চিরন্তন পরিপূরক

লেখকদের কথা:আগামী দিনের অর্থনীতি নিয়েআমাদের ধারাবাহিকের প্রথম প্রবন্ধ এটি, যা একটিনতুন প্ল্যাটফর্মেরঅংশ; যেখানে AGI-নির্ভর ভবিষ্যৎ নিয়ে স্বাধীন মতামত তুলে ধরা হবে।এখানে প্রকাশিত মতামত আমাদের নিজস্ব, OpenAI বা আমাদের সহকর্মীদের নয়।

মানবজাতি সময়ের প্রায় সূচনালগ্ন পর্যন্ত দেখতে সক্ষম হয়েছে.

আমাদের সমীকরণগুলো মহাবিশ্বের একেবারে প্রথম মুহূর্ত থেকে এর ইতিহাসের একটি মোটামুটি সুসংগত চিত্র তুলে ধরে. আমাদের টেলিস্কোপের মাধ্যমে আমরা মহাবিশ্বের সুদূর প্রান্তে তাকিয়েছি এবং এর প্রাথমিক ইতিহাসের আভাস পেয়েছি. আমরা নক্ষত্রের জন্ম ও ছায়াপথের গঠন সম্পর্কে জানি.

তারপরও কোনো মানুষ আজ পর্যন্ত চাঁদের সীমানা পেরিয়ে ভ্রমণ করতে পারেনি.

আমরা যে উত্তর ও ব্যাখ্যার সন্ধান করি, তার পরিসর সমগ্র মহাবিশ্বজুড়ে, অথচ শারীরিকভাবে আমরা ঘরের সীমানাই বলতে গেলে পেরোতে পারিনি. আমাদের মন আমাদের হাতের নাগালের অনেক দূর পর্যন্ত পৌঁছে যায়.

এই অসামঞ্জস্যের দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন অর্থ হতে পারে.

একটি সম্ভাবনা হলো, আমাদের খুব বেশি দূরে যাওয়ার প্রয়োজন নেই; গভীরতম সত্যগুলো হয়তো একটি মাত্র গ্রহ থেকেই অনুধাবন করা সম্ভব. জ্ঞানের আলোয় শাণিত যুক্তি ও দক্ষ যন্ত্রের সাহায্যে আমরা মহাবিশ্বে ঘুরে না বেড়িয়েই তার রহস্য উন্মোচন করি. এই দৃষ্টিভঙ্গিতে, আমাদের সভ্যতার অগ্রগতি বিস্তৃতির মাধ্যমে নয়, বরং গভীরতার মাধ্যমে ঘটে. এ থেকে এটাও বোঝা যেতে পারে যে আমরা কেন অন্য কোনো বুদ্ধিমান জীবনের সন্ধান পাইনি: সম্ভবত আমরা এমন এক গ্যালাক্সিতে বাস করি, যেখানে অসংখ্য মেধাবী সত্তা রয়েছে, কিন্তু তাদের কখনোই নিজেদের বিস্তার ঘটিয়ে আমাদের কাছে দৃশ্যমান হওয়ার প্রয়োজন হয়নি.

দ্বিতীয় সম্ভাবনাটি আরও ভীতিকর. আমাদের চিন্তাশক্তি হয়তো আমাদের বাস্তবায়নের সক্ষমতার চেয়ে অনেক দ্রুত এগিয়ে গেছে. প্রতিটি পরবর্তী পদক্ষেপের জন্য আরও বেশি সময় ও সম্পদ প্রয়োজন হয়. আমাদের স্বপ্নের অভাব নেই, কিন্তু সেগুলো বাস্তবে রূপ দেওয়ার মতো পর্যাপ্ত জনবল নেই.

গ্যালিলিও দুটি লেন্স ও একটি নলের সাহায্যে আমাদের দেখার ক্ষমতার পরিসর বাড়িয়েছিলেন. আজ তা আবার বাড়াতে মানবজাতি তৈরি করেছে জেমস ওয়েব স্পেস টেলিস্কোপ—10 বিলিয়ন ডলারের ডলারের মানমন্দির, যা রকেটের ভেতর ভাঁজ করে দশ লাখ মাইল দূরে পাঠানো হয়েছে. এর আঠারোটি বিশাল আয়না-খণ্ড পঞ্চাশ ন্যানোমিটার পর্যন্ত নির্ভুলতায় তৈরি. এই মানমন্দিরটি 14টি দেশের 300টি প্রতিষ্ঠানের সম্মিলিত প্রচেষ্টায় তৈরি হয়েছে. গ্যালিলিওর কাজের জন্য কয়েক ডজন হাতের সহায়তা লেগেছিল. ওয়েবের জন্য লেগেছে বিশাল কর্মীবাহিনী, আর তার পেছনে একটি বৈশ্বিক অর্থনীতি.

আরও দূরে দেখতে শুধু আরও তীক্ষ্ণ মেধাই লাগেনি. লেগেছে আরও বড় আমলাতান্ত্রিক ব্যবস্থা.

আমরা যতটা অনুসন্ধান করতে পারি, তার চেয়ে বেশি প্রশ্ন করি. যত পরীক্ষা চালাতে পারি, তার চেয়ে বেশি পরীক্ষার নকশা করি. যত দ্রুত সৃজনশীল সম্ভাবনা বাস্তবায়ন করতে পারি, তার চেয়ে দ্রুত সেগুলো কল্পনা করি. আর অনেক ক্ষেত্রেই আমরা যত এগোই, কল্পনাকে বাস্তবে গড়ে তোলা তত জটিল হয়ে ওঠে.

নিক ব্লুম ও তাঁর সহলেখকেরা⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) মার্কিন অর্থনীতির বিভিন্ন খাতে গবেষণার উৎপাদনশীলতা নিয়ে অধ্যয়ন করেছেন. মুরের সূত্রের ধারা বজায় রাখতে এখন 1970-এর দশকের শুরুর তুলনায় আঠারো গুণেরও বেশি গবেষক দরকার হয়. 1930-এর দশক থেকে অর্থনীতির বিভিন্ন খাতে কার্যকর গবেষণা-প্রচেষ্টা তেইশ গুণ হয়েছে, অথচ পরিমাপকৃত গবেষণা উৎপাদনশীলতা কমে একচল্লিশ ভাগের এক ভাগ হয়েছে.

কারিগরি কর্মীদের সংখ্যা বিজ্ঞানীদের সংখ্যার তুলনায় দ্বিগুণ হারে দ্রুত বাড়ছে⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে). চার দশকে বিজ্ঞানে বিশেষায়িত যন্ত্রপাতির ব্যবহার দ্বিগুণ⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) হয়েছে. আজ একটি চিপ কারখানা ত্রিশ বছর আগের তুলনায় পাঁচ গুণ ব্যয়বহুল⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে)—আর এর কার্যক্রমও অনেক বেশি বিস্তৃত.

এই পরিসংখ্যানগুলো ইঙ্গিত দেয় যে আরও অগ্রগতি অর্জনের খরচ ক্রমেই বাড়ছে. অর্থনীতি এখনো অগ্রসর হচ্ছে, কারণ গবেষণা কার্যক্রমের ব্যাপক বৃদ্ধি প্রতিটি ইউনিট থেকে পাওয়া কমে যাওয়া ফলাফলের ঘাটতি পূরণ করেছে.

এই ইতিহাসের আলোকে প্রতিভা সম্পর্কে আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি বদলানো উচিত: একে বিচ্ছিন্নভাবে নয়, বরং একটি উৎপাদন প্রক্রিয়ার অন্যতম উপাদান হিসেবে বিবেচনা করা উচিত. একটি অসাধারণ কোনো হাইপোথিসিসেরও প্রমাণ, যন্ত্রপাতি এবং তা পরীক্ষা করার উপায় দরকার. কোনো ধারণাকে বাস্তব রূপ দেওয়ার যন্ত্রপাতি ও সহায়ক কর্মীবাহিনী না থাকলে, সেই ধারণা এখনো অগ্রগতিতে পরিণত হয় না.

দুটি উপকরণের একটির পরিমাণ বাড়লে যদি অন্যটির মূল্য বেড়ে যায় তাহলে অর্থনীতিবিদেরা তাদের পরিপূরক বলেন. এই অর্থে অত্যাধুনিক বুদ্ধিমত্তা ও তার ভাবনা বাস্তবায়নের সামর্থ্য পরস্পরের পরিপূরক. উন্নত টেলিস্কোপ জ্যোতির্বিজ্ঞানের একটি ভালো প্রশ্নকে আরও মূল্যবান করে. আরও ভালো প্রশ্ন টেলিস্কোপকে আরও মূল্যবান করে.

কিছু পরিপূরক বস্তুগত. একটি তত্ত্বের অগ্রগতি নির্ভর করে পার্টিকেল অ্যাক্সিলারেটরের ওপর; একটি প্রযুক্তিগত নকশা বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজন শক্তি ও তা নির্মাণের যন্ত্রপাতি.

অন্যান্য পরিপূরক উপাদানগুলো চোখে দেখা আরও কঠিন. একা একটি ভাবনা বড়ই ভঙ্গুর. এর জন্য প্রয়োজন নানা ধরনের প্রতিষ্ঠান. আইন, আমলাতন্ত্র, অর্থায়নের ব্যবস্থা, সরবরাহব্যবস্থা এবং আরও অনেক কিছু মিলেই ভাবনাটি বাস্তবায়ন করে.

একটি মহান ধারণাকে বাস্তবে রূপ দিতে এসব প্রতিষ্ঠানের মধ্যে ধারাবাহিকভাবে সঠিকভাবে সম্পন্ন হওয়া অসংখ্য ছোট ছোট কাজের দীর্ঘ প্রক্রিয়া অতিক্রম করতে হয়. একে বলা যেতে পারে প্রাতিষ্ঠানিক বুদ্ধিমত্তা: বাস্তবায়নের সেই বুদ্ধিমত্তা, যার প্রশংসা সচরাচর করা হয় না. প্রতিভা স্মৃতিস্তম্ভের নকশা করে; প্রতিষ্ঠান তার পাথর গাঁথে. একটি চমকপ্রদ, অন্যটি একঘেয়ে মনে হয়; কিন্তু দুটোই সম্পূর্ণ অপরিহার্য.

আমরা কখনো কখনো সুপারইন্টেলিজেন্সকে এক বিলিয়ন আইনস্টাইনের সমতুল্য বলে কল্পনা করি. কিন্তু এক বিলিয়ন আইনস্টাইনের একটি সভ্যতারও অধিকাংশকে পাথরের খনি থেকে উপকরণ সংগ্রহ করতে এবং হিসাবপত্র পরিচালনা করতে হবে. অত্যাধুনিক উদ্ভাবন তখনই সম্ভব, যখন তার চারপাশের দৈনন্দিন জগৎ নির্বিঘ্নে চলে. অগ্রগতির জন্য সবার অবদান প্রয়োজন—টেলিস্কোপে লাগানো একটি স্ক্রুর ওয়েল্ডার থেকে শুরু করে সেই প্রাথমিক বিদ্যালয়ের বিমাকারী পর্যন্ত, যেখানে সেই নার্স পড়াশোনা করেছিলেন যিনি জ্যোতির্বিজ্ঞানীর চিকিৎসা করেছিলেন. অগ্রগতির ভিত একটি সচল অর্থনীতি, যাকে আমরা নিজেদের শ্রেষ্ঠ কীর্তির গল্পে প্রায়ই উপেক্ষা করি.

মানুষের বুদ্ধিমত্তার মতো এআই-ও অসাধারণ অন্তর্দৃষ্টি ও প্রাতিষ্ঠানিক দক্ষতা—উভয় ক্ষেত্রেই কাজে লাগানো হবে. প্রশ্ন হলো, তার সময়ের সিংহভাগ কোন দিকে ব্যয় হবে.

এআই ইতিমধ্যে বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় সক্ষমতার সংকট কমাতে শুরু করেছে. এটি প্রোগ্রাম লেখে, অপরিচিত বিষয়ের গবেষণালব্ধ রচনায় অনুসন্ধান করে এবং খসড়া নকশাকে কার্যকর প্রাথমিক নমুনায় রূপ দেয়. যেসব ভাবনা নিয়ে কাজ করতে একসময় পুরো একটি প্রতিষ্ঠান লাগত, এখন একজন উচ্চাকাঙ্ক্ষী মানুষের পক্ষেই সেগুলো নিয়ে এগোনো ক্রমে সম্ভব হচ্ছে.

চলচ্চিত্র নির্মাণে আগ্রহী অধিকাংশ মানুষই নিজের স্বপ্ন পূরণের চেষ্টা করতে কখনো বিশ কোটি ডলার পান না. বেশির ভাগ গেম ডিজাইনার অন্যের সৃজনশীল স্বপ্ন বাস্তবায়ন করেই পুরো কর্মজীবন কাটান. আমরা সবচেয়ে মেধাবী মানুষদের সুযোগ দেওয়ার চেষ্টা করি, কিন্তু প্রতিভার একটি অংশ অনিবার্যভাবেই আমাদের অগোচরে থেকে যায়. এই দৃষ্টিকোণ থেকে দেখলে, বুদ্ধিমত্তার যুগের সূচনা হয় মানুষের সৃজনশীল প্রতিভার পরিপূরক হিসেবে কাজ করার মাধ্যমে—আরও বেশি মানুষকে নিজেদের ধারণা বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় সহায়ক কর্মীবাহিনী দেওয়ার মাধ্যমে.

এর ফলে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যের অসংখ্য প্রকল্পের জন্ম হতে পারে এবং যেসব প্রতিষ্ঠান এতদিন এসব ক্ষেত্রে কাজ করার ক্ষেত্রে গেটকিপারের ভূমিকা পালন করেছে, তাদের বাইরে আরও বেশি সৃজনশীল কাজ তৈরি হতে পারে. তখন সবচেয়ে দুর্লভ বিষয় হবে বাস্তবায়ন নয়, বরং সঠিক রুচিবোধ—কী তৈরি করা উচিত, কোন প্রশ্নটি করা উচিত এবং সম্ভাব্য হাজারো দিকের মধ্যে কোনটিকে এগিয়ে নেওয়া উচিত, তা বেছে নেওয়ার ক্ষমতা.

তবে এখানেই গল্পের শেষ না-ও হতে পারে. এআই যখন নিজে থেকেই নতুন ও অসাধারণ অন্তর্দৃষ্টিতে পৌঁছাতে সক্ষম হয়ে উঠছে—গণিতের মতো ক্ষেত্রে যার কিছু উদাহরণ হয়তো আমরা ইতিমধ্যেই দেখতে পাচ্ছি—তখন এটি শুধু শ্রম নয়, গবেষণার এজেন্ডাও সরবরাহ করে. একটি মানব গবেষণা কার্যক্রম বাস্তবায়নের বদলে এটি নিজস্ব হাজারো গবেষণা কার্যক্রমের নকশা তৈরি করে. এআই-এর প্রতিভা বিকাশযোগ্য চলচ্চিত্রের ধারণা এবং পরীক্ষা করার মতো হাইপোথিসিসের সংখ্যা বহুগুণ বাড়িয়ে দেয়. সহায়ক অবকাঠামো যত দ্রুত ভাবনাগুলো কাজে লাগাতে পারে, তার চেয়ে দ্রুত সেগুলো বেড়ে চলে.

আজকের এআই দীর্ঘ প্রতীক্ষিত এক স্বস্তি দিচ্ছে, যেখানে আমাদের ভালো ভাবনাগুলো অবশেষে প্রাপ্য সুযোগ পাচ্ছে. কিন্তু ভবিষ্যতে হয়তো এত বেশি ভালো ধারণা তৈরি হবে যে, আগের যেকোনো সময়ের তুলনায় আমরা বাস্তবায়নের সক্ষমতার আরও তীব্র সংকটে পড়ব.

শেষ পর্যন্ত আমরা জানি না, নতুন অন্তর্দৃষ্টিকে ফলপ্রসূভাবে কাজে লাগাতে প্রয়োজনীয় পরিপূরক উপকরণের চাহিদা বাড়বে, কমবে, নাকি একই থাকবে. শুধু চিন্তা করেই বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে কতটা এগোনো যায়? প্রতিভার জন্য কতটা আমলাতন্ত্র প্রয়োজন?

আমাদের মতে, উত্তরটি নির্ভর করে বাস্তবতার সঙ্গে নতুন করে সংযোগ স্থাপনের আগে চিন্তা কত দূর এগোতে পারে, তার ওপর.

আমরা দুটি সম্ভাব্য পথের কথা বলছি. প্রথমটি গভীরতানির্ভর সভ্যতা, যেখানে সুপারইন্টেলিজেন্স আরও বস্তুগত মূলধন ও আমলাতান্ত্রিক সমন্বয়ের প্রয়োজন কাটিয়ে ওঠে. দ্বিতীয়টি বিস্তারনির্ভর সভ্যতা, যেখানে প্রকৃতির জটিলতা এমন পর্যায়ে পৌঁছে যায় যে বাস্তব জগতে বৃহৎ ও ক্রমেই আরও জটিল পরীক্ষানিরীক্ষা ছাড়া কোনো বুদ্ধিমত্তাই—মানবিক বা যান্ত্রিক—অগ্রগতি করতে পারে না.

এখন পর্যন্ত মানব ইতিহাস ইঙ্গিত দেয় যে পরিপূরক সক্ষমতার প্রয়োজন ক্রমেই বাড়ছে. গ্যালিলিওর টেলিস্কোপ তাঁর দুই হাতের মধ্যেই এঁটে যেত; ওয়েব-এর জন্য দরকার হয়েছে একটি সম্পূর্ণ সভ্যতা. বেল ল্যাবসের ছোট একটি দল ওয়ার্কবেঞ্চে প্রথম ট্রানজিস্টর জোড়া দিয়েছিল; এখন অত্যাধুনিক চিপের অগ্রগতি আসে এক জটিল বৈশ্বিক সরবরাহব্যবস্থা থেকে. আরও দূরে পৌঁছানোর প্রতিটি পদক্ষেপের পেছনে সভ্যতার আরও বেশি অংশকে যুক্ত করতে হচ্ছে.

কিন্তু ইতিহাসই ভবিষ্যৎ নির্ধারণ করবে, এমন নয়. মেধাবী মানুষ আরও দক্ষ পরিপূরক ব্যবস্থা উদ্ভাবন করতে পারেন. যদি শক্তির ঘাটতি একটি নতুন পার্টিকেল অ্যাক্সিলারেটরের অগ্রগতির পথে বাধা হয়ে দাঁড়ায়, তাহলে প্রতিভা আরও কম সম্পদনির্ভর একটি অ্যাক্সিলারেটর বা শক্তি আহরণের আরও কার্যকর উপায় উদ্ভাবন করতে পারে.

প্রতিভা তার কিছু পরিপূরক উপাদানের বিকল্প হিসেবেও কাজ করতে পারে. খুব সামান্য পরীক্ষালব্ধ তথ্য থেকে চিন্তার মাধ্যমে আইনস্টাইন আপেক্ষিকতায় পৌঁছাতে পেরেছিলেন. আমাদের আরও অনেক বেশি তথ্য লাগত. কিছু মানুষ তাদের সব কাজের সময়সূচি এমনিতেই মনে রাখতে পারেন—আমাদের অধিকাংশই এর জন্য গুগল ক্যালেন্ডার-এর আমলাতান্ত্রিক ব্যবস্থার ওপর নির্ভর করি.

প্রতিভা সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতাকেও সর্বোচ্চ পর্যায়ে নিয়ে যেতে পারে—কোন হাইপোথিসিস পরীক্ষা করা সবচেয়ে সার্থক এবং কোন ব্যর্থতাগুলো অযথা সময় ও সম্পদের অপচয় ঘটাবে, তা বেছে নিয়ে. প্রতিটি অতিরিক্ত প্রতিভা যদি পরিকল্পনাকে আরও উন্নত করে, তাহলে এর জন্য যত বড় আমলাতান্ত্রিক কাঠামোরই প্রয়োজন হোক, আমরা প্রতিভায় বিপুল বিনিয়োগ করব—ঠিক এই কারণে যে ভুল কাজে বাস্তবায়নের মূল্যবান সক্ষমতা নষ্ট করার সামর্থ্য আমাদের নেই.

এই দুটি পথের কোনোটিই আমাদের প্রকৃত ভবিষ্যৎকে পুরোপুরি তুলে ধরবে না, তবে এগুলোকে আমাদের সভ্যতার ভবিষ্যৎ কোন দুই দিকে এগোতে পারে, তার সম্ভাব্য দুটি দিক হিসেবে ভাবা যেতে পারে.

বুদ্ধিমত্তা তিনভাবে জ্ঞানকে এগিয়ে নিতে পারে. এটি মূলনীতি থেকে যুক্তির মাধ্যমে সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে. এটি বিদ্যমান প্রমাণ থেকে নতুন অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারে. অথবা জগৎকে পর্যবেক্ষণ করে ও তাতে হস্তক্ষেপ করে নতুন প্রমাণ সংগ্রহ করতে পারে.

প্রথম পদ্ধতিটি শুধু চিন্তার মাধ্যমেই অনেক দূর এগোতে পারে. গণিত এর বিশুদ্ধতম উদাহরণ. কোনো প্রমাণ বা প্রকল্পের অসংখ্য সিদ্ধান্তের সন্ধিক্ষণে একটি শক্তিশালী মেধা ধারাবাহিকভাবে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে. এটি বছরের পর বছর ধরে চলা দিশাহীন অনুসন্ধানের বদলে সংক্ষিপ্ত ও আরও সুনির্দিষ্ট যুক্তির একটি ধারাবাহিকতা তৈরি করে.

দ্বিতীয় পদ্ধতিটিও দ্রুত অগ্রগতির জন্য এক বিশাল সম্ভাবনার ক্ষেত্র. মানবজাতি যতটা প্রমাণের অর্থ বুঝেছে, তার তুলনায় অনেক বেশি প্রমাণ ইতিমধ্যেই সংগ্রহ করে ফেলেছে. আমাদের ডেটা—জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক চিত্র, মাইক্রোস্কোপের স্লাইড, অনলাইন মন্তব্যের অংশ—বিশ্লেষণের কাজ এতদিন মানবিক বুদ্ধিমত্তার ঘাটতির কারণে সীমিত ছিল. বৈজ্ঞানিক আর্কাইভে এমন পর্যবেক্ষণ রয়েছে, যেগুলো একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য নথিবদ্ধ করা হয়েছিল, অথচ সেগুলো আরও বহু প্রশ্নের উত্তর ধারণ করতে পারে. প্রচুর প্রতিভা থাকলে নতুন কিছু সংগ্রহ না করেও, আগে থেকে যা ছিল তা দেখেই আবিষ্কার সম্ভব. এমনকি নতুন একটি ফোটনও সংগ্রহ না করে এটি একটি নতুন মহাবিশ্ব খুঁজে পেতে পারে.

তৃতীয় পদ্ধতিটি এত সহজ নয়, কারণ এতে বস্তুজগতের সঙ্গে সরাসরি কাজ করতে হয়. ভৌত প্রক্রিয়ায় সময় লাগে, আর প্রায়ই সেগুলো দ্রুত করার তেমন উপায় থাকে না. রাসায়নিক পদার্থের বিক্রিয়া ঘটতে হয়. জীবের বেড়ে উঠতে হয়. যন্ত্র নির্মাণ করতে হয়. মহাজাগতিক গতিসীমা মেনেই মহাকাশযানকে প্রকৃত দূরত্ব পাড়ি দিতে হয়. যে পরীক্ষা এখনো হয়নি, তার ফল নিখুঁত বুদ্ধিমত্তাও পর্যবেক্ষণ করতে পারে না.

তবে সে চেষ্টা করতে পারে. গভীরতানির্ভর সভ্যতা বাস্তবতার সঙ্গে যাচাই করার প্রয়োজন থেকে মুক্ত হবে না; বরং তা করার ক্ষেত্রে অত্যন্ত মিতব্যয়ী হয়ে উঠবে. আরও উন্নত যুক্তিবোধ এমন অল্প কয়েকটি পরীক্ষা চিহ্নিত করবে, যেগুলো সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ. সিমুলেশন অধিকাংশ প্রশ্নের সমাধান করবে এবং ঠিক কোন অনিশ্চয়তাটি বাস্তবতার মাধ্যমে নির্ধারণ করতে হবে, তা চিহ্নিত করবে. সুপারইন্টেলিজেন্স সীমিত সম্পদকে মাথায় রেখে নকশা তৈরি করে তার সর্বোচ্চ সুফল আদায় করতে পারে, দক্ষতা নিয়ে যেতে পারে সর্বোচ্চ পর্যায়ে.

একটি অ্যাস্ট্রোফিজিক্স ল্যাবে ডার্ক ম্যাটার নিয়ে একগুচ্ছ হাইপোথিসিসের কথা ভাবুন. প্রথমে এগুলোকে অত্যন্ত বাস্তবসম্মত কম্পিউটার মডেলিংয়ের মাধ্যমে পরীক্ষা করা হয়. প্রতিটি তত্ত্ব বিদ্যমান সব ডেটার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ কি না, তা যাচাই করা হয়. এরপরই সবচেয়ে সম্ভাবনাময় তত্ত্বগুলো পরীক্ষা করার জন্য আকাশের কয়েকটি নির্দিষ্ট নতুন ছবি তোলা হয়. প্রতিভাকে কাজে লাগাতে সভ্যতাটির এখনও পরিপূরক উপাদান প্রয়োজন, কিন্তু প্রতিটি ইউনিট আগের তুলনায় অনেক বেশি মূল্য তৈরি করে.

গভীরতানির্ভর একটি সভ্যতার দিকে আমাদের যাত্রা হয়তো একটি জিগস পাজলের মতো হতে পারে. শুরুতে অগ্রগতি সহজ, শেষেও সহজ, আর মাঝের অংশটাই সবচেয়ে কঠিন. শুরুতে স্পষ্ট প্রান্ত এবং সহজে মিলে যায় এমন টুকরো পাওয়া যায়. তারপর সেগুলো ফুরিয়ে যায়, অথচ বাকি অংশ মেলানোর পথ দেখানোর মতো যথেষ্ট চিত্র তখনো ফুটে ওঠেনি. শেষের দিকে এসে অবশিষ্ট ফাঁকগুলোই প্রায় বলে দেয়, সেখানে কোন টুকরোটি বসবে. বিজ্ঞান যখন প্রায় সম্পূর্ণতার কাছাকাছি পৌঁছাবে, তখন তার শেষ আবিষ্কারগুলো হয়তো আজ আমরা যেসব আবিষ্কারের জন্য সংগ্রাম করছি, সেগুলোর চেয়েও সহজ হয়ে উঠবে.

এটি বিজ্ঞানের একটি পরিচিত বৈশিষ্ট্য. মেন্ডেলিভ তখনও আবিষ্কৃত হয়নি এমন মৌলগুলোর বর্ণনা দিতে পেরেছিলেন, কারণ পর্যায় সারণির বাকি অংশ থেকেই বোঝা যাচ্ছিল কোন জায়গাগুলো অনুপস্থিত. আমরা হিগস বোসন পর্যবেক্ষণ করার কয়েক দশক আগেই স্ট্যান্ডার্ড মডেল পদার্থবিদদের এর অস্তিত্ব প্রত্যাশা করার কারণ দিয়েছিল. আমাদের পরীক্ষাগুলোর লক্ষ্য ছিল যা দেখব বলে প্রত্যাশা করেছিলাম তা খোঁজা—যা বিদ্যমান তত্ত্ব ও তথ্যের সঙ্গে সংগতিপূর্ণ.

সুপারইন্টেলিজেন্স হয়তো বিশ্বের প্যাটার্নগুলো এত গভীরভাবে বুঝতে পারবে যে ঠিক কোন নতুন ডেটা তার প্রয়োজন, তা নির্ভুলভাবে জানতে পারবে; এভাবেই এটি গভীরতানির্ভর একটি সভ্যতা গড়ে তুলতে পারে. এটি ভৌত সম্প্রসারণের ধীর অগ্রগতির ওপর নির্ভর না করে আরও গভীর চিন্তার মাধ্যমে অগ্রগতিকে এগিয়ে নেবে.

যদি এই দক্ষতাগুলোই প্রাধান্য পায়, তাহলে সভ্যতা প্রকৃতির ওপর তার নিয়ন্ত্রণ দ্রুত আরও গভীর করতে পারে এবং বিশাল নতুন পরীক্ষামূলক ব্যবস্থাপনা পরিচালনার জন্য প্রাতিষ্ঠানিক বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন কমে যেতে পারে. তার ভৌত উপস্থিতি ছোটই থাকতে পারে, অথচ তার প্রজ্ঞা ক্রমে পরিণত হতে পারে.

আমরা মানুষ ঘর থেকে বের না হয়েই ইতিমধ্যে আমাদের মহাবিশ্ব সম্পর্কে এত কিছু বুঝতে পেরেছি. গভীরতানির্ভর সভ্যতা হবে সেই ঐতিহ্যেরই ধারাবাহিকতা.

কিন্তু নতুন প্রমাণের চাহিদা এসব দক্ষতার সুফলকে ছাপিয়ে যেতে পারে. বুদ্ধিমত্তা বাস্তবতার সঙ্গে প্রতিটি যাচাইয়ের ব্যয় কমিয়ে দিতে পারে, একই সঙ্গে বাস্ততার সঙ্গে আরও বেশি করে যাচাই করার প্রয়োজনও আবিষ্কার করতে পারে. উন্নত যন্ত্রপাতি আরও সূক্ষ্ম অনুসন্ধানের দিগন্ত খুলে দেয়. দ্রুততর পরীক্ষা আরও পরীক্ষা চালানোকে সার্থক করে তুলতে পারে.

আইনস্টাইনের প্রায় পুরোপুরি চিন্তানির্ভর পথে আপেক্ষিকতার তত্ত্বে পৌঁছানো যদি গভীরতানির্ভর সভ্যতার দৃষ্টান্ত হয়, তবে বিস্তারনির্ভর সভ্যতার সেরা পূর্বাভাস হয়তো জীববিজ্ঞান. আমরা যত জ্ঞানই সঞ্চয় করি, যত তথ্যই কাজে লাগাই, নতুন ওষুধ নিরাপদ ও কার্যকর কি না জানতে এখনো বিপুলসংখ্যক মানুষের ওপর তা পরীক্ষা করতে হয়. যন্ত্র এখন জৈব প্রক্রিয়ার সিমুলেশন তৈরি করতে পারে. ফলে জীববিজ্ঞানীরা বাস্তবে পরীক্ষা না করে কম্পিউটারের সিমুলেশনে নতুন ওষুধ পরীক্ষা করতে পারেন. কিন্তু এসব ডিজিটাল সিমুলেশন বাস্তব জগতের এতটা বিশ্বস্ত প্রতিরূপ নয় যে তা মানুষের ওপর বড় আকারের পরীক্ষার বিকল্প হতে পারে. যন্ত্র যত বেশি সম্ভাব্য ওষুধের প্রস্তাব দেয়, পরীক্ষালব্ধ প্রমাণের প্রয়োজন তত বড় বাধা হয়ে ওঠে.

বিস্তারনির্ভর সভ্যতায় অগ্রগতির জন্য শুধু প্রতিভা যথেষ্ট নয়. বস্তুগত সম্পদ এবং তার ব্যবহার পরিচালনার আমলাতন্ত্রের চাহিদা যত দ্রুত বাড়ে, প্রখর বুদ্ধি কোনোটির ব্যবহারেই তত দ্রুত সাশ্রয় আনতে পারে না.

ভবিষ্যতের এআই সিস্টেমগুলো মানবিক বুদ্ধিমত্তার তুলনায় বহুগুণ বেশি সক্ষম হলেও আমাদের সভ্যতা এই পথেই এগোতে পারে. সুপারইন্টেলিজেন্স এক বিকেলে এক শতাব্দীর পরীক্ষার নকশা করে ফেলতে পারে, তারপর প্রকৃতি ও যন্ত্রপাতির সেই কাজ শেষ হওয়ার অপেক্ষায় কাটাতে পারে পুরো শতাব্দী. এমন জগতে নতুন ভাবনা সৃষ্টির চেয়ে তা বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় প্রাতিষ্ঠানিক প্রক্রিয়ায় বুদ্ধিমত্তা কাজে লাগানো বেশি মূল্যবান হয়ে ওঠে.

প্রতিটি পরবর্তী পদক্ষেপে আরও বেশি সহায়ক অবকাঠামো দরকার হলে এই প্রভাব উত্তরোত্তর বাড়বে.

এখানে তুলনামূলকভাবে চিন্তা কম, নির্মাণ বেশি দেখা যাবে. গবেষণাগার স্বয়ংক্রিয় হবে. কারখানার সংখ্যা বাড়বে. শক্তির উৎপাদন বাড়বে. এসব বাস্তবায়নে প্রাতিষ্ঠানিক বুদ্ধিমত্তাই প্রধান হয়ে উঠবে. বস্তুগত বিস্তার জ্ঞানের চালিকাশক্তি হয়ে উঠবে, আর সভ্যতা ছড়িয়ে পড়বে, কারণ তার প্রশ্নের পরিসর উত্তর পাওয়ার উপায়গুলোকে ছাড়িয়ে গেছে. এগিয়ে যেতে আরও উপকরণ, আরও শক্তি, আরও তথ্য লাগবে.

ডাইসন গোলক এই ভবিষ্যতের একটি চরম উদাহরণ. এর নকশার জন্য অসাধারণ সব বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি দরকার হবে, কিন্তু প্রকল্পটির অধিকাংশই নতুন যুগান্তকারী চিন্তার কাজ হবে না. বরং বিপুল জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক পরিসরে নির্মাণ ও রসদ ব্যবস্থাপনার কাজই হবে এর মূল অংশ.

ডাইসন গোলকের নকশা প্রণয়নে প্রয়োজন হবে অসাধারণ মেধাবী মানুষের. আবার এটি হবে মানুষের নেওয়া প্রকল্পগুলোর মধ্যে সবচেয়ে বেশি পুনরাবৃত্তিমূলক, একঘেয়ে এবং সংগঠনের দিক থেকে কঠিন প্রকল্পগুলোর একটি.

এটি বুদ্ধিমত্তার ব্যর্থতার কারণে নয়, বরং বুদ্ধিমত্তার সফলতার ফলেই এমনটা হয়. মেধাবী মন আরও অর্থবহ প্রকল্প খুঁজে বের করে, আর জটিলতর প্রকল্প বাস্তবায়নের জন্য আরও বেশি উপকরণের প্রয়োজন হয়.

যদি তা-ই হয়, তাহলে সুপারইন্টেলিজেন্সের সবচেয়ে বড় শক্তি হয়তো তার অসাধারণ মেধা নয়. বরং তা হবে আমলাতন্ত্রের মতো কাজ করার এবং আরও বৃহৎ পরিসরে ধারণাগুলোকে বাস্তবে রূপ দিতে প্রয়োজনীয় বিশাল প্রযুক্তিগত ও প্রাতিষ্ঠানিক কাঠামোর সমন্বয় করার ক্ষমতা.

মেশিন বুদ্ধিমত্তার প্রায় পুরোটাই অসাধারণ কাজ করার জন্য নয়, বরং একঘেয়ে কাজ করার জন্য ব্যবহৃত হবে.

ভৌত সম্প্রসারণের গতির ওপর প্রকৃতির আরোপিত সীমাই তখন আরও অগ্রগতির পথে বাধা হয়ে দাঁড়াতে পারে. পরিকল্পনা যত দ্রুতই তৈরি হোক, নক্ষত্রের শক্তি আহরণের যন্ত্র নির্মাণ একটি বস্তুগত প্রকল্প. তারও বাইরে আছে অন্য নক্ষত্র ও ছায়াপথ, আর আমরা যত দূর জানি, দূরত্ব নিজেই গতির লাগাম টানে: কোনো মহাকাশযান আলোর চেয়ে দ্রুত যেতে পারে না, কোনো সংকেতও তার চেয়ে দ্রুত ফিরে আসতে পারে না. বিস্তারনির্ভর সভ্যতা হবে ধীরগতির সভ্যতা. তার বড় পরিবর্তনগুলো আসতে পারে হাজার হাজার বছরের ব্যবধানে, হয়তো লক্ষ লক্ষ বছর পরপর. প্রতিটি পরবর্তী পদক্ষেপে আরও বেশি সময় লাগবে.

কৃষি ও শিল্পের বিপ্লবগুলোকে মনে হবে অনেক দীর্ঘ এক ইতিহাসের ব্যস্ততাপূর্ণ সূচনাপর্ব, যেখানে অগ্রগতির হার হবে অনেক ধীর.

ভবিষ্যতের এআই সিস্টেমগুলো হয়তো যুগান্তকারী নতুন অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার এবং সেগুলোকে বাস্তবে কাজে লাগানোর জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদ সমন্বয়—দুই ক্ষেত্রেই মানুষের চেয়ে এগিয়ে যাবে. তবে এমন সম্ভাবনা মানবিক কৌতূহলের গুরুত্বকে কোনোভাবেই খাটো করে না.

প্রথমত, জ্ঞানার্জনের প্রতি আমাদের দায়িত্ব থেকেই যায়, এমনকি মেশিন এতে আমাদের চেয়ে বেশি সক্ষম বলে মনে হলেও. মহাবিশ্বে হয়তো ইতিমধ্যেই আমাদের চেয়ে অনেক বেশি জ্ঞানী সত্তা রয়েছে, যাদের কাছে এমন বৈজ্ঞানিক ও নৈতিক প্রশ্নের উত্তর আছে যা আমাদের বোধগম্যতার বাইরে. তবুও আমরা নিজেরাই পৃথিবীকে বোঝার চেষ্টা করি. আরেকটি বুদ্ধিমত্তার আবির্ভাব—এমনকি সেটি যদি আমরাই তৈরি করি—তাতেও এই বিষয়টি বদলায় না. মানবজাতির আর কোনো অনন্য অবদান রাখার মতো কিছু অবশিষ্ট নেই—এ কথা নিশ্চিতভাবে জানা না পর্যন্ত হাল ছেড়ে দেওয়া মানে আমরা নিজেরাই পৃথিবীতে যা যোগ করতে পারি, তার অপচয় করা. তাই প্রশ্ন করে যাওয়া এবং তার উত্তর খোঁজার চেষ্টা করাই আমাদের দায়িত্ব.

দ্বিতীয়ত, প্রাতিষ্ঠানিক বুদ্ধিমত্তার তুলনায় অত্যাধুনিক বুদ্ধিমত্তায় আমাদের তুলনামূলক সুবিধা থাকতে পারে. অর্থাৎ, দুটি ক্ষেত্রেই আমরা হয়তো মেশিনের চেয়ে পিছিয়ে থাকব, কিন্তু প্রথম ক্ষেত্রে তুলনামূলকভাবে ভালো হওয়ায় সেখানেই আমরা বিশেষায়িত হব. মানুষ বাঁধাধরা কাজের চেয়ে সৃজনশীল কাজ পছন্দ করে, কিন্তু রোবট এমন কোনো পছন্দ প্রকাশ করে না.

তৃতীয়ত, বৈচিত্র্য আমাদের সমৃদ্ধ করে. মেশিন মানুষের অধিকাংশ চিন্তাপদ্ধতি অনুকরণ করতে পারলেও, আমরা যদি কিছুটা স্বাতন্ত্র্য বজায় রাখি, তাহলে আমরা সৃজনশীল বৈচিত্র্য যোগ করতে পারি. মেশিন বুদ্ধিমত্তার বেশির ভাগ তার নিজস্ব স্বনির্ভর ব্যবস্থায় নিয়োজিত থাকবে, তবে একটি ক্ষুদ্র অংশ আমরা নিজেদের সৃজনশীল ইচ্ছা অনুযায়ী কাজে লাগাব. সমগ্র ব্যবস্থার ক্ষুদ্র একটি অংশ হলেও, আমাদের প্রয়োজনের তুলনায় সেটি হবে বিপুল; এবং আজ আমাদের হাতে থাকা সম্পদের চেয়েও বহুগুণ বেশি.

সৃজনশীল উদ্ভাবন একাকী কোনো বিষয় নয়. এর জন্য প্রয়োজন একটি বাস্তব জগতের, আর প্রতিভার সৃজনশীল কল্পনাকে বাস্তবায়ন করতে প্রয়োজন তা নির্মাণ করে তোলার মানুষদের.

বর্তমানে মানুষের বুদ্ধিমত্তার একটি বড় অংশ এমন সব অপ্রশংসিত কাজে নিয়োজিত, যার মাধ্যমে ধারণাগুলো বাস্তবে রূপ পায়. তারা সবাই পথপ্রদর্শক হবে না; তাদের আমলাতন্ত্রের কাজও করতে হবে.

আমাদের আগামীর গল্প—এবং তার অগ্রগতির গতি— নির্ভর করবে মহান মেধার আরও বেশি সম্পদ ও পরিসর প্রয়োজন হবে, নাকি তারা কম দিয়েই আরও বেশি অর্জন করতে পারবে, তার ওপর.