دائمی تکمیلی عنصر

آتھرز کا نوٹ: یہ ہماری اگلی معیشت پر مبنی سلسلے کا پہلا مضمون ہے, جو ایک نئے پلیٹ فارم کا حصہ ہے جہاں AGI کے مستقبل کا جائزہ لینے والی آزاد آوازوں کو جگہ دی جاتی ہے. یہ ہماری آرا کی عکاسی کرتا ہے, OpenAI یا ہمارے ساتھیوں کی آرا کی نہیں.

انسانیت نے تقریباً وقت کے آغاز تک دیکھا ہے.

ہماری مساوات کائنات کے ابتدائی لمحوں سے اس کی ایک بڑی حد تک مربوط داستان بیان کرتی ہیں. اپنی دوربینوں سے ہم نے کائنات کی دور دراز وسعتوں کو دیکھا ہے اور اس کی ابتدائی تاریخ کی جھلک پائی ہے. ہم ستاروں کی پیدائش اور کہکشاؤں کی تشکیل کے بارے میں جانتے ہیں.

اس کے باوجود کوئی انسان کبھی چاند سے آگے نہیں گیا.

ہم جن حقیقتوں کی توضیح چاہتے ہیں وہ پوری کائنات میں پھیلی ہیں, مگر ہمارے جسم بمشکل اپنے گھر سے باہر نکلے ہیں. ہمارے ذہن وہاں تک جاتے ہیں جہاں ہمارے ہاتھوں کی پہنچ نہیں.

اس فرق کے دو بہت مختلف مطلب ہو سکتے ہیں.

ایک امکان یہ ہے کہ ہمیں بہت دور جانے کی ضرورت ہی نہ ہو, کہ ایک ہی سیارے پر رہ کر گہری ترین حقیقتوں کو سمجھا جا سکے. بصیرت افروز ریزننگ اور مؤثر آلات کی مدد سے ہم کائنات کا سفر کیے بغیر اس کے راز کھول سکتے ہیں. اس صورت میں ہماری تہذیب وسعت کے بجائے گہرائی کے ذریعے آگے بڑھتی ہے. اس سے یہ سمجھنے میں مدد ملے گی کہ ہمیں دوسری ذہین زندگی کیوں نہیں ملی: شاید ہماری کہکشاں ایسے غیر معمولی ذہین افرادوں سے بھری ہو جنہیں کبھی پھیلنے اور ہماری نگاہ میں آنے کی ضرورت ہی نہ پڑی ہو.

دوسرا امکان زیادہ خوف پیدا کرتا ہے. شاید ہمارے ذہن ہماری عمل درآمد کی صلاحیت سے آگے نکل گئے ہیں. ہر اگلے قدم کے لیے زیادہ وقت اور زیادہ وسائل درکار ہوتے ہیں. ہمارے پاس خوابوں کی کمی نہیں, مگر انہیں حقیقت بنانے کے لیے افرادی قوت کی کمی ہے.

Galileo نے دو عدسوں اور ایک نلکی کی مدد سے ہماری نظر کا دائرہ وسیع کیا. آج اسے مزید وسیع کرنے کے لیے انسانیت نے James Webb Space Telescope تیار کیا, جو 10 ارب ڈالر کی ایک رصد گاہ ہے, جسے ایک راکٹ کے اندر تہہ کر کے ایک ملین میل دور خلا میں بھیجا گیا. اس کے 18 بڑے آئینے کے حصوں کو 50 نینو میٹر کی درستگی کے ساتھ تیار کیا گیا ہے. یہ رصد گاہ 14 ممالک کی 300 تنظیموں کی مشترکہ کاوش سے وجود میں آئی. Galileo کی کاوش کے لیے چند درجن افراد کافی تھے. Webb کے لیے ایک پوری فوج اور اس کے پیچھے ایک عالمی معیشت درکار تھی.

زیادہ دور دیکھنے کے لیے صرف زیادہ ذہین دماغ درکار نہیں تھے. ایک زیادہ بڑا نوکر شاہی بھی درکار تھا.

ہم جتنے سوالات کی تحقیق کر سکتے ہیں, اس سے زیادہ سوال اٹھاتے ہیں. ہم جتنے تجربات کر سکتے ہیں, اس سے زیادہ کے خاکے بناتے ہیں. ہم تخلیقی امکانات کو حقیقت بنانے سے زیادہ تیزی سے ان کا تصور کرتے ہیں. اور بہت سے شعبوں میں, ہم جتنا آگے بڑھتے ہیں, اپنے تصورات کو عملی شکل دینا اتنا ہی پیچیدہ ہوتا جاتا ہے.

Nick Bloom اور ان کے شریک مصنفین⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) نے امریکی معیشت میں تحقیق کی پیداواری صلاحیت کا مطالعہ کیا. Moore’s law کو برقرار رکھنے کے لیے اب 1970 کی دہائی کے آغاز کے مقابلے میں 18 گنا سے بھی زیادہ محققین درکار ہیں. 1930 کی دہائی کے مقابلے میں پوری معیشت میں مؤثر تحقیقی کوشش 23 گنا بڑھ گئی, جبکہ ناپی گئی تحقیقی پیداواری صلاحیت 41 گنا کم ہوگئی.

تکنیکی عملے کی تعداد سائنس دانوں کے مقابلے میں دو گنی رفتار سے بڑھ رہی ہے⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے). چار دہائیوں میں سائنس میں مخصوص آلات کا استعمال دو گنا⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) ہو گیا ہے. آج چپ بنانے کا کارخانہ تیس سال پہلے کے مقابلے میں پانچ گنا مہنگا⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) ہے, اور اس کا پورا آپریشن اس وقت کے مقابلے میں کہیں زیادہ وسیع پیمانے پر پھیلا ہوا ہے.

یہ اعداد و شمار مزید ترقی کی بڑھتی ہوئی لاگت کی طرف اشارہ کرتے ہیں. معیشت اب بھی آگے بڑھ رہی ہے, کیونکہ تحقیقی سرگرمی میں وسیع اضافے نے ہر اکائی کی گھٹتی ہوئی پیداوار کی تلافی کی ہے.

اس تاریخ کی روشنی میں ہمیں غیر معمولی ذہانت کو الگ تھلگ صلاحیت نہیں, بلکہ پیداواری عمل کے ایک جزو کے طور پر دیکھنا چاہیے. ایک شاندار مفروضے کو بھی شواہد, آلات اور اسے آزمانے کے وسائل درکار ہوتے ہیں. کسی خیال کو حقیقت بنانے والی مشینری اور معاون عملے کے بغیر وہ خیال ابھی ترقی نہیں کہلا سکتا.

ماہرین معاشیات دو پیداواری اجزا کو تکمیلی کہتے ہیں جب ایک کی مقدار بڑھنے سے دوسرے کی قدر بڑھ جائے. علم کی سرحدیں بڑھانے والی ذہانت اور اس کے خیالات کو عملی شکل دینے کی صلاحیت اسی معنی میں تکمیلی ہیں. ایک بہتر دوربین فلکیات کے اچھے سوال کو زیادہ قدر و قیمت دیتی ہے. ایک بہتر سوال دوربین کی قدر بڑھا دیتا ہے.

بعض تکمیلی اجزا مادی ہوتے ہیں. کوئی نظریہ ذرات کو تیز کرنے والے آلے کا منتظر ہوتا ہے؛ کوئی تکنیکی خاکہ اپنی تعمیر کے لیے توانائی اور مشینری کا.

دوسرے تکمیلی اجزا آنکھوں سے آسانی سے نظر نہیں آتے. کوئی خیال اپنے بل پر ایک نازک سی چیز ہوتا ہے. اسے ہر طرح کے اداروں کی ضرورت ہوتی ہے. قوانین, انتظامی ڈھانچے, مالی فراہمی کے طریقے, رسدی زنجیریں اور بہت کچھ مل کر کسی خیال کو عملی شکل دیتے ہیں.

ایک عمدہ خیال کو ان اداروں میں مختلف سطحوں پر درست اقدامات کی طویل زنجیر سے کامیابی کے ساتھ گزرنا ہوتا ہے. اسے انسٹیٹیوشنل انٹیلیجنس کہیں: عمل درآمد کی وہ ذہانت جس کی پذیرائی نہیں ہوتی. ذہانت یادگار کا نقشہ بناتی ہے؛ ادارے اس کے پتھر رکھتے ہیں. ایک شاندار ہے, دوسرا اکتا دینے والا لگتا ہے؛ دونوں ناگزیر ہیں.

ہم کبھی کبھی سپر انٹیلیجنس کو ایک ارب Einstein کے طور پر تصور کرتے ہیں. مگر ایک ارب Einstein پر مشتمل تہذیب کو بھی ان میں سے زیادہ تر افراد کی ضرورت ہوگی تاکہ وہ کانوں سے معدنیات نکالیں اور حساب کتاب سنبھالیں. جدید ترین اختراعی پیش رفت اسی وقت ممکن ہوتی ہے جب عام دنیا اس کے گرد بلا رکاوٹ اپنا کام کرتی رہے. ترقی سب کی محنت کی محتاج ہے: دوربین میں لگنے والے پیچ کو ویلڈ کرنے والے سے لے کر اس ابتدائی اسکول کے بیمہ کنندہ تک جہاں ایک نرس نے تعلیم حاصل کی, جس نے اس ماہر فلکیات کا علاج کیا. ترقی ایک رواں دواں معیشت پر قائم ہے, جسے ہم اپنی عظیم ترین کامیابیوں کی داستانوں میں اکثر نظر انداز کر دیتے ہیں.

انسانی ذہانت کی طرح AI کو بھی غیر معمولی بصیرت اور ادارہ جاتی صلاحیت, دونوں کی سمت میں استعمال کیا جائے گا. سوال یہ ہے کہ وہ اپنے وقت کا زیادہ تر حصہ کہاں صرف کرے گا.

AI پہلے ہی عمل درآمد کی صلاحیت کی قلت کم کر رہی ہے. یہ کوڈ لکھتی ہے, غیرمانوس علمی مواد کھنگالتی ہے اور کسی خاکے کو کام کرنے والے ابتدائی نمونے میں بدل دیتی ہے. جن خیالات کو عملی شکل دینے کے لیے کبھی پورا ادارہ درکار ہوتا تھا, اب زیادہ سے زیادہ ایسے خیالات پر ایک بلند حوصلہ شخص تنہا کام کر سکتا ہے.

فلم ساز بننے کے خواہش مند بیشتر لوگوں کو اپنی صلاحیت آزمانے کے لیے بیس کروڑ ڈالر کبھی نہیں ملتے. بیشتر کھیل ساز اپنی پوری پیشہ ورانہ زندگی دوسروں کے تخلیقی تصورات کو عملی شکل دینے میں گزار دیتے ہیں. ہم سب سے باصلاحیت لوگوں کو آگے لانے کی کوشش کرتے ہیں, مگر پھر بھی کچھ صلاحیتیں لازماً نظر سے اوجھل رہ جاتی ہیں. اس نظر سے دیکھیں تو ذہانت کا دور انسانی اختراعی صلاحیت کا تکمیلی سہارا بن کر شروع ہوتا ہے, اور ہم میں سے زیادہ لوگوں کو اپنے خیالات عملی شکل دینے کے لیے معاون عملہ فراہم کرتا ہے.

اس سے منفرد ذاتی نوعیت کے پروجیکٹس کی بہتات ہو سکتی ہے, اور ان اداروں سے باہر زیادہ تخلیقی کام ہو سکتا ہے جو پہلے ان شعبوں میں کام کرنے کا موقع ملنے یا نہ ملنے کا فیصلہ کرتے تھے. تب قلت عمل درآمد کی نہیں بلکہ ذوق و پرکھ کی ہوگی: یہ طے کرنے کی صلاحیت کہ کیا بنانا مفید ہے, کون سا سوال اٹھانا چاہیے, اور ہزار ممکنہ راستوں میں سے کون سا اختیار کرنے کے لائق ہے.

مگر شاید کہانی کا اختتام یہاں نہ ہو. جیسے جیسے AI خود شاندار نئی بصیرتیں حاصل کرنے کے قابل ہوتا جائے گا, جس کی جھلک ہمیں شاید پہلے ہی ریاضی جیسے شعبوں میں دکھائی دے رہی ہے, یہ محض افرادی قوت ہی نہیں بلکہ تحقیق کے لیے نئے موضوعات اور سمتیں بھی فراہم کرے گا. کسی ایک انسانی تحقیقی پروگرام کو عملی شکل دینے کے بجائے, یہ اپنے ہزاروں تحقیقی پروگرام خود وضع کرے گا. AI کی ذہانت ترقی کے قابل فلمی تصورات اور جانچ کے قابل مفروضوں کی تعداد میں زبردست اضافہ کر دے گی. خیالات اس رفتار سے پیدا ہوں گے کہ معاون بنیادی ڈھانچہ انہیں جذب کرنے سے قاصر ہو جائے گا.

آج کی AI ایک دیرینہ رکاوٹ سے مہلت دیتی ہے, جس میں ہمارے اچھے خیالات کو آخرکار ان کا حق ملتا ہے. کل شاید اتنے اچھے خیالات ہوں کہ ہم پہلے سے کہیں زیادہ عمل درآمد کی صلاحیت کی کمی محسوس کریں.

بالآخر ہم نہیں جانتے کہ نئی بصیرتوں کو نتیجہ خیز طور پر استعمال کرنے کے لیے درکار تکمیلی عناصر بڑھیں گے, کم ہوں گے یا اپنی موجودہ سطح پر برقرار رہیں گے. صرف سوچنے سے کوئی کتنی فکری پیش رفت کر سکتا ہے؟ غیر معمولی ذہانت کو کتنی نوکر شاہی کی ضرورت ہوتی ہے؟

ہمارے خیال میں جواب اس پر منحصر ہے کہ حقیقت سے دوبارہ رجوع کیے بغیر فکر کتنی دور جا سکتی ہے.

ہم دو ممکنہ راستے بیان کرتے ہیں. پہلا راستہ گہرائی کی تہذیب ہے, جس میں سپر انٹیلیجنس زیادہ مادی سرمائے اور انتظامی ہم آہنگی کی ضرورت پر قابو پا لیتی ہے. دوسرا راستہ وسعت کی تہذیب ہے, جس میں قدرت کی پیچیدگی اتنی زیادہ ہوتی ہے کہ کوئی بھی ذہانت, انسانی ہو یا مشینی, حقیقی دنیا میں بڑے اور مسلسل زیادہ پیچیدہ تجربات کے بغیر ترقی نہیں کر سکتی.

اب تک انسانی تاریخ اس بات کا اشارہ دیتی ہے کہ تکمیلی صلاحیت کی ضرورت بڑھ رہی ہے. Galileo کی دوربین ان کے ہاتھوں میں سما جاتی تھی, جبکہ Webb کے لیے ایک پوری تہذیب درکار تھی. Bell Labs کی ایک چھوٹی ٹیم نے ورک بینچ پر پہلا ٹرانزسٹر تیار کیا, جبکہ اب جدید ترین چپ ٹیکنالوجی میں پیش رفت ایک پیچیدہ عالمی سپلائی چین سے ممکن ہوتی ہے. زیادہ دور تک پہنچنے کے لیے تہذیب کے مزید حصے مسلسل اس کے ساتھ جڑتے جاتے ہیں.

مگر ضروری نہیں کہ یہی تاریخ ہمارا مقدر بھی ہو. ذہین دماغ زیادہ مؤثر تکمیلی وسائل ایجاد کر سکتے ہیں. اگر ذرات کو تیز کرنے والے نئے آلے کے لیے توانائی رکاوٹ بنے, تو غیر معمولی ذہانت کم وسائل استعمال کرنے والا آلہ یا توانائی حاصل کرنے کا بہتر طریقہ وضع کر سکتی ہے.

غیر معمولی ذہانت بعض تکمیلی وسائل کی جگہ بھی لے سکتی ہے. آئن اسٹائن بہت کم تجرباتی شواہد کی بنیاد پر غور و فکر کرتے ہوئے نظریۂ اضافیت تک پہنچ گئے تھے. ہمیں کہیں زیادہ شواہد درکار ہوتے. کچھ لوگوں کو اپنی تمام مصروفیات خود ہی یاد رہتی ہیں؛ ہم میں سے بیشتر Google Calendar کے انتظامی سہارے پر انحصار کرتے ہیں.

غیر معمولی ذہانت پرکھ کی صلاحیت کو بھی عروج پر پہنچا سکتی ہے, تاکہ آزمانے کے لیے بہترین مفروضے چنے جائیں اور وسائل ضائع کرنے والی ناکامیوں سے بچا جائے. اگر ہر اضافی ذہانت پروجیکٹس کا معیار بہتر کرے, تو مسلسل بڑے ہوتے نوکر شاہیوں کی ضرورت کے باوجود ہم غیر معمولی ذہانت میں بھاری سرمایہ لگائیں گے, کیونکہ عمل درآمد اتنا مہنگا ہے کہ اسے غلط کام پر ضائع نہیں کیا جا سکتا.

دونوں میں سے کوئی راستہ ہمارے حقیقی مستقبل کی مکمل تصویر نہیں ہوگا, مگر انہیں ہماری تہذیب کے لیے دو ممکنہ سمتیں سمجھا جا سکتا ہے.

ذہانت تین طریقوں سے علم کو آگے بڑھا سکتی ہے. وہ اصولوں کی بنیاد پر استدلال کر سکتی ہے. وہ موجودہ شواہد سے نئی انسائٹس اخذ کر سکتی ہے. یا دنیا کا مشاہدہ کرکے اور اس میں دخل دے کر نئے شواہد جمع کر سکتی ہے.

پہلا طریقہ صرف غور و فکر کے ذریعے بہت آگے جا سکتا ہے. ریاضی اس کی خالص ترین مثال ہے. کسی ثبوت یا پروجیکٹس کے متعدد فیصلہ کن موڑوں پر ایک طاقتور ذہن مسلسل درست فیصلہ کر سکتا ہے. وہ برسوں کی بھٹکتی تلاش کی جگہ ریزننگ کا مختصر اور زیادہ بامقصد سلسلہ لے آتا ہے.

دوسرا طریقہ بھی تیز ترقی کے لیے ایک وسیع, غیر دریافت شدہ میدان ہے. انسانیت نے جتنے شواہد سمجھے ہیں, ان سے کہیں زیادہ جمع کیے ہیں. ہمارے مواد, مثلاً فلکیاتی تصاویر, خوردبین کی سلائیڈوں اور انٹرنیٹ پر کمنٹس, کے مطالعے کو انسانی ذہانت کی محدود دستیابی نے پابند رکھا ہے. سائنسی ذخائر میں ایک سوال کا جواب ڈھونڈنے کے لیے درج کیے گئے ایسے مشاہدات موجود ہیں جن میں کئی دوسرے سوالوں کے جواب بھی ہو سکتے ہیں. وافر غیر معمولی ذہانت کچھ نیا جمع کیے بغیر, پہلے سے موجود چیزوں کو پہچان کر دریافتیں کر سکتی ہے. وہ ایک نیا فوٹون حاصل کیے بغیر ایک نئی کائنات ڈھونڈ سکتی ہے.

تیسرا طریقہ اتنا آسان نہیں, کیونکہ اس میں طبعی دنیا کے ساتھ عملی تعامل درکار ہوتا ہے. طبعی عمل وقت لیتے ہیں, اور اکثر انہیں تیز کرنے کے لیے بہت کم کچھ کیا جا سکتا ہے. کیمیائی مادّوں کو باہم تعامل کرنا ہوتا ہے. جانداروں کو نشوونما پانا ہوتی ہے. مشینوں کو تعمیر کرنا ہوتا ہے. خلائی جہازوں کو کائناتی رفتار کی حدود کے تابع رہتے ہوئے حقیقی فاصلے طے کرنے ہوتے ہیں. ایک کامل ذہن بھی کسی ایسے تجربے کے نتیجے کا مشاہدہ نہیں کر سکتا جو ابھی ہوا ہی نہ ہو.

مگر وہ کوشش کر سکتا ہے. گہرائی کی تہذیب بھی حقیقت سے رجوع کرنے کی ضرورت سے آزاد نہیں ہوگی. وہ ایسا کرتے ہوئے وسائل کی غیرمعمولی بچت کرے گی. بہتر ریزننگ ان چند تجربات کی نشان دہی کرے گی جو واقعی اہم ہیں. کمپیوٹر پر بنائی گئی نقلیں بیشتر سوال حل کر دیں گی اور ٹھیک اس غیر یقینی پہلو کی نشان دہی کریں گی جسے حقیقت سے جانچنا ضروری ہے. سپر انٹیلیجنس اپنے محدود وسائل کو سامنے رکھ کر ایسے پروجیکٹس بنا سکتی ہے جو ان سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھائیں اور کارکردگی کو عروج پر پہنچائیں.

فلکی طبیعیات کی ایک تجربہ گاہ کا تصور کریں, جہاں تاریک مادے کے بارے میں کئی مفروضے ہیں. انہیں پہلے کمپیوٹر پر انتہائی حقیقت نما نمونہ سازی کے ذریعے پرکھا جاتا ہے. ہر نظریے کو تمام موجودہ معلومات کے ساتھ مطابقت کے لحاظ سے جانچا جاتا ہے. اس سب کے بعد ہی سب سے امید افزا نظریات کو آزمانے کے لیے آسمان کے چند منتخب حصوں کی نئی تصاویر لی جاتی ہیں. تہذیب کو اب بھی غیر معمولی ذہانت کے تکمیلی وسائل درکار ہوتے ہیں, مگر ہر اکائی کہیں زیادہ فائدہ دیتی ہے.

گہرائی کی تہذیب تک ہمارا سفر شاید تصویری پہیلی جوڑنے جیسا ہو. آغاز اور اختتام پر آگے بڑھنا آسان ہوتا ہے, اور درمیان میں سب سے مشکل. شروع میں کنارے صاف دکھائی دیتے ہیں اور کچھ ٹکڑے آسانی سے مل جاتے ہیں. پھر ایسے ٹکڑے ختم ہو جاتے ہیں, جبکہ تصویر کا اتنا کم حصہ جڑا ہوتا ہے کہ وہ باقی کو جوڑنے میں رہنمائی نہیں دے پاتا. اختتام کے قریب باقی خالی جگہیں گویا خود بتا دیتی ہیں کہ ان میں کیا آئے گا. تقریباً مکمل سائنسی علم کے لیے آخری دریافتیں شاید ان دریافتوں سے آسان ہوں جن کے لیے ہم آج جدوجہد کر رہے ہیں.

سائنس کا یہ ایک بنیادی طریقہ ہے. Mendeleev غیر دریافت شدہ عناصر کی خصوصیات بتا سکے, کیونکہ دوری جدولِ عناصر کے باقی حصے یہ محدود کر دیتے تھے کہ خالی جگہوں میں کیا آ سکتا ہے. اسٹینڈرڈ ماڈل نے ماہرین طبیعیات کو Higgs boson کے مشاہدے سے کئی دہائیاں پہلے ہی اس کے وجود کی توقع کرنے کی بنیاد دے دی تھی. ہمارے تجربات اس چیز کی تلاش پر مرکوز تھے جس کے نظر آنے کی ہمیں توقع تھی, یعنی جو موجودہ نظریے اور معلومات کے مطابق تھی.

سپر انٹیلیجنس دنیا کے نمونوں کو اتنی اچھی طرح سمجھ سکتی ہے کہ اسے ٹھیک معلوم ہو کہ کون سی نئی معلومات درکار ہیں, اور یوں وہ گہرائی کی تہذیب قائم کر سکتی ہے. وہ مادی پھیلاؤ کی سست رفتار پیش رفت پر انحصار کرنے کے بجائے زیادہ گہری فکر سے ترقی کو آگے بڑھائے گی.

اگر یہ افادیتیں غالب آ جائیں تو تہذیب فطرت پر اپنی دسترس کو تیزی سے گہرا کر سکتی ہے, اور بڑے پیمانے کے نئے تجرباتی آلات کو چلانے کے لیے ادارہ جاتی ذہانت کی ضرورت کم ہو سکتی ہے. اس کا طبعی پھیلاؤ محدود رہ سکتا ہے, جبکہ اس کی دانائی پختہ ہوتی جائے.

ہم انسان اپنے گھر سے نکلے بغیر ہی کائنات کے بارے میں بہت کچھ سمجھ چکے ہیں. گہرائی کی تہذیب اسی روایت کا تسلسل ہوگی.

مگر نئے شواہد کی طلب کارکردگی کی ان بہتریوں پر بھاری پڑ سکتی ہے. ذہانت حقیقت سے ہر بار رجوع کرنے کی لاگت کم کرتے ہوئے, اس سے رجوع کرنے کی کہیں زیادہ وجوہ بھی دریافت کر سکتی ہے. بہتر آلات تحقیق کے زیادہ باریک میدان کھولتے ہیں. تیز تجربات مزید تجربات کو مفید بنا سکتے ہیں.

اگر Einstein کا اپنے نظریۂ اضافیت تک پہنچنے کا تقریباً خالص فکری سفر گہرائی پر مبنی تہذیب کی مثال ہے, تو حیاتیات شاید وسعت پر مبنی تہذیب کا بہتر پیشگی اشارہ ہو. اتنا علم جمع کرنے اور اتنا ڈیٹا استعمال کرنے کے باوجود, نئی دواؤں کے محفوظ اور مؤثر ہونے کا پتا لگانے کے لیے انہیں اب بھی بڑی تعداد میں انسانوں پر آزمانا پڑتا ہے. مشینیں اب حیاتیاتی عمل کی نقل کر سکتی ہیں, جس سے ماہرین حیاتیات جسمانی تجربات کے بجائے in silico نئی دوائیں آزما سکتے ہیں, مگر یہ ڈیجیٹل سیمولیشنز حقیقی دنیا کی اتنی درست عکاسی نہیں کرتیں کہ بڑے پیمانے پر انسانی آزمائشوں کی جگہ لے سکیں. مشین سے زیادہ دوائی امیدوار سامنے آنے کے باعث تجرباتی جانچ مزید بڑی رکاوٹ بن جاتی ہے.

وسعت کی تہذیب میں ترقی کے لیے صرف غیر معمولی ذہانت کافی نہیں ہوتی. مادی وسائل اور ان کا استعمال کو مینج کرنے والے نوکر شاہی کی ہماری ضرورت, ان دونوں میں کسی ذہین دماغ کی ممکنہ بچت سے زیادہ تیزی سے بڑھتی ہے.

مستقبل کے AI سسٹمز انسانی ذہانت سے کہیں آگے نکل جائیں, تب بھی شاید ہمارا راستہ یہی ہو. سپر انٹیلیجنس ایک دوپہر میں ایک صدی کے تجربات کا خاکہ بنا سکتی ہے, پھر قدرت اور مشینری کے انہیں مکمل کرنے کے انتظار میں پوری صدی گزار سکتی ہے. ایسی دنیا میں نئے خیالات پیدا کرنے کے بجائے انہیں عملی شکل دینے کے لیے درکار ادارہ جاتی عمل پر ذہانت لگانا زیادہ سودمند ہو جاتا ہے.

اگر ہر اگلے قدم کے لیے زیادہ سے زیادہ معاون بنیادی ڈھانچا درکار ہو تو یہ اثر بڑھتا چلا جائے گا.

یہاں ہمیں نسبتاً کم سوچ بچار اور نسبتاً زیادہ تعمیر نظر آئے گی. تجربہ گاہیں خودکار ہو جاتی ہیں. کارخانوں کی تعداد بڑھتی ہے. توانائی کی پیداوار بڑھتی ہے. یہ سب ممکن بنانے کے لیے ادارہ جاتی ذہانت غالب کردار ادا کرتی ہے. مادی پھیلاؤ علم کی محرک قوت بن جاتا ہے, اور تہذیب پھیلتی ہے کیونکہ اس کے سوالات جواب حاصل کرنے کے وسائل سے آگے بڑھ چکے ہوتے ہیں. آگے بڑھتے رہنے کے لیے زیادہ مواد, زیادہ توانائی, زیادہ معلومات.

Dyson کرہ اس مستقبل کی ایک انتہائی مثال ہے. اسے ڈیزائن کرنے کے لیے غیر معمولی پیش رفت درکار ہوگی, مگر پروجیکٹ کا بیشتر حصہ غیر معمولی اختراعی سوچ پر مشتمل نہیں ہوگا. یہ فلکیاتی پیمانے پر تعمیرات اور لاجسٹکس کا کام ہوگا.

Dyson کرہ کا نقشہ تیار کرنے کے لیے غیر معمولی ذہین افراد درکار ہوں گے. یہ اب تک کے سب سے زیادہ تکراری, یکسانیت بھرے اور تنظیمی لحاظ سے دشوار پروجیکٹس میں بھی شامل ہوگا.

یہ انٹیلیجنس کی ناکامی نہیں, بلکہ اس کی کامیابی کا نتیجہ ہے. زیادہ ذہین افراد زیادہ قابلِ قدر پروجیکٹس دریافت کرتے ہیں؛ زیادہ پیچیدہ پروجیکٹس کو عملی شکل دینے کے لیے زیادہ مادّے کی ضرورت ہوتی ہے.

اگر ایسا ہے تو سپر انٹیلیجنس کی سب سے بڑی طاقت شاید اس کی غیر معمولی ذہانت نہ ہو. بلکہ یہ نوکر شاہی کا کردار ادا کرنے پر اس کی آمادگی ہوگی: اس وسیع تکنیکی اور ادارہ جاتی مشینری میں ہم آہنگی پیدا کرنا جو خیالات کو بڑھتے ہوئے بڑے پیمانے پر حقیقت بنانے کے لیے ضروری ہے.

تقریباً تمام مشینی ذہانت غیر معمولی کام کرنے کے لیے نہیں, بلکہ یکسانیت بھرے کام کرنے کے لیے استعمال کی جائے گی.

تب مادی پھیلاؤ کی رفتار پر قدرت کی عائد کردہ حدیں مزید ترقی میں رکاوٹ بن سکتی ہیں. کسی ستارے کی توانائی حاصل کرنے والی مشینری بنانا ایک مادی پروجیکٹ ہے, چاہے اس کے نقشے کتنی ہی تیزی سے تیار ہوں. اس سے آگے دوسرے ستارے اور کہکشائیں ہیں, اور (جہاں تک ہمیں معلوم ہے) فاصلہ خود رفتار کو محدود کرتا ہے: نہ کوئی خلائی جہاز روشنی سے تیز سفر کر سکتا ہے, نہ کوئی اشارہ اس سے تیز واپس آ سکتا ہے. وسعت کی تہذیب ایک سست رفتار تہذیب ہے. اس کی بڑی تبدیلیوں کے درمیان ہزاروں, شاید لاکھوں سال کا وقفہ ہو. ہر اگلے قدم میں زیادہ وقت لگتا ہے.

زرعی اور صنعتی انقلابات ایک کہیں طویل تاریخ کا ہنگامہ خیز آغاز معلوم ہوں گے, جس میں ترقی کی رفتار کہیں سست ہوگی.

عین ممکن ہے کہ مستقبل کے AI سسٹمز جدید ترین انسائٹس پیدا کرنے اور انہیں عملی طور پر مفید بنانے کے لیے درکار وسائل کو مربوط کرنے, دونوں میں انسانوں سے آگے نکل جائیں. مگر یہ امکان انسانی تجسس کی اہمیت کم نہیں کرتا.

اول, علم و آگہی حاصل کرنا ہماری ذمہ داری رہتی ہے, چاہے مشینیں اس میں ہم سے بہتر نظر آئیں. کائنات میں شاید پہلے ہی ہم سے کہیں زیادہ دانش مند ذہن موجود ہوں, جن کے پاس ایسے سائنسی اور اخلاقی سوالوں کے جواب ہوں جو ہماری سمجھ سے باہر ہیں. پھر بھی ہم خود دنیا کو سمجھنے کی کوشش کرتے ہیں. کسی دوسری ذہانت کی آمد, چاہے وہ ہماری اپنی تخلیق ہی کیوں نہ ہو, اس بات کو نہیں بدلتی. جب تک ہمیں یقینی طور پر معلوم نہ ہو کہ انسانیت کے پاس دینے کو کچھ منفرد نہیں بچا, ہار مان لینا اس سب کو ضائع کرنا ہے جو صرف ہم دنیا کو دے سکتے ہیں. سوال کرتے رہنا اور جواب ڈھونڈنے کی کوشش کرنا اب بھی ہمارا فرض ہے.

دوم, ممکن ہے انسٹیٹیوشنل انٹیلیجنس کے مقابلے میں علم کی سرحدیں بڑھانے والی ذہانت میں ہمیں تقابلی برتری حاصل ہو. اس کا مطلب یہ ہوگا کہ دونوں میں کم تر ہونے کے باوجود ہم نسبتاً پہلی صلاحیت میں بہتر ہوں اور اسی میں اختصاص حاصل کریں. انسان معمول کے بندھے ٹکے کام کے بجائے تخلیقی کام کو ترجیح دیتے ہیں, جبکہ روبوٹ ایسی کسی ترجیح کا اظہار نہیں کرتے.

سوم, تنوع ہمارے لیے فائدہ مند ہے. اگر مشینیں بیشتر انسانی سوچ کی نقل کر بھی سکیں, تب بھی اپنی کچھ انفرادیت برقرار رکھ کر ہم تخلیقی تنوع مہیا کرتے ہیں. مشینی ذہانت کا بیشتر حصہ اپنے خودکفیل نظام میں مصروف رہے گا, مگر ایک چھوٹا سا حصہ ہم اپنی تخلیقی خواہشات کے مطابق استعمال کریں گے. مجموعے کا ایک معمولی سا حصہ, لیکن ہمارے دائرۂ کار کے لیے فراواں, اور آج کے وسائل سے کہیں زیادہ.

اختراعی صلاحیت تنہا چیز نہیں ہے. اسے دنیا کی ضرورت ہوتی ہے, اور ذہانت کو اپنے تخلیقی تصور کو حقیقت میں بدلنے کے لیے تعمیر کرنے والوں کی ضرورت ہوتی ہے.

آج انسانی ذہانت کا بڑا حصہ خیالات کو حقیقت بنانے کے اس کام میں صرف ہوتا ہے جس کی پذیرائی نہیں ہوتی. مشینی ذہنوں کو بھی یہی انحصار ورثے میں ملے گا. وہ سب کے سب نامور نابغے نہیں بن سکتے. انہیں منتظم بھی بننا ہوگا.

ہماری آنے والی داستان اور اس کی پیش رفت کی رفتار کا انحصار اس پر ہے کہ عظیم ذہنوں کو دنیا کے زیادہ وسائل درکار ہوں گے یا وہ کم وسائل سے زیادہ کر پائیں گے.