তার জ্ঞান যে সে অস্তিত্বশীল__এটা চিন্তা থেকে নির্গত হয়, কোনো ফিজিক্যাল বডি থেকে নয়। আর এ জন্য তিনি সিদ্ধান্তে উপনিত হন যে, চিন্তা আসলে স্পিরিচুয়াল রিয়েল্মে অবস্থান করে, এর অবস্থান ফিজিক্যাল দেহে নয়। কিন্ত এ দুটি জগত একে অন্যের সাথে ইন্টারেক্ট করে। অবশেষে, চিন্তা বিশ্বকে জানে আসলে ভৌত শরীরের মাধ্যমেই; আমরা যে তথ্য ভাবি তা চোখ, কান, নাক ও অন্যান্য সেন্সরি অর্গানের মধ্য দিয়ে প্রবেশ করে। এবং সেগুলো অন্যান্য ডিরেকশনেও ইন্টারেক্ট করে। চিন্তা সিদ্ধান্ত তৈরি করে যা শরীরকে বলে কি করতে হবে। ডেসকার্টিস চিন্তার লোকাসও সনাক্ত করেন।  স্পিরিচুয়াল ও ফিজিক্যাল রিয়েল্ম একে অন্যের সাথে কথা বলে, তার মতে এটা ঘটে পিনিয়াল গ্ল্যান্ডের মাধ্যমে। GOFAI নিজেও চিন্তা ও কর্মকে দুটি ভাগে ভাগ করেন। ইম্যাটারিয়াল সফটওয়্যার এবং ম্যাটারিয়াল হার্ডওয়্যার হিসেবে। GOFAI -এর ছিল কিছু প্রধান ব্যর্থতা। আর এটাকে বুঝতে নিচের কবিতাটি খেয়াল করুন। আর্নেস্ট লরেন্সের লেখা “Casey at the Bat” –

The outlook wasn’t brilliant for the mudville nine that day:

The score stood four to two, with but one inning more to play.

আপনারা যারা এ কবিতার সাথে পরিচিত তার মুডভিল ভক্তদের কথা জানেন।

“A straggling few straggling few got up to go in deep despair. The rest clung to that hope which spring eternal in the human breast;

They thought, “if only casey could but get a Whack at that__

We’d put up even money now, with Casey at the bat. “

আপনি হয়তো এটাও জানেন তারা অবশেষে তাদের ইচ্ছা পূরণ করতে পেরেছিলঃ

And now the pitcher holds the ball, and now he let’s it go,

And now the air is shattered by the Force of Casey’s Blow.

কোনো প্রকার মধ্যস্থতাকারীর সতর্কতার প্রয়োজন নেই; আমরা আপনাকে বলবোনা যে পরবর্তী সময়ে কি ঘটবে, আমরা চাই আপনি সম্ভাবনা গণনা করুন। আপনি যদি বেসবল সম্পর্কে জানেন, আপনি হয়তো এটাও জানেন ক্যাসি বলটা মারে বা দোলায় বা মিস করে। যদি সে এটিকে আঘাত করে তবে সম্ভবত সে এটিকে কঠিনভাবে আঘাত করেছে, এভাবে সে বলটিকে বিরক্ত করতে পারে এবং ড্রপ সুট করেছে । মনে করুন, সে এটিকে আঘাত করেছে, মনে করুন, সে এটিকে পার্কের বাহিরে উৎখাত করেছে। এ একশন থেকে কি ধরণের কনসিকোয়েন্স নির্গত হবে? তারা হয়তো দৌড় দেবে এবং অন্তত একটা রান করতে সমর্থ হবে। মুডিভিলের দর্শকরা হয়তো প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করবে, তারা লাফালাফি করবে, কেসির গুণের প্রশংসা করবে। কিন্তু সবাই আবার প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করবেনা, বিরোধী পক্ষ প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করবেনা, বাদাম বিক্রতা প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করবেনা, যারা বেসবল বুঝেনা তাদের মধ্যে কোনো এক্সসাইটেশন কাজ করবেনা অথবা যে মহিলাটি তার সন্তান নিয়েই ব্যস্ত সে নির্লিপ্ত থাকবে।

কোন কোন প্রেক্ষাপট পরিবর্তন হচ্ছে আর কোন কোন প্রেক্ষাপট পরিবর্তন হচ্ছেনা তা বোঝা কিন্তু অত্যন্ত কঠিন। আপনি যদি GOFAI -এর একটি কম্পিউটার অপারেটিং সিস্টেম হতেন তবে আপনি বুঝতে পারেন এমন একটি এলগোরিদমের মাধ্যমে প্রতিটি প্রভাব আপনার সফটওয়্যারে প্রোগ্রাম করে দেয়া হতো। বিশ্বের প্রতিটি কর্মের রিপ্রেজেন্টেশন তৈরি করার জন্য আপনাকে প্রতিটি পরিবর্তনের একটি দীর্ঘ তালিকা প্রদান করা হতো। হয়তোবা এত বিপুল পরিবর্তনের তালিকা অন্তর্ভুক্ত করা হতো যে আপনি এটা তৈরিই করতে পারবেন না, প্রকৃতপক্ষে এ তালিকাটি হতো অসীম লম্বা। কী পরিবর্তন হবে আর কী পরিবর্তন হবেনা প্রোগ্রামিং-এর এ সমস্যাটিকে কম্পিউটার সায়েন্টিস্ট ও দার্শনিকরা ‘ফ্র‍্যাম প্রবলেম’  বলে থাকেন। বিপুল সংখ্যক আইডিয়ার অস্তিত্ব থাকার পরও এটি সমাধান থেকে বহু দূরে৷ কেনো এ সমস্যাটি সমাধান করা এত কঠিন তা বুঝতে হলে আপনাকে বুঝতে হবে এটি সমাধান করার জন্য আপনার কি প্রয়োজন। আপনি হয়তো বেসবলের নিয়ম সম্পর্কে জানেন কিন্তু আবার আপনাকে এটাও জানতে হবে কেনো কিছু মানুষ পজেটিভ ও কিছু মানুষ নেগেটিবলি রিয়্যাকশন  করে। আপনার মানুষের কালচার সম্পর্কে বিস্তারিত জ্ঞান রাখতে হবে এটা বোঝার জন্য যে কেনো কিছু মানুষ কেয়ার করে আর কিছু মানুষ কেয়ার করেনা। আপনাকে সামান্য ফিজিক্সও জানতে হবে এটা বোঝার জন্য যে কেনো দূরের দর্শকরা প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করছেনা। আর এ সব জ্ঞান নির্গত হবে শুধু কবিতার কয়েকটি লাইন থেকে আর তারপর আপনাকে মূল ফিচারগুলো বিবেচনায় নিতে হবে সকল প্রাসঙ্গিক জ্ঞান প্রকাশ করার জন্য।

এখানে আরো একটি সমস্যা আছে যা GOFAI FACE করে। কল্পনা করুন, আপনি জঙ্গলের ভেতর দিয়ে পথ চলছেন। আপনি যে প্রতিটি স্টেপ গ্রহণ করছেন সবই এডভেঞ্চার। আপনার পায়ের নিচে লাঠি পড়ছে ও বিভিন্ন উঁচু-নিচু পাথর। প্রতি পদক্ষেপে আপনার পা পরিবেশকে গণনা করবে। উচ্চমাত্রিক পর্যায়ে এটি সে ডিরেকশনেই পথ চলবে যে ডিরেকশনে আপনি সিদ্ধান্ত নেবেন। সংক্ষিপ্ত সময়ের ভেতর এটি বিভিন্ন জট ও পথের ভেজা স্থানগুলো উপেক্ষা করবে। আরো সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে সে যেখানে ল্যান্ড করছে সেখানে নিজেকে সমন্বয় করবে। পথে যদি নুড়ি পাথর থাকে সে নিজেকে আলতোভাবে সরিয়ে নেবে।

The Symbolic Robotics Manifesto, aka The GOFAI Manifesto
কর্ম বিরতিতে পরিকল্পনা করলে যা হয়।

আমার পা যদি প্রতিটি সিদ্ধান্ত পরিকল্পনামাপিক গ্রহণ করতো তবে আপনার নার্ভাস সিস্টেম পায়ের সুনির্দিষ্ট ট্রাজেক্টরি এবং আপনার পা’কে নিয়ন্ত্রণকারী প্রতিটি পেশীকে গণনা করতো, যদি এটি সে সকল রুট পরিকল্পনা করতো যা আপনাকে সেখানে নিয়ে যেতো যেখানে আপনি যেতে চান, প্রতিবন্ধকতা অতিক্রম ও গ্রাউন্ডের সাথে সমন্বয়ের মাধ্যমে, তবে আপনাকে বিপুল পরিমাণ কম্পিউটেশনের ভেতর দিয়ে যেতে হতো। এটা হলো সে মাপের কম্পিউটেশন যা একটি সুপারকম্পিউটারকে ব্যাস্ত রাখার জন্য যথেষ্ট। আপনি যদি আপনার পায়ের গ্রহণ করা প্রতিটি ট্রাজেক্টরিকে গণনা করতেন তবে আপনার ঘণ্টার পর ঘণ্টা চলে যেতো, যদি একদিন সময় নাও নেয়, শুধু একটি ব্লক অতিক্রম করার জন্য। আপনি অজস্র সময় স্থিরভাবে দাঁড়িয়েই কাটিয়ে দিতেন, চিন্তায় প্যারালাইজড হয়ে, ইঞ্জিনিয়ারিং ক্যালকুলেশন করার সময়। আর এটা ছিল তাই যা GOFAI সিস্টেম করতো-  তারা সবকিছু অপটিমাইজ করতো এবং কর্মের পূর্বেই সবকিছু পরিকল্পনা করতো। আর এজন্য GOFAI সিস্টেম একটি কফি তৈরি করতে গিয়ে অধিকাংশ সময় চিন্তা ও পরিকল্পনা করতে করতেই কাটিয়ে দিতো। এটা ঠিক যে আমাদের আজকের কম্পিউটারগুলো খুবই দ্রুতগতিতে কাজ করে, তারা অসাধারণ দ্রুত গতিতে গণনা করে। কিন্তু এমনকি আজো এ কম্পিউটারগুলো GOFAI এর জন্য যথেষ্ট নয়। আমাদের আজকের রোবটগুলো এত দারুণ কারণ তারা বিকল্প পদ্ধতির কম্পিউটেশন সিস্টেম ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করার জন্য। আর এ স্টাইলটি অনুকরণ করা হয়েছে প্রাণীজগত দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে।

শারীরীক বুদ্ধি

রডনি ব্রুকস ১৯৮০ সালে প্রায় ২০ বছর ধরে এমআইটির একজন কম্পিউটার সায়েন্স প্রফেসর ছিলেন। রোবটিক্সে তিনি একটি বিপ্লব সৃষ্টি করেন। তিনি প্রাচীন নিয়ম অনুসরণ না করে, সম্পূর্ণ অপ্রচলিত পদ্ধতিতে এমন একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম তৈরি করলেন যেটিকে খেলায় হারানো ছিলো খুব কঠিন। ব্রুকস মূলত GOFAI রোবটদের সে পদ্ধতি ব্যবহার করেনি যারা একটি নির্দিষ্ট কাজের সাথে জড়িত সকল বর্ণনা কম্পিউটারকে প্রদান করতো। কোনো একজন প্রোগ্রামার সাবধানতার সাথে এটা নির্ণয় করে যে সে কি গণনা করবে। (যেমন কিভাবে অ্যারিথমেটিক করবে, ঘরে হাঁটাহাঁটি করবে অথবা Tic-Tac-Toe গেম)। প্রথমে আপনি সুসঙ্গায়িত একটি রেসিপি লিখুন, একটি এলগোরিদম __ এবং তারপর একটি রোবটকে প্রোগ্রাম করুন যে সেই রেসিপি ফলো করবে তাকে সুস্পষ্ট এক সেট রুলস অনুসরণ করার নির্দেশনা প্রদানের মাধ্যমে। ব্রুকস মনে করেননা যে, সত্যিকার বুদ্ধিমান রোবটের এ ধরণের সুস্পষ্ট ইনস্ট্রাকশন জানার প্রয়োজন আছে।

ব্রুকস মূলত রোবটিক্সে বিকল্প একটি পদক্ষেপের মাধ্যমে চ্যাম্পিয়ন হয়েছে যেটিকে বলে Embodied Intelligence, যেটি বায়োলজিক্যাল ক্রিয়েচারদের অনুসরণ করে ডিজাইন করা। বিবর্তন কোনো প্রাণীকে এমনভাবে ডিজাইন করেনা হুট করে অনেক ঊর্ধ্বে চলে যাবে। বরং নতুন নতুন প্রজাতি খুব ধীর গতিতে প্রকাশ হয়, হাজার হাজার বছর খরচ করে, পূর্বসূরিদের কাছ থেকে ধীরে ধীরে বায়োলজিক্যাল ফাংশনগুলো উত্তরাধিকার সূত্রে পুঞ্জিভূত হওয়ার মাধ্যমে। প্রথম মানব সভ্যতা কিন্তু তার আজকের এ রুপে পরিপূর্ণ বিবর্তিত হয়নি, মানুষ বিবর্তিত হয়েছে সরল জীবনের রুপ থেকে, জীবন বিবর্তিত হয়েছে এমন এক রুপ থেকে যারা চিন্তা করতে পারতোনা কিন্তু তারা সাঁতার কাটা ও হামাগুড়ি দেয়ার মতো কাজ করতে পারতো, খাবার অনুসন্ধান করতো এবং বংশবৃদ্ধি করতো। তাদের সিস্টেম এগুলো করার জন্যই ডেডিকেটেড ছিল, আর যে সিস্টেম প্রাকৃতিক নির্বাচনে টিকে থাকতো তখন সেটি মাছ, পতঙ্গ এবং প্রাণী ও মানুষ হিসেবে অপারেট করতো। যখন প্রাণীরা হাঁটতো, তারা সেই নিউরাল পথই ব্যবহার করতো যা তাদের পূর্বসূরিদের মস্তিষ্কে মিলিয়ন মিলিয়ন বছর পূর্বে বক্র হয়েছিল, আর তারপর তারা আরো মসৃনভাবে হেলেদুলে পথ চলতো অধিক থেকে অধিক জটিল অঙ্গের উপর। আর এ জন্য প্রাচীন প্রাণীদের ছিল একটি শাশ্বত সিস্টেম যেটি বিবর্তিত হয়ে স্তন্যপায়ীদের চোখ, নাক ও কানে পরিণত হয়েছিল।

আর এজন্য ব্রুকসের দল যখন একটি রোবট তৈরি করে, তারা শুধু একটি অতি-সাধারণ মেশিনের মতো হাঁটতে জানে, এরবেশি কিছু নয়। কিন্ত হাঁটার ক্ষেত্রে তারা যথেষ্ট দক্ষ। তারা প্রতিটি স্টেপ বিশদ বিস্তারিত সহকারে পরিকল্পনা না করে, শুধু সঠিক সময়ে পরিবেশকে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। তাদের অঙ্গগুলো সেন্ট্রাল-প্রসেসিং সিস্টেমের সকল বিস্তারিত না জেনেই পরিচালিত হয়। তাদের অঙ্গগুলো স্মুথলি স্প্রিং করে এবং কম্পন আর তারা স্বতঃস্ফূর্তভাবে খুব সিম্পল একটি সমস্যাকে অত্যন্ত বুদ্ধিমত্ত্বার সাথে সমাধান করতে পারে।

ব্রুকসের রোবটরা প্রতিবন্ধকতাগুলো ব্যক্তিগতভাবেই উপেক্ষা করতে পারে এবং খুব সহজেই সমন্বিত হয়, তাদের সেন্ট্রাল অথোরিটি তাদেরকে কোনো নির্দেশনাই দেয়না। এই রোবটরা কোনো ধাঁধা সমাধান করতে পারেনা কিন্তু এরা খুবই স্থিতিশীলভাবে হাঁটতে পারে। ব্রুকের ধারণা ছিলো আরো অত্যাধুনিক রোবট এটি ব্যবহার করতে পারবে তার মধ্যে আরো জটিল কাজ দেয়ার মাধ্যমে। হয়তো একটি নতুন মডিউল যা সম্ভবত বেসিক ওয়াকিং মডিউল সেটি হয়তো তাদেরকে সেন্স অব লাইট ও ভিজুয়াল সিগনাল ইন্টারপ্রেট করতে সাহায্য করতে পারে। এমন একটি রোবটের দৃষ্টান্ত হলো iRobot Roomba যে একজন ভ্যাকুয়াম ক্লিনার। এমন একটি রোবট হয়তো আপনি নিজেই অর্জন করতে পারেন।

The iRobot Roomba 981 Can Be Yours For Only $399

এগুলো ডিশের মতো কিছু একটা, এরা মানুষের কক্ষে ঘুরে বেড়ায় তারা প্রতিবন্ধকতা এড়িয়ে চলে অথবা ভয়ানক কোনো সিঁড়ি । একটি রোম্বার দুটি চাকা থাকে যেগুলো স্বাধীনভাবে কাজ করে এবং এক ঝাঁক সেন্সর যা বলে যে এটি কোনোকিছুর সাথে ধাক্কা খেতে যাচ্ছে কিনা। রোম্বা যদি কোনো দেয়ালের সাথে ধাক্কা খায় তবে সে সেখান থেকে ঘুরে যায় এবং অন্য কোথাও চলে যায়। কিন্ত রোম্বার কোনো মাস্টার প্লান নেই, এর চাকাগুলো শুধু ঘোরে, বিভিন্ন ডিরেকশনে। এর সেন্সর ও কন্ট্রোলার প্রত্যেকেই তাদের কাজ করে এটা না জেনে যে কি সংঘটিত হতে যাচ্ছে। প্রতিটি অংশই সিম্পল কিছু কাজ করে একটি বৃহত ফলাফল সৃষ্টির মাধ্যমে যা খুবই দারুণ ; এটি শুধু আপনার ফ্লোরকে ভ্যাকুয়াম করে।

এ ধরণের রোবটের ডিজাইন যেগুলোর শারীরিক বুদ্ধি আছে তাদেরকে বলা হয় Subsumption Architecture কারণ উচ্চমাত্রিক মডিউল ডিজাইন করা হয় নিন্মমাত্রিক মডিউলগুলো সংযুক্ত করার মাধ্যমে। এটি একটি গ্রেন্ড হায়ারার্কি মেনে বুদ্ধিমত্ত্বা ধারণ করে; উচ্চমাত্রিক জটিল কাজ সম্পাদন করে সরল স্কিলগুলো সমন্বয় করার মাধ্যমে।

এখানে জটিল কাজগুলো প্রচুর পরিমাণ গণনা ও পরিকল্পনার মাধ্যমে হয়না। কিন্তু এখানে এক্টর-এর একটি পরম্পরা নিয়োগ করা হয়, নিন্মস্তর থেকে, শুধুমাত্র পরিবেশকে সাড়া দেয়ার জন্য। ব্রুকস এমন কোনো রোবট তৈরি করেনি যা আসলে জটিল কিছু করে কিন্তু তার এ ধারণা মূলধারার রোবটিক্সের মিনিমালিস্ট ডিজাইন উন্মুক্ত করে। তাদেরকে জটিল ক্ষমতা দিয়ে তৈরি না করে, তাদেরকে শুধু তৈরি করা হয় ইফেক্টিভলি পরিবেশকে প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করার জন্য যে বিশ্বে তারা অপারেট করছে। আর এ পদ্ধতিতে তারা প্রতিটি ক্ষুদ্র পদক্ষেপ পরিকল্পনার মাধ্যমে গণনা করে না। বিশ্ব তাদের উপর প্রচুর পরিমাণ কম্পিউটেশন করে।

মানুষ কিভাবে চিন্তা করে এটি বোঝার জন্য সংশ্লিষ্ট বিপ্লব এখানেও ঘটেছিল। ওল্ড ফ্যাশনের GOFAI এর মতো ওল্ড ফ্যাশনের কগনিটিভ সায়েন্সের ধারণা ছিল যে মানুষ গোফাই-এর সাথে তাদের সকল ফিচার শেয়ার করে।

এ ধারণা অনুসারে, মানুষ কম্পিউটারের মতো সিম্বল প্রসেস করে কিন্তু হিউম্যান সফটওয়্যার ব্যবহার করে, তারা যুক্তিবিচার করে সিদ্ধান্তে উপনীত হয় ও মেমরিতে সঞ্চিত স্মৃতি অনুসারে ফলাফল পরিপূর্ণ করে।

ধারণাটি ছিল মানুষ রিম অব কম্পিউটেশনে জড়িত হয় বিশ্বের মডেল তৈরি করার জন্য। আমরা নেভিগেট ও সিদ্ধান্ত গ্রহণ করি গণনা করার মাধ্যমে যার মাধ্যমে আমরা আমাদের কর্মের শ্রেষ্ঠ ধারা খুঁজে বের করি, ইনফরমেশন সংরক্ষণ ও ধারাবাহিকভাবে আমরা যা জানি তা আপডেট করার মাধ্যমে। কিন্তু যদি আসলেই আমরা এভাবে চিন্তা করতাম তবে আমাদের ডুবে যাওয়ার কথা ছিল।

কিন্তু আমরা সবসময় বিশ্বের মডেল প্রস্তুত করার জন্য ব্যস্ত যা বিশ্বকে ডেসক্রাইব করতে পারে। একটি এক্সপেরিমেন্টের পরম্পরায় দেখা যায়, অংশগ্রহণকারীদেরকে কম্পিউটার স্ক্রিনে প্রদর্শিত একটি টেক্সট পড়তে বলা হয়েছে। প্রতিটি অংশগ্রহণকারীর চোখে একটি করে আই-ট্র‍্যাকিং ডিভাইস ছিল যা কম্পিউটারকে বলছে ঐ ব্যক্তি ঠিক কোন দিকে তাকাচ্ছে।

এ স্টাডিতে অত্যন্ত দারুণ একটা চালাকি করা হয়। কম্পিউটারের পুরো স্ক্রিন জাঙ্ক দ্বারা পরিপূর্ণ ছিল। যা ছিলো বিশৃঙ্খল অক্ষরের সিকোয়েন্স। আর মিনিংফুল সেন্টেন্সটি শুধুমাত্র কম্পিউটারে অত্যন্ত ক্ষুদ্র একটি ইউন্ডোজে প্রদর্শিত হতো যেখানে ঐ ব্যক্তি তাকিয়েছে। কারণ কম্পিউটার জানতো যে ঐ ব্যক্তি আসলে কোন দিকে তাকাচ্ছে। কম্পিউটার এটা ক্ষুদ্র একটি উইন্ডোজে যেখানে দর্শক তাকিয়েছে সেখানে টেক্সটটি দেখাতে সক্ষম ছিল। অতএব যখনই পাঠক তার দৃষ্টি মুভ করছিল লাইনের টেক্সট বরাবর, ইউন্ডোজটিও মুভ করছিল, রিয়েল টেক্স শুধু সে ইউন্ডোজেই প্রদর্শিত হয়েছিল যেখানে ব্যক্তি তাকিয়েছিল যদিও ঐ টেক্সটের চারপাশেই বিশৃঙ্খল অক্ষরের এক বিশাল স্তুপ ছিল।

যে সব গবেষকরা এ স্টাডি চালিয়েছিল তারা আবিষ্কার করেছিল, যতক্ষণ না ইউন্ডোজ অনেক বেশি ক্ষুদ্র হয়ে যায় ততক্ষণ পর্যন্ত অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে কোনো ধারণাই থাকেনা যে তাদের দৃষ্টির বাহিরে আসলে কোনো নন-সেন্স স্ক্রিণ আছে।

এ ডকুমেন্ট সম্পূর্ণ নরমাল মনে হয়েছিল। তারা দেখেছিল কম্পিউটারে কিছুই নেই, শুধু সাধারণ কিছু ওয়ার্ড ছাড়া। সাধারণ ইউন্ডোজ ১৭ থেকে ১৮ ক্যারেক্টার প্রশস্থ। ২-৩ টি ক্যারেক্টার ছিল বাম পাশে যেখানে আপনি তাকিয়ে আছেন আর ১৫ ক্যারেক্টার ডানে কারণ আমরা ইংরেজী বাম থেকে ডানে পাঠ করি।

এখানে মাত্র কয়েকটি ওয়ার্ড ছিল। ৬ টি থেকেও কম। এমনকি যদিও বাহিরের সবকিছু বিশৃঙ্খল অক্ষরের কিছু শব্দ, অংশগ্রহণকারীরা মনে করেছিলো তারা নরমাল টেক্সট পড়ছে। কিন্তু পাঠকের পেছনে দাঁড়িয়ে থাকা ব্যক্তিটি স্ক্রিনের দিকে তাকিয়ে দেখবে এটা পুরোই ননসেন্স, এমনকি রিডারের কাছে যার কোনো ধারণাই নেই। যেহেতু রিডার একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে যেদিকে তাকাচ্ছে সেদিকেই মিনিংফুল কিছু দেখছে এ জন্য তার নিকট মনে হচ্ছে আসলে সবকিছুই মিনিংফুল।

রিডার এখানে যে অভিজ্ঞতা অর্জন করেছে সেটি আসলে প্রকৃত বিশ্ব ছিলোনা, প্রকৃত বিশ্ব ছিল সম্পূর্ণ ননসেন্স। কিন্ত তারা এমন একটি জগত দেখছে যা সেনসিভল টেক্সট দিয়ে পরিপূর্ণ। যেদিকেই তারা তাকাচ্ছে সেন্স তৈরি হচ্ছে আর এ জন্য তারা মনে করছে যা তারা দেখছেনা তাও সেন্স তৈরি করবে।

তারা জগতকে কিছুটা টানেল ভিশনের মাধ্যমে পর্যবেক্ষণ করছে। এটা সম্পূর্ণ ভুলে গিয়ে যে তাদের ক্ষুদ্র ইউন্ডোজের বাহিরে কত বিভ্রান্তিকর সব বস্তু  বাস করছে। এ গবেষণা থেকে বোঝা যায় যে আমরা বিশ্বকে এক পলক দেখেই সিদ্ধান্তে চলে আসি। আমরা কি এমন একটি জগতের মডেল তৈরি করছি আর সেটিকে মঞ্চ নাটকের মতো আমাদের নিজেদের কাছে উপস্থাপন করছি? এটি মনে হয়, বৈশাদৃশ্যপূর্ণ কারণ এখানে আছে সরল এক্সপ্লেইনেশন। অংশগ্রহণকারীরা মনে করছে সবকিছুই সেন্স তৈরি করবে কারণ বিশ্ব খুব স্বাভাবিক ভাবে সেন্স তৈরি করে। অংশগ্রহণকারীরা নরমালিটির অভিজ্ঞতা লাভ করে কারণ যে অতি-ক্ষুদ্র পরিমাণ তথ্য তারা দেখে তাই তাদের অভ্যাসগত জগত তৈরি করে।

এ অনুমান যে বিশ্ব নরমাল আচরণ করছে মানুষকে বিরাট একটি খঁজের যষ্টি দেয়ার জন্য। এর মানে হলো আমরা সবকিছু স্মরণ করতে পারিনা কারণ যে তথ্যগুলো আমরা জানিনা সেগুলো আমাদের বিশ্বে সংরক্ষিত। আমাদের বিশ্বে সকল তথ্য আছে বলেই কিন্তু আমার তেমন কিছু মনে রাখার প্রয়োজন নেই। আমার তথ্যের প্রয়োজন হলে আমি শুধু সেদিকে তাকাবো, আমার শুধু এটা জানা প্রয়োজন স্ক্রিনের উপরে কোন সেন্টেন্সটি বসে আছে, আমার সেটি মনে রাখার কোনো প্রয়োজন নেই।

একজন গবেষক যিনি এই এক্সপেরিমেন্ট করেছিলেন তিনি বলেন, আমাদের ভিজুয়াল এনভায়রনমেন্ট এক প্রকার আউটসাইড মেমরি হিসেবেই কাজ করছে। আপনার প্রাত্যহিক জীবনের অভিজ্ঞতায় এর অন্তর্নিহিত তাৎপর্য কী? এ মুহূর্তে আপনি স্পেস সম্পর্কে কী জানেন? আপনার চারপাশের কোন একটি বস্তুর কথা চিন্তা করুন যেটি আপনার সাথে সম্পর্কযুক্ত। আপনার কি মনে হচ্ছে না যে আপনি স্পেস সম্পর্কে জানেন? যদি একটি মেশিন আপনার মস্তিষ্কে প্রবেশ করে আপনার মন পড়ে সে কি আপনি এখন যে পরিবেশে আছেন তার একটি চমৎকার বিস্তারিত পাবে না? আপনি হয়তো আপনার সম্পূর্ণ মস্তিষ্ক ঘোরাবেন, হয়তো সম্পূর্ণ দেহ মুভ করবেন সম্পূর্ণ ছবি পাওয়ার জন্য। কিন্তু আপনি যেভাবেই তাকান না কেনো আপনি পরিবেশকে এখন সরাসরি যেমন দেখছেন তেমনই দেখবেন। Moving Window Paradigm শুধু এটাই বর্ণনা করছে যে, এই সেন্স অব আন্ডারেস্টেন্ডিং একমাত্র সুস্পষ্ট। আপনার এ বোধ যে আপনার স্থানিক মডেল রয়েছে এটি ইলিউসরি, আপনি যেদিকেই তাকান না কেনো, আপনি শুধু আপনার চারপাশে একটি ক্ষুদ্র স্পোর্ট লাইটই দেখছেন!

1 The moving-window paradigm. A pre-defined window of visible text is... |  Download Scientific Diagram

কেনো আপনার মনে হয় যে আপনি সম্পূর্ণ স্পেসকে জানেন? এর কারণ হলো আপনি যেদিকে তাকান সেদিকেই স্পেসকে দেখেন। আপনি সমগ্র এনভারনমেন্ট সম্পর্কে জানেন এমন একটি সেন্স আপনার মধ্যে প্রতিফলিত হয় এ ফ্যাক্টের কারণে যে সবকিছুই সেন্স তৈরি করবে আপনি যেদিকেই তাকান না কেনো। সবকিছু সেন্স তৈরি করছে কারণ বিশ্ব এমনভাবে আচরণ করছে যেনো আপনি তাকে বোঝেন (আপনি দেখেননি কোন ফার্নিচার সিলিঙে ঝুলছে অথবা বৃক্ষরা কোয়ান্টাম কণার মতো অস্তিত্ব ও অনস্তিত্বে ফ্ল্যাকচুয়েট করছে)। আপনি বিশ্বের অতি-ক্ষুদ্র বিট একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে বোঝেন যদিও আপনি এটাও জানেন সম্পূর্ণ বিশ্ব এখানে আছে যদিও আপনার মাথার ভেতর নয়। আপনি যেদিকেই তাকান আপনি দেখছেন সবকিছু আশ্বাসজনকভাবে সাধারণ এবং আপনি অন্য যা কিছু দেখছেন তার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। বিশ্ব আপনার মেমরি হিসেবে কাজ করছে। আপনি জানেন যে একটি প্রদীপ ডানপাশে কারণ আপনি তাকে বাম পাশ থেকে দেখছেন ।  একটি উপায়ে আপনি আপনাকে বুঝতে পারেন। আপনি চোখ বন্ধ করুন এবং আপনার চারপাশে যা আছে তা পুনর্গঠন করার চেষ্টা করুন। সুনির্দিষ্ট করার চেষ্টা করুন আপনার নর্মাল লাইন অব ভিশনের বাহিরে কি আছে। আপনি যদি অধিকাংশ মানুষের মতো হয়ে থাকেন আপনি বিস্মিত হবেন কত দরিদ্র আপনি এ প্রশ্নটির উত্তর দেয়ার ক্ষেত্রে। আমরা অনুভব করি যে বিশ্ব সম্পর্কে আমাদের মাথার ভেতর একটি মডেল আছে, সবকিছুর ডিটেইলস রিপ্রেজেন্টশন সহকারে। কিন্তু আসলে আমাদের কাছে তা নেই।

সম্ভবত এক্সট্রিম মেমরি সম্পন্ন ব্যক্তিরা তাদের খুলির ভেতর অনেক বেশি কম্পিউটেশন করতে পারে, হয়তো তারা গড়ে অন্যান্য মানুষের তুলনায় বিশ্বাসযোগ্য বিশ্বের মডেলও তৈরি করতে পারে, যদি তাই হয়ে থাকে তবে তারা এক্সটারনাল ইনফরমেশনের উপর নির্ভর করেনা। কিন্তু ডাটা ইন্ডিকেট করছে হাইপারথিসমেসিক ব্যক্তিরাও চমকপ্রদভাবে এক্ষেত্রে অন্যদের মতো। উদাহরণস্বরূপ – AJ তার কোন চাবিটি তালা খুলতে পারবে এ ব্যাপারে সমস্যায় ভুগতো। এক সময় পরীক্ষকরা তাকে চোখ বন্ধ করতে বলে ও জিজ্ঞেস করে তারা কি ধরণের জামা পরিধান করেছে। সে বলতে পারেনি। হাইপারথাইমেসিকদের সম্পর্কে সব চেয়ে মজার ব্যাপার হলো, তারা শুধু তাদের জীবনের অভিজ্ঞতার কথাই স্মরণ করতে পারে, বিশ্ব সম্পর্কে তারা যা বোঝে তা নয়।

বিশ্ব আপনার কম্পিউটার

আমরা এখন আবার বেসবল ফিল্ডে চলে যাবো। আমরা এ থিমটি বুঝতে চাইবো যে আমাদের মস্তিষ্ক প্রচুর পরিমাণ কম্পিউটেশন করে কিনা।  কল্পনা করুন একটি বল সোজাসুজি আপনার দিকে ছুটে আসছে। আপনি কিভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করবেন যে এটাকে ক্যাচ ধরার জন্য? আমাদের প্রাচীন কগনিটিভ সায়েন্স আমাদের বলতো, এ জন্য আপনার খুলির ভেতর ছোট্ট নিউটনকে প্রবেশ করতে হবে।

আপনি ফিজিক্স সম্পর্কে যা কিছু জানেন সবকিছু দিয়ে বলটির ট্রাজেক্টরি গণনা করবেন এবং ভবিষ্যৎ বাণী করবেন বলটি কোথায় গিয়ে পতিত হয়? আপনি সম্ভবত স্কুল জীবনে যে সব গণনা করেছেন তার অধিকাংশ ভুলে গেছেন। কিন্তু এটা সম্ভব যে আপনার মোটর সিস্টেম জানে কী  করা প্রয়োজন। যখন বলটিকে হিট করা হবে তখন এটি প্যারাবোলার আকার ধারণ করবে ( বাতাস ও ফ্রিকশন উপেক্ষা করে) । আপনি যা অনুমান করবেন তা হলো কিছু প্যারামিটার, কোয়াড্রেটিক ইকুয়েশনকে স্মরণ করবেন যা প্যারাবোলাকে ব্যাখ্যা করতে পারে। খুব দ্রুত আপনি গাণিতিক সমস্যাটি সমাধান করবেন আর আপনি এটি পারবেন।

এ ইকুয়েশন আপনাকে বলবে আপনার কোথায় যাওয়া উচিত। এটি একদম GOFAI রোবটের নিয়ম মেনে চলার মতোই। এটি কিছুক্ষণ বসবে ও চিন্তা করবে__ আশাজনক ভাবে দীর্ঘসময় নয় আর তারপর কারেক্ট পজিশনে চলাচল করবে। আসলে এ ধরণের বড় সন্ধি তৈরি করার জন্য আপনার আসলে কোয়াড্রেটিক  ইকুয়েশনকে স্মরণ ও ইন্টারনালাইজ করার প্রয়োজন নেই। আরো একটি সহজ পদ্ধতি আছে যে পদ্ধতিতে আপনি বলটি ক্যাচ ধরবেন, এখানেও আসলে সামান্য চিন্তা জড়িত। ট্রাজেক্টরি ক্যালকুলেট করার পরিবর্তে, একটি চালাকি আছে যার মাধ্যমে আপনি বুঝতে পারবেন বলটি কোথায় যাচ্ছে। আর তা হলো যদি একটি বল আপনার ডিরেকশনে ছুটে আসে এবং বায়ুমন্ডলে উড়তে থাকে আপনি আপনার মাথাটি শূন্যে উঠাবেন ও স্থির দৃষ্টিতে বলটির দিকে তাকিয়ে থাকবেন, আপনার দৃষ্টির ডিরেকশনই বলে দেবে বলটি ঠিক কোথায় পতিত হচ্ছে।

যখনই আপনি বুঝবেন বলটি কোথায় ল্যান্ড করতে যাচ্ছে, আপনি সামনে বা পেছনের দিকে দৌড়াতে থাকবেন, এঙ্গেল কনস্ট্যান্টলি বৃদ্ধি পেতে থাকবে। বলটিকে হিট করার পর তার দিকে চোখ রাখার জন্য, আপনি কনস্ট্যান্টলি আপনার মাথাকে উপরের দিকে নাড়াতে থাকবেন বলটির মোশন ট্র‍্যাক করার জন্য।

যা আপনাকে বিস্মিত করবে তা হলো, আপনি নিরবচ্ছিন্নভাবে আপনার দৃষ্টিকে উঁচু করতে থাকবেন বলটি মাটিতে পতিত হওয়ার প্রক্রিয়া শুরু হওয়ার পর। আপনি যদি দেখেন যে একজন আউটফিল্ডার ক্যাচ ধরার জন্য দৌড়াচ্ছে, আপনি দেখবেন যে সে তার বডি ডিরেকশন ও স্পিড সমন্বয় করার চেষ্টা করছে কেনোনা তার দৃষ্টি ধারাবাহিকভাবে উপরের দিকে মুভ করছে। এই সমন্বয় বলটিকে রুখে দাঁড়ানোর জন্য সঠিক স্পোটের দিকে নিয়ে যাবে। আর তারপর সে এটিকে ক্যাচ ধরবে। পরীক্ষার মাধ্যমে সতর্কতার সাথে বেসবল অভিজ্ঞতার মুভমেন্টকে পরিমাপ করা হয়। এবং সফট বল প্লেয়ার রিয়েল বলটিকেই ক্যাচ ধরে এবং পশ্চাদ্ধাবন করে সে ভার্চুয়াল বলটিকে যেটি অসম্ভব ট্রাজেক্টরি অনুসরণ করে সঙ্গতিপূর্ণ ফলাফল বের করার জন্য। বল প্লেয়াররা কোনো ক্যালকুলেশন করেনা, তারা শুধু বলটির দিকে তাকিয়ে থাকে যা তাদেরকে সঠিক স্পোর্টের কাছে নিয়ে যায়।

এই গেজ ডিরেকশন স্ট্র‍্যাটেজির আরও কিছু উপযোগিতা আছে কারণ এটি গণনা থেকে অনেক সহজ  কিছু। প্রথমত, সকল ইনফরমেশন যা আপনার দরকার তা ইমিডিয়েটলি পাওয়া যায়; কোনোপ্রকার মেমরির প্রয়োজনীয়তা ছাড়াই। আপনি আপনার দৃষ্টির ডিরেকশন বোঝার মাধ্যমে আপনি এটাও বুঝতে পারবেন গ্রাউন্ড আসলে কোথায়? আর আপনি কোনদিকে তাকাচ্ছেন। আপনি দৃষ্টির ডিরেকশনের পরিবর্তনশীলতা বোঝার মাধ্যমে আপনি এটাও জানতে পারেন কত দ্রুত আপনার মাথাকে ঘোরাতে হবে, এমনকিছু যা আপনার সেন্সরি সিস্টেম পূর্বেই জানে।

আর বিপরীতে, GOFAI এর মতো আপনি যদি বিপুল কম্পিউটেশন করতে যান আপনাকে প্যারাবলিক ট্রাজেক্টরি কনস্ট্রাক্ট করতে হবে, এর মানে হলো আপনাকে অন্তত বলটির পথের তিনটি পয়েন্ট আইডেন্টিফাই করতে হবে এবং একটি ম্যাথমেটিক্যাল ফাংশন ইন্টারপোলেট করতে হবে। গেজ ডিরেকশন স্ট্র‍্যাটেজির দ্বিতীয় উপকারিতা হচ্ছে এটি একজন প্লেয়ারকে অনুমোদন প্রদান করে সঠিক উপায়ে মুভ করার জন্য, মুভ করার পূর্বে বিপুল পরিমাণ গণনা করার পরিবর্তে। খেলোয়াড় মূলত ক্রমবর্ধমান গেজ এঙ্গেলের বৃদ্ধির সাথে তাল মিলিয়ে দৌড়াতে থাকে। আর এর ফলে প্লেয়ারের অফুরন্ত সময় ও শক্তি সাশ্রয় হয় যার ফলে সে বলটিকে সঠিক সময়ে ধরতে পারে। এটা কোন ব্যাপার নয় যে কতটা প্রফেশনাল বল প্লেয়ার এ কাজটি করছে।

স্পেসের ভেতর দিয়ে নেভিগেট করার জন্য আমরা এর চেয়েও সরল ও ক্ষমতাবান এক্সাম্পল ব্যবহার করতে পারি যে পদ্ধতিতে আমরা বিশ্বকে ব্যবহার করি। কল্পনা করুন, আপনি গমের ক্ষেতে দৌড়াচ্ছেন। আপনার কাছে মনে হবে যে আপনার কাছের গমের শীর্ষ গুলো পেছনের গমের শীর্ষগুলো থেকে দ্রুতগতিতে মুভ করছে। এটি একইভাবে ঘটে যখন আলো আপনার চোখের পৃষ্ঠে ভ্রমণ করে।

পরিস্থিতির জিওমেট্রিক সিচুয়েশন পদ্ধতিগত কিছু প্যাটার্ন তৈরি করে যা প্রতিফলিত করে আপনি কিভাবে এ ফিল্ডটিকে অতিবাহিত করছেন। আপনি যদি মোড় ঘোরেন তবে গম গাছগুলো ধনুকের আকৃতি গ্রহণ করবে যা আপনার পথকে অনুসরণ করবে কারণ এভাবেই আলো আপনার চোখে সেগুলোকে প্রতিফলিত করবে।

আপনি একটি অপটিক ফ্লো-এর অভিজ্ঞতা অর্জন করবেন একটি প্যাটার্ন যা আলো পৃষ্ঠে প্রতিফলিত হয়ে তৈরি করবে এবং আপনার চোখে আঘাত করবে যখন আপনি মুভ করবেন। আপনি আপেল বাগানে দৌড়ান অথবা গম ক্ষেতে আপনার মধ্যে যে অপটিক ফ্লো কাজ করেছে  একই অপটিক ফ্লো-এর অভিজ্ঞতা কাজ করবে।

আপনি হয়তো দুটি ভিন্ন ভিন্ন ধারা দেখবেন কিন্তু প্যাটার্ন একই। যেমন- আপনার পেছনের গম গাছগুলো খুব ধীরে মুভ করছে আর আপনার পেছনের আপেল গাছ গুলো খুব ধীরে মুভ করছে আপনার সামনের গম ও আপেল গাছ থেকে।

আবার আপনি যদি হাইওয়েতে ভ্রমণ করেন তাহলেও আপনি অপটিক ফ্লো-এর অভিজ্ঞতা অর্জন করবেন। রোডের যে লাইনটি ডিপার্টমেন্ট অব ট্রান্সফোর্টেশন অংকন করেছে সেটি সোজা ও সংকীর্ণ রাখবে।

যতক্ষণ পর্যন্ত না আপনার এক পাশের লাইন অন্যপাশের লাইনের সাথে সমান হারে প্রবাহিত হবে আপনি আপনার লাইনেই অবস্থান করবেন। আমরা এটি ড্রাইভিং সিমুলেটরের এক্সপেরিমেন্ট থেকে জানি। আপনি যদি কম্পিউটারের মাধ্যমে কাউকে সিমুলেটরের ভেতর রাখেন এবং একটি লাইনকে অন্য আর একটি লাইন থেকে দ্রুত গতিতে চলার অনুমোদন দেন তবে ব্যক্তি ধীর গতিতে পাশে চলে যাবে।

ডিপার্টম্যান্ট অব ট্রান্সপোর্টেশন মানুষের অপটিক সেনসিটিভিটিকে ব্যবহার করে সুবিধাভোগ করে যখন তারা চায় যে ড্রাইভার ধীর গতিতে চলুক তখন তারা এমনভাবে লাইনটি পেইন্ট করে যা দেখে মনে হয় তারা পূর্বের থেকে দ্রুত গতিতে চলছে। এই চালাকি সাধারণত হাইওয়ে এক্সিট র‍্যাম্পে গুরুত্বপূর্ণ।

মানুষ অপটিক ফ্লোকে ব্যবহার করে দরজার ভেতর দিয়ে প্রবেশ করার জন্য,যেমন তারা দরজার মাঝপথ দিয়ে প্রবেশ করে আর এজন্য তারা দরজার দু- পাশের চৌকাঠের সাথে ধাক্কা খায় না।

দরজা থেকে আপনার দূরত্ব পরিমাপের একটি উপায় হল, দরজার প্রস্থ অনুমান করা এবং এর মাঝখান দিয়ে ছেদ করার জন্য এঙ্গেলটি গণনা করা। GOAFI রোবট তাই করতো। সে এটা অনুমান করার জন্য প্রচুর গণনা করতো। আর এ ধরণের অনুমান খুবই কঠিন হতো যদি আপনি কোনো রোবট হতেন যার তাড়া আছে। এখানে দ্রুতগতির একটি উপায় আছে, সরল পদ্ধতি, দরজার মাঝখান দিয়ে হাঁটুন এটা নিশ্চিত করার মাধ্যমে যে দরজার দু-পাশ আপনার দিকে একই স্পিডে এগিয়ে আসছে। ( প্রকৌশগতভাবে বললে, এটা নিশ্চিত হোন যে দু-পাশ থেকে আপনার দিকে যে অপটিক ফ্লো আসছে তা সিমেট্রিক্যাল)। আর এটাই হলো তা। আপনি যদি এটা করতে পারেন তবে আপনি রক্তাক্ত   কাঁধ নিয়ে হয়তো ঘরে প্রবেশ করবেন না। আর এভাবেই মানুষ এ কাজটি করে।আমরা এটা বুঝতে পারি যদি আপনি ভার্চুয়াল রিয়েলিটি ব্যবহার করে একপাশের অপটিক ফ্লো বাড়িয়ে তোলেন তবে কোনো ব্যক্তিই আর দরজার মাঝখান দিয়ে প্রবেশ করতে পারবে না। তারা খুব দ্রুত প্রবাহের সাথে পাশ দিয়ে অতিক্রম করবে। মৌমাছি ও অন্যান্য পতঙ্গ এ ধরণের অপটিক ফ্লো ব্যবহার করে। মৌমাছি তাদের বাসায় প্রবেশ করে এবং নিজেদেরকে একটি টানেলের ভেতর গাইড করে। এক্সপেরিমেন্টের মাধ্যমে এটা প্রদর্শন করা হয়েছে যে মৌমাছিরা বিশেষ ধরণের টানেলের ভেতর প্রবেশ করে যেখানে দু-পাশের অপটিক ফ্লো আলাদা আলাদা। মৌমাছি সেই দেয়াল ধরেই পথ চলে যে দেয়ালের দিকে স্লো-অপটিক-ফ্লো কাজ করে। যদি মৌমাছি ও অন্যান্য পতঙ্গরা এটি করতে পারে তবে এর জন্য বিপুল পরিমাণে কম্পিউটেশনের প্রয়োজন হবে না যা এটিকে কিছুটা সিম্পল করে তোলে।

প্রায় সকল এক্সপেরিমেন্ট থেকে প্রমাণিত হয়েছে মানুষ ও অন্যান্য পতঙ্গ ওল্ড ফ্যাশন মডেল বিল্ডার নয় যারা কর্মের মাঝখানে বিরতি দিয়ে দিয়ে গণনা করে। তার পরিবর্তে মানুষ বিশ্বের ফ্যাক্টগুলো ব্যবহার করে __ অপটিক বল ও সারফেসের মতো__ তারা যা করবে তা সরলীকরণ করার জন্য। অজস্র কারণে, আমরা যে সকল ইনফরমেশনে প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করি সেগুলো আমাদের মাথার ভেতর নয়; এ ইনফরমেশনগুলো আছে বিশ্বে। এটি শুধুমাত্র বল ক্যাচ করা অথবা দরজার ভেতর প্রবেশ করার ক্ষেত্রেই সত্য নয়। আমরা যখন বাসন পত্র পরিস্কার করি, অপরিস্কার ডিসের একটি স্তুপ আমাদের বলে দেয় আমাদের কি করা উচিত, ডিসের উজ্জ্বলতা আমাদের বলে দেয় ডিস পরিস্কার আর ডিসে পানির অনপুস্থিতি আমাদের বলে যে আমরা এখন ডিসটিকে তার নিজস্ব স্থানে রাখতে পারি। আমাদের মনে রাখার মতো খুব কমই কোনোকিছু রয়েছে। আমরা যখন কোনো একটি বই পড়ি তখন আমাদেরকে শুধু শব্দের স্ট্রিং-এর দিকে চোখ রাখতে হয়, আর বাকিটা পেজ নিজেই দেখে নেবে। মানুষ কিভাবে বল ক্যাচ ধরে অথবা বই পড়ে আমরা এসব উদাহরণের মাধ্যমে শুধু একটাই কথা বোঝাতে চাচ্ছি মানুষের খুলির ভেতর বিশ্বের সব তথ্য ধরে রাখার প্রয়োজন নেই। আমরা আমাদের সবচেয়ে মৌলিক পর্যায়ের কার্যক্রমে, বিশ্বকেই মেমরি হিসেবে ব্যাবহার করি। উচ্চ পর্যায়ে এটা অত্যন্ত পরিষ্কার। আমাদের ডেস্কে পড়ে থাকা এক ঝাঁক পেপার আমাদের মনে করিয়ে দেয় এখানে আমাদের কিছু করার আছে। আমাদের ইমেইলের সারি আমাদের করণীয় তালিকার অনুস্মারক হিসেবে কাজ করে। ক্যালেন্ডার__ পেপার ইলেক্ট্রনিক্স এ উদ্দেশ্যেই ডিজাইন করা হয়েছে, গুগল একই উদ্দেশ্যেই ডিজাইন করা হয়েছে, ইউটিউব একই উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা হয়েছে, মাইক্রোসফট একই উদ্দেশ্যেই ডিজাইন করা হয়েছে, গুগল ড্রাইভ একই উদ্দেশ্যেই ডিজাইন করা হয়েছে, গুগল ম্যাপ একই উদ্দেশ্যই ডিজাইন করা হয়েছে, ফোন মেমরি, এক্সটারনাল মেমরি, পেনড্রাইভ একই উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা হয়েছে! 

ব্রেন মনের ভেতরঃ

আপনার কী মনে হয়, মন কোথায় লোকেট করছে? অধিকাংশ মানুষই বলবে মনের অবস্থান মস্তিষ্কে। অধিকাংশ মানুষই ভাববে চিন্তার লোকাস __ মানুষের সবচেয়ে মহান ক্যাপাসিটি__এটি ব্রেনের সবচেয়ে জটিল অর্গান। যদি এটা সঠিক হয়ে থাকে এর একটি অন্তর্নিহিত অর্থ আছে যে কিভাবে আপনি সিম্পল টাস্ক গুলো সম্পাদন করেন। কল্পনা করুন, দৈনন্দিন জীবনের অত্যন্ত সাধারণ একটি পানির বোতলের ফটোগ্রাফের কথা এটি খাড়া নাকি উলটো। আপনার কাজ হলো ছবিটির দিকে তাকানো আর মস্তিষ্ককে এটা জানানো যে এ বস্তুটির সজ্জা ঠিক কতটা নরমাল। আপনি তারপর বলেন ” হ্যাঁ ” যদি যদি বস্তুর ঐ ফটোগ্রাফটি সাধারণ সজ্জার হয়। একটি এক্সপেরিমেন্টে মানুষকে প্রশ্ন করা হয়েছিল, পার্টিশিপেন্টরা তাদের বাম হাত দিয়ে একটি বোতামে চাপ দিয়ে ইন্ডিকেট করেছিলো “হ্যাঁ” এবং মাঝেমাঝে তারা তাদের ডান হাত দিয়ে। এ পর্যন্ত সবই ঠিক। অর্ধেক সেকেন্ডের উর্ধ্বে থেকে কম সময়ের মধ্যে তাদের এ টাস্কে প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করতে কোনো সমস্যাই হচ্ছিলোনা। কিন্তু পরীক্ষকরা সামান্য চালাকি করেছিল, তারা কিছুটা বিস্তারিত যোগ করেছিল যা আসলে কোন ব্যাপার ছিলোনা। বস্তুটি ছিল বাম অথবা ডান ভিত্তিক। যেমন- একটি পানির মগের ছবির একপাশে ডান হাতের হ্যান্ডেল ছিলো আর অন্য পাশে বাম হাতের হ্যান্ডেল। বস্তুটি আপসাইড অথবা আপসাইড ডাউন সেটি নির্ধারণ করার জন্য যদি আপনি সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে চান তবে আপনার ব্রেনে সঞ্চিত জ্ঞান থেকে আপনি পরামর্শ গ্রহণ করবেন অবজেক্টের অরিয়েন্টেশন সংক্রান্ত, এছাড়া হাতলগুলো ডানে নাকি বামে এটি কোনো তারতম্য তৈরি করেনা। কিন্তু এটি করে। যখন কেউ একজন ডান হাত দিয়ে “ইয়েস” বলে,তখন তারা অনেক দ্রুত কাজ করে যখন হ্যান্ডেলটি ডানদিকে থাকে বাম দিকে থাকার তুলনায়। এবং তাদেরকে বাম হাত দিয়ে বাটন প্রেস করে “ইয়েস” বলতে বলা হয় লোকজন অনেক দ্রুত কাজ করেছিলো যখন হাতলটি বামে ছিলো। এটি যা প্রদর্শন করেছিল তা হলো যখন বাসনপত্রের ফটোগ্রাফে কোন একটি মগের হাতল রাইট হ্যান্ডের হয় এটি আপনার ডান হাতকে ব্যবহার করার জন্য সহয করে তোলে। আপনি যখন ফটোগ্রাফটি দেখেন আপনি মুহূর্তেই অবচেতনে আপনার শরীরকে অর্গানাইজ করতে থাকেন ছবির অবজেক্টটির সাথে ইন্টারেক্ট করার জন্য। হ্যান্ডেলটি আপনার ডান হাতকে ডাক দেয় বাম হাতকে নয়। এমনকি যদিও ঐ হ্যান্ডেলটি রিয়েল নাও হয়। এটি হলো শুধু ফটোগ্রাফ। এবং সে সত্য যা আপনার ডান হাতকে এটির সাথে দ্রুত গতিতে কাজ করার জন্য প্রাইমড করে তোলে, এমনকি ঐ ব্যক্তির সজ্জা সম্পর্কিত প্রশ্নও, যার কোনোকিছু করার মতো নেই। আপনার হাত বস্তুটির সাথে কিভাবে ইন্টারেক্ট করবে সেটি প্রাইমিং করার মধ্য দিয়ে আপনার শরীর সরাসরি আপনার উত্তর দেয়ার সময়কে প্রভাবিত করছে। শুধু আপনি আপনার খুলি থেকে উত্তরটি টেনে বের করছেন না। আপনার দেহ ও মন ফটোগ্রাফটির সাথে সিনক্রোনোসিটির ভেতর থেকে প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করছে। এটি হলো একটি এক্সাম্পল কিভাবে আমরা আমাদের শরীরকে ব্যবহার করি কোন কিছু চিন্তা ও স্মরণ করার জন্য। আরো একটি স্টাডিতে দেখা গেছে, স্কিনের উপর ভর করে কাজ করা স্কিনটিকে স্মরণ করার টেকনিক ব্যবহার করে কাজ করার চেয়ে অধিক ইফেক্টিভ।

এ ধরণের রেজাল্ট আমাদের এই প্রমাণ নিশ্চিত করছে যে যেটাকে আমরা বলি এমবোডিমেন্ট, ধারণার একটি ক্লাস্টার যা আমাদের বলে যে কিভাবে আমাদের শরীর আমাদের কগনিটিভ প্রসেসে প্রভাব বিস্তার করে।

মেন্টাল ব্লাকবোর্ডে ক্যালকুলেশন করা ছাড়াই চিন্তা কর্মের ভেতর সংঘটিত হয় চিন্তার বিষয়বস্তুর সাথে সম্পৃক্ত হয়ে। এরিথমেটিক অনেক সহজ হয়ে যায় যখন এক্সটারনাল জগতে কোনো সাহায্য উপস্থিত থাকে, এক খণ্ড কাগজ অথবা ব্লাকবোর্ড।

কিছু কিছু সংস্কৃতিতে নাম্বার সিস্টেম শরীরের চারপাশে ডিজাইন করা হয়। নিউগিনির ওকাস্পমিনের(Oksamen) মানুষ একটি নির্দিষ্ট শৃঙ্খলার ভেতর শরীরের ২৭ অংশ গণনা করে। এই সিকোয়েন্স এক হাতের বৃদ্ধাঙ্গুল থেকে শুরু হয়, নাকের উপর দিয়ে তারপর অন্যপাশের হাতের দিকে চলে যায়। নাম্বার এ সিস্টেমে ২৭ বেস গণনা করে। আরো বিভিন্ন সংস্কৃতিতে বডি বেস কাউন্টিং সিস্টেম রয়েছে। ওয়েস্টার্ন কালচার সম্ভবত তার মধ্যে একটি। আমরা খুব দৃঢ়ভাবে বেস ১০ এর উপর নির্ভর করি কারণ আমাদের হাতের আঙুল দশটি। এটা মনে রাখুন যে শিশুরা অ্যারিথমেটিক করার জন্য মাঝেমাঝে হাতের আঙুল ব্যাবহার করে। আমাদের কগনিশন সে বস্তুর সাথে সম্পৃক্ত যে বস্তু নিয়ে আমরা চিন্তা করছি। আমরা যখন মিউজিক তৈরি করি, মিউজিক সম্পর্কে আমাদের চিন্তা এবং আমরা আমাদের মুখ দিয়ে যে মিউজিক তৈরি করি অথবা যন্ত্র সবকিছু একই প্রক্রিয়ার অংশ যারা খুব উচ্চমাত্রিকভাবে ইন্টার ডিপেন্ডেড।

আপনার আঙুলগুলোকে মুভ করাটা সহজ হয়ে যায় যদি আপনি গিটার বাজান এবং যদি আসলেই আপনার একটা গিটার থাকে এবং এটি খুবই সহজ একটি শব্দ উচ্চারণ করা অথবা অ্যারিথমেটিক করা যদি আপনি যা চিন্তা করছেন তা লেখেন। খুব সাধারণভাবে, এ সত্য যে চিন্তা তখনই অধিক কার্যকরী যখন এটিকে ফিজিক্যাল রিয়েলিটির সাথে সম্পৃক্ত করে করা হয় যা আমাদের সাজেস্ট করে যে, চিন্তা এমন কোনো অশরীরী প্রক্রিয়া নয় যা আপনার মাথার খুলির ভেতর সংঘটিত হয়।

মেন্টাল একটিভিটিগুলো খুব সাধারণভাবে ব্রেনের ভেতর সংঘটিত হয় না, ব্রেন হলো শুধুমাত্র একটি প্রসেসিং সিস্টেম যা আপনার শরীর ও বিশ্বের অন্যান্য দিককেও অন্তর্ভুক্ত করে। আমরা এমনকি আমাদের ইমোশনাল রিয়্যাশনগুলোকেও একপ্রকার মেমরি হিসেবে ব্যবহার করি। আমরা যখন কোন একটি ইভেন্টের প্রতি আনন্দ, ব্যথা অথবা ভয় প্রকাশ করি, আমরা আবিষ্কার করি কোথায় আমরা মনোযোগ প্রদান করবো এবং আমরা কী কী উপেক্ষা করবো। ইউনিভার্সিটি অব সাউথার্ন ক্যালিফোর্নিয়ার নিউরোসায়েন্টিস্ট এন্টোনিও ডামাসিও এ রিয়েকশনটিকে বলেছিলেন, সোমাটিক মার্কার, যা গ্রীক শব্দ সোমা থেকে এসেছে যার অর্থ শরীর। আমাদের দেহ সে সব উপলব্ধি তৈরি করে যা আমাদের সজাগ ও সতর্ক করে । যখন কোন একটি অপশন আনন্দদায়ক হয় আমাদের মধ্যে পজেটিভ এফেক্টিভ রিয়েকশন কাজ করে__ একটি ভালো ফিলিংস। আর তা হলো, আমাদের দেহ আমাদের বলে যে, আমাদের মনোযোগ ও অনুসন্ধান করা উচিত।

যখন আমরা এমন কোনো অপশন অনুভব করি যা অসন্তোষজনক, আমাদের মধ্যে বিরক্তি ও ভয় তৈরি হয়।

এ সব রিয়েকশন আমাদের বলে, ঐ অপশন উপেক্ষা করতে কারণ হয়তো সেটি জীবাণুযুক্ত, কোনো না  কোনো ভাবে ডেঞ্জারাস অথবা শুধুমাত্র বিরক্তিকর। বিরক্তিবোধ আমাদের বলে আমাদের সেখান থেকে দূরে সরে যেতে যেখান থেকে এটি তৈরি হচ্ছে। রাস্তার মাঝখানে বাদামী রঙের কোনো তরলের দেখা পাওয়া এডাপ্টিভ কিন্তু এটি সমস্যাপূর্ণ যদি না সেগুলো পরিস্কার করার উপাদান হয়।

একই বিষয়টি আমাদের ভয়ের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। ভয় গুরুত্বপূর্ণ যখন আমরা শত্রু বা সাপের মুখোমুখি হই কিন্তু এটি প্রবলেম্যাটিক হতে পারে যখন আমরা কোনো একজন আগন্তুককে একই উপায়ে প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করি। ইমোশনাল প্রভাবগুলো আমাদের ডিসিশান মেকিং প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করে। এটি আমাদের বলে আমরা কি চিন্তা করবো এবং কোন বিষয়গুলো আমাদের বিচার করা উচিত। আমরা অবশ্যই সে সব বিষয় সম্পর্কে সতর্ক ভাবে চিন্তা করি যা আমাদের ভীতসন্ত্রস্ত করে এমনকিছুর তুলনায় যা আমাদেরকে ভীতসন্ত্রস্ত করেনা। এবং আমরা হয়তো ফ্রেন্স প্রেস্টিজকে বেশি পছন্দ করি বিরক্তিকর পুল লিকিউডের তুলনায়। এর মানে হলো ইমোশমাল প্রভাবগুলো শুধুমাত্র আমাদের চিন্তাকে তৈরি করেনা এগুলো আমাদের চিন্তার বিকল্প।

কোথা থেকে এ সব প্রয়িক্রিয়া আসে? এটি আমাদের চিন্তা করতে অনুপ্রাণিত করে যে এগুলোর কিছুকিছু আমাদেরক ভেতর তৈরি হয়েছে, সাপের প্রতি আতঙ্কের জ্ঞান আমাদের জিনের ভেতর তৈরি হয়েছে মিলিয়ন মিলিয়ন বছর পূর্বে আমাদের পূর্বসুরিরা বিষাক্ত সাপের ছোবল খাওয়ার কারণে। এবং এটি হতে পারে সত্য।

ফোবিয়া তখনই সংঘটিত হয় যখন ভয় আমাদের নিয়ন্ত্রণ সীমার বাহিরে চলে যায়। এবংফোবিয়ার সাধারণ প্রবণতা সংশ্লিষ্ট বিষয়ের প্রতি ভীতি যা ছিল মূলত আমাদের পূর্বসুরি অতীতে খুবই ডেঞ্জারাস! এরাকনোফোবিয়া   স্পাইডারের প্রতি ভয়, এক্রোফোবিয়া  বা উচ্চতার প্রতি ভয়, এগ্রোফোবিয়া (অপেন স্পেসে মানুষের ভীড়ে ভয়)। এ সব ভয় হলো সে সব কিছু যা আমাদের আদিম পূর্বসুরিদের মিলিয়ন বছর পূর্বে বিপদজনক পরিস্থিতিতে ফেলে দিয়েছিলো। আমরা হয়তো MP3ophobia অথবা BMWaphobia এসব কেসের কথাও বলতে পারি কিন্তু আমরা এগুলো সম্পর্কে সতর্ক নই । আমাদের মাঝে এগুলো তৈরি করার মাঝে হয়তো প্রাকৃতিক নির্বাচন কিছুটা পুরস্কার পেয়েছিল। কিছুকিছু ভয় হয়তো আমাদের বিবর্তনীয় অতীতে জন্ম নেয়নি জন্ম নিয়েছে কনসেপ্ট অথবা সাংস্কৃতিক চাপে। কিছু মানুষ উড়তে ভয় পায় (Aviophobia), কিছু মানুষ মায়াস্বরকে ভয় পায় ( automatonophobia )। উড়ার প্রতি ভয় তৈরি হওয়ার পেছনে আমাদের কজাল বিলিফ কাজ করেছে হয়তো যেহেতু এটি ফিজিক্সের সূত্রকে ভায়োলেট করে। আর বিরক্তিকর উপলব্ধি হয়তো আমাদের বলে কোনোকিছু আমাদের জন্য অস্বাস্থ্যকর আর এ রিয়েকশন আমাদেরকে অন্যত্র চলে যেতে পরিচালনা করে। আমরা  শুধু শারীরিক তরলের ও জার্ম কেরিং এজেন্টের প্রতিই বিরক্ত প্রকাশ করিনা আমরা কিছুকিছু আচরণের প্রতিও বিরক্তি প্রকাশ করি।

কিছুকিছু সাইকোলজিস্ট বলছে যে, বিরক্তি আমাদের ভেতর নৈতিক প্রতিক্রিয়াকে জাগ্রত করে দেয়। কিছুকিছু লোক ভাবে যে হোমো সেকচুয়ালিটি বিরক্তিকর আবার কিছুকিছু মানুষ ভাবে যে ভাইবোনের সাথে সেক্স হওয়াটা বিরক্তিকর। এ ধরণের ভয় ও বিস্বাদ সুনির্দিষ্ট কিছু কাজের সাথে যে চিন্তাগুলো সম্পৃক্ত এগুলো সোমাটিক মার্কার কেসের সাথে জড়িত যা এবস্ট্রাক্ট লেভেলে কাজ করে।

আমাদের শরীর বলে দেয় কোন একটি কাজকে উপযোগিতায় বিবেচনা করা ভুল বা সঠিক কিনা। সৌভাগ্যবশত, আমরা আমাদের শরীরের সাথে একমত হবো কি হবোনা এ ব্যাপারটা নিজেদের মধ্যে রিটেইন করতে পারি।

কয়েক জোড়া উদাহরণ আছে আমরা কিভাবে  আমাদের শরীরকে চিন্তা ও স্মরণে ব্যবহার করতে পারি। এখান থেকে মূল শিক্ষাটি হলো আমাদের এটা চিন্তা করা উচিত নয় যে, আমাদের মন ইনফরমেশন প্রসেসর যে এবস্ট্রাক্ট কম্পিউটেশনের মাধ্যমে তার সময় অপচয় করে। ব্রেন, বডি ও এক্সট্রারনাল এনভায়রনমেন্ট তিনটাই একত্রে কাজ করে স্মরণ, যুক্তি ও সিদ্ধান্ত গ্রহণ করার জন্য। জ্ঞান সমস্ত সিস্টেমে ছড়িয়ে আছে মস্তিষ্কের ঊর্ধ্বে। এটি আপনার মাথার ভেতরকার কোনো স্টেজে নাটকের মত সংঘটিত হয়না।

চিন্তা মস্তিষ্কের জ্ঞান ব্যাবহার করে, শরীর ও বিশ্ব আপনার ইন্টিলিজেন্ট একশনকে খুব সাধারণত সমর্থন প্রদান করে, মন ব্রেনের ভেতর অবস্থান করে না বরং ব্রেনই মনের ভেতর অবস্থান করে। মন ব্রেন ও অন্যান্য বস্তুকে ইনফরমেশন প্রসেস করার জন্য ইউজ করে। আমরা এখন সে প্রশ্নের আংশিক উত্তর পেয়েছি যে কিভাবে হিউম্যানিটি সম্পূর্ণ পরিবেশের উপর প্রভাব বিস্তার করতে পেরেছে যদিও ব্যক্তি মানুষ সম্পর্কযুক্তভাবে অজ্ঞ। ব্যক্তি মানুষ তখনই তার অজ্ঞতার পরিমাণ কমাতে পারে যদি না সে তার এক্সটারনাল মেমরি ব্যাবহার করে। আমাদের বিশ্ব স্বয়ং, আমাদের নিজস্ব দেহ সহকারে, একটি মেমরি ডিভাইস হিসেবে কাজ করে এবং এক্সটারনাল এইড যা আমাদের অজ্ঞতার পরিমাণ কমিয়ে দেয়।

প্রাসঙ্গিক আর্টিকেলঃ

তথ্যসূত্রঃ

The Knowledge Illusion, AuthorsPhilip FernbachSteven Sloman

এডিটরঃ

ফাতিমা আক্তার পাপিয়া
hsbd bg