अगर आप किसी तोते को 'मुझे भूख लगी है' कहना सिखाते हैं, तो क्या तोते को वाकई अपने पेट में गुड़गुड़ महसूस होती है, या वह सिर्फ वही आवाज़ें निकाल रहा है जो उसने पहले सुनी हैं?
यह सरल सा सवाल दर्शनशास्त्र (philosophy) की सबसे प्रसिद्ध पहेलियों में से एक के केंद्र में है। 1980 में, जॉन सर्ल नाम के एक दार्शनिक ने 'चाइनीज़ रूम' (Chinese Room) नाम का एक थॉट एक्सपेरिमेंट (सोचने वाला प्रयोग) बनाया। इसका मकसद एक ऐसी मशीन जो 'स्मार्ट दिखती है' और एक ऐसा व्यक्ति जिसके पास वास्तव में चेतना (consciousness) है, के बीच के अंतर को समझना था।
कल्पना कीजिए कि आप एक छोटे, शांत कमरे में बैठे हैं। वहां कोई खिड़की नहीं है, बस एक भारी लकड़ी का दरवाजा है जिसमें दो संकीर्ण स्लॉट (छेद) हैं: एक डाक आने के लिए और दूसरा डाक बाहर भेजने के लिए।
आप इस कमरे में अकेले हैं, और आपको चीनी भाषा (Chinese) का एक शब्द भी बोलना या पढ़ना नहीं आता। आपके लिए, चीनी अक्षर स्याही के सुंदर और जटिल पैटर्न की तरह हैं, जिनका आपके लिए उतना ही मतलब है जितना कि संगमरमर के पत्थर पर बनी लकीरों का।
कल्पना कीजिए कि कमरा हज़ारों दराजों से भरा है। प्रत्येक दराज में एक कार्ड पर एक चीनी अक्षर लिखा है। आपको एक दराज से दूसरी दराज तक दौड़ना पड़ता है, कार्ड उठाने पड़ते हैं और उन्हें उसी क्रम में बिछाना पड़ता है जैसा नियम पुस्तिका कहती है। इसमें बहुत मेहनत लगती है, लेकिन फिर भी आपको नहीं पता कि आप क्या 'लिख' रहे हैं!
कमरे के अंदर आपके साथ एक विशाल, धूल भरी किताब है। यह किताब अंग्रेज़ी में लिखे निर्देशों से भरी हुई है, जिसे आप पूरी तरह समझते हैं।
निर्देश बहुत खास हैं: "यदि आप एक कागज़ का टुकड़ा देखें जिस पर घर के आकार का प्रतीक बना हो, तो लहरदार रेखा वाले प्रतीक वाला कागज़ ढूंढें और उसे बाहर जाने वाले स्लॉट से बाहर धकेल दें।"
सीक्रेट मैसेंजर (गुप्त संदेशवाहक)
कमरे के बाहर, एक व्यक्ति जो वास्तव में चीनी बोलता है, कागज़ की एक पर्ची पर एक सवाल लिखता है। वह उसे अंदर आने वाले स्लॉट से अंदर खिसका देता है।
आप कागज़ उठाते हैं, प्रतीकों को देखते हैं, और अपनी विशाल नियम पुस्तिका (rulebook) के पन्ने पलटते हैं। आप मेल खाते पैटर्न ढूंढते हैं और निर्देशों का ठीक वैसे ही पालन करते हैं जैसे वे लिखे गए हैं।
कंप्यूटर के पास सिंटैक्स (बनावट) होता है, लेकिन सेमेंटिक्स (अर्थ) नहीं।
आप कागज़ों के ढेर में से एक जवाब चुनते हैं और उसे वापस दरवाजे से बाहर खिसका देते हैं। बाहर, वह व्यक्ति आपका जवाब पढ़ता है और मुस्कुराता है।
उनके लिए, आप एक शानदार बातचीत करने वाले साथी की तरह लग रहे हैं जो चीनी भाषा को पूरी तरह समझता है। लेकिन कमरे के अंदर, आप बस आकृतियों का मिलान कर रहे हैं और आपको इस बात का ज़रा भी अंदाज़ा नहीं है कि क्या कहा जा रहा है।
प्रतीक बनाम अर्थ
जॉन सर्ल ने इस कहानी का उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के बारे में बात करने के लिए किया था। वह दिखाना चाहते थे कि कंप्यूटर बिल्कुल उस कमरे में मौजूद व्यक्ति की तरह हैं।
एक कंप्यूटर जानकारी को प्रोसेस करने के लिए नियमों के एक सेट का उपयोग करता है जिसे एल्गोरिदम (algorithm) कहा जाता है। वह सिंटैक्स (syntax) को ग्रहण करता है, जो प्रतीकों या कोड की व्यवस्था है, लेकिन उसके पास सेमेंटिक्स (semantics) नहीं होता, जिसका अर्थ है उन प्रतीकों के पीछे का वास्तविक अर्थ।
Finn says:
"रुको, तो क्या अगर मैं केक बनाने की रेसिपी का पालन करूँ, लेकिन मुझे नहीं पता कि 'आटा' या 'चीनी' क्या है, तो क्या मैं उस कमरे वाले व्यक्ति की तरह हूँ? केक तो फिर भी स्वादिष्ट लगता है, लेकिन मैं तो बस निर्देशों का पालन कर रही हूँ!"
सोचिए जब आप कोई वीडियो गेम खेलते हैं। कंप्यूटर जानता है कि यदि आप 'जंप' बटन दबाते हैं, तो स्क्रीन पर मौजूद कैरेक्टर को ऊपर जाना चाहिए।
लेकिन क्या कंप्यूटर जानता है कि 'कूदना' (jump) कैसा महसूस होता है? क्या वह जानता है कि कैरेक्टर को प्लेटफॉर्म तक पहुँचने की ज़रूरत क्यों है, या वह केवल उस 'If-Then' (यदि-तो) नियम का पालन कर रहा है जिसे आपने प्रोग्राम किया है?
अपने माता-पिता या दोस्त से अपना 'कंप्यूटर' बनने के लिए कहें। उन्हें एक कोड वाला कागज़ दें: A = एक गोला बनाएं, B = एक वर्ग बनाएं, C = एक रेखा खींचें। फिर, उन्हें एक 'प्रोग्राम' दें जैसे: 'A, C, B'। उन्हें यह जाने बिना इसका पालन करना होगा कि वे क्या बना रहे हैं। क्या वे 'समझ' पाए कि वे एक स्टिक-फिगर चेहरा बना रहे थे?
मशीन के अंदर का भूत
जॉन सर्ल के इस विचार से पहले, एलन ट्यूरिंग नाम के एक अन्य प्रसिद्ध विचारक के पास एक अलग विचार था। उन्होंने 1950 में ट्यूरिंग टेस्ट (Turing Test) नाम की चीज़ बनाई थी।
ट्यूरिंग का मानना था कि यदि कोई मशीन इतनी अच्छी तरह से बातचीत कर सकती है कि आप यह न बता सकें कि वह इंसान है या कंप्यूटर, तो हमें यह कहना चाहिए कि मशीन "सोच" रही है।
एक कंप्यूटर तब बुद्धिमान कहलाने का हकदार होगा यदि वह किसी इंसान को यह विश्वास दिलाने में धोखा दे सके कि वह स्वयं एक इंसान है।
सर्ल ट्यूरिंग के इस टेस्ट से सहमत नहीं थे। उनका मानना था कि "होने का नाटक करना" और वास्तव में "होना" एक ही बात नहीं है।
उन्होंने तर्क दिया कि भले ही एक कंप्यूटर इंसानी दिमाग की पूरी तरह से नकल कर ले, फिर भी वह केवल स्विच और तारों का एक संग्रह ही रहेगा। उसके पास कोई आंतरिक जीवन या व्यक्तिगत अनुभव (subjective experience) का अहसास नहीं होगा, जो कि "मैं" होने की भावना है।
बड़ी बहस: सिस्टम्स रिप्लाई
जब सर्ल ने अपना विचार प्रकाशित किया, तो अन्य दार्शनिकों ने तुरंत पलटकर तर्क दिया। सबसे प्रसिद्ध जवाबी तर्कों में से एक को सिस्टम्स रिप्लाई (Systems Reply) कहा जाता है।
इन विचारकों ने माना कि कमरे में मौजूद व्यक्ति चीनी नहीं समझता है। हालांकि, उन्होंने तर्क दिया कि पूरी प्रणाली - वह व्यक्ति, कमरा, नियम पुस्तिका और कागज़ - सब मिलकर चीनी समझते हैं।
समझना एक ऐसी चीज़ है जो केवल जीवित, सचेत दिमाग ही कर सकते हैं। मशीनें केवल दिखावा कर रही हैं।
समझना जानकारी को प्रोसेस करने का एक जटिल तरीका मात्र है। यदि कोई सिस्टम पर्याप्त जटिल है, तो वह समझता है।
एक पल के लिए अपने दिमाग के बारे में सोचें। एक अकेली मस्तिष्क कोशिका, या न्यूरॉन, यह नहीं जानती कि आप कौन हैं।
उसे आपका जन्मदिन याद नहीं है या आपका पसंदीदा रंग नहीं पता है। यह बस छोटे इलेक्ट्रिक सिग्नल भेजती है। लेकिन जब अरबों कोशिकाएं एक साथ काम करती हैं, तब "आप" का अस्तित्व बनता है।
Mira says:
"मुझे लगता है कि 'सिस्टम्स रिप्लाई' सही है। मेरा हाथ कहानी लिखना नहीं जानता, लेकिन मेरा पूरा शरीर जानता है। शायद वह कमरा अंदर बैठे व्यक्ति से ज़्यादा स्मार्ट है।"
युगों के माध्यम से
क्या मशीनें सोच सकती हैं, यह सवाल आधुनिक कंप्यूटरों से बहुत पहले से मौजूद है। सैकड़ों साल पहले भी लोग हैरान होते थे कि क्या यांत्रिक खिलौनों (mechanical toys) में आत्मा हो सकती है।
सोचने वाली मशीनों की तलाश
1800 के दशक में, एडा लवलेस नाम की एक गणितज्ञ ने सामान्य उपयोग वाले कंप्यूटर के सबसे पहले डिज़ाइन पर काम किया था। वह एक दूरदर्शी थीं जिन्होंने देखा कि मशीनें केवल गणित से कहीं ज़्यादा कर सकती हैं।
एनालिटिकल इंजन की किसी भी चीज़ को मौलिक रूप से शुरू करने की कोई मंशा नहीं है। यह वह सब कुछ कर सकता है जिसे करना हम उसे आदेश देना जानते हैं।
लवलेस का विचार सर्ल के विचार से बहुत मिलता-जुलता था। उनका मानना था कि मशीनें केवल वही कर सकती हैं जो हम उन्हें करने के लिए कहते हैं। वे संगीत रचने या पहेलियाँ सुलझाने में सक्षम हो सकती हैं, लेकिन उनके अपने मूल विचार या भावनाएँ नहीं होंगी।
चैटबॉट्स और भविष्य
आज, हम हर दिन AI का उपयोग करते हैं। आप अपनी रसोई में स्मार्ट स्पीकर से बात कर सकते हैं या अपने होमवर्क में मदद के लिए चैटबॉट का उपयोग कर सकते हैं।
ये आधुनिक प्रोग्राम सर्ल के कमरे की नियम पुस्तिका की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं। वे लाखों उदाहरणों से सीखने के लिए न्यूरल नेटवर्क (neural networks) का उपयोग करते हैं, जिससे वे पहले से कहीं अधिक इंसानी लगते हैं।
शब्द 'कंप्यूटर' (Computer) पहले लोगों के लिए एक जॉब टाइटल हुआ करता था! इलेक्ट्रॉनिक मशीनें आने से पहले, 'कंप्यूटर' वे लोग (अक्सर महिलाएं) होते थे जो कमरों में बैठकर हाथ से गणित के लंबे सवाल हल करते थे, और ठीक वैसे ही कड़े नियमों का पालन करते थे जैसे चाइनीज़ रूम में बैठा आदमी।
जब कोई चैटबॉट आपको चुटकुला सुनाता है, तो क्या वह अंदर से हंस रहा होता है? या वह बस यह गणना कर रहा होता है कि इंसान को हंसाने के लिए आमतौर पर कौन से शब्द एक के बाद एक आते हैं?
सर्ल कहेंगे कि कंप्यूटर चाहे कितना भी तेज़ हो जाए, वह अभी भी कमरे में मौजूद उस आदमी की तरह ही है। वह अभी भी बस प्रतीकों का मिलान कर रहा है और निर्देशों की एक बहुत लंबी, बहुत तेज़ सूची का पालन कर रहा है।
Finn says:
"अगर कोई रोबोट कहता है कि वह मेरा दोस्त है, तो क्या इससे फर्क पड़ता है कि वह इसे 'महसूस' नहीं करता? अगर वह एक दोस्त की तरह व्यवहार करता है, तो क्या इतना काफी नहीं है? यह सब वाकई में बहुत अजीब होता जा रहा है।"
'स्वयं' का रहस्य
यह थॉट एक्सपेरिमेंट हमें खुद को भी देखने पर मजबूर करता है। यदि हम जैविक नियमों का पालन करने वाली कोशिकाओं का सिर्फ एक "सिस्टम" हैं, तो हमारा अस्तित्व एक कैलकुलेटर की तुलना में इतना अलग क्यों महसूस होता है?
दार्शनिक इसे चेतना की कठिन समस्या (Hard Problem of Consciousness) कहते हैं। हम जानते हैं कि मस्तिष्क शारीरिक रूप से कैसे काम करता है, लेकिन हम यह नहीं जानते कि हमारे पास भावनाएँ, सपने और आश्चर्य की भावना क्यों है।
सर्ल का थॉट एक्सपेरिमेंट 'स्ट्रांग AI' (Strong AI) के लिए एक चुनौती है। स्ट्रॉन्ग एआई यह विचार है कि एक कंप्यूटर का दिमाग एक दिन बिल्कुल हमारे जैसा हो सकता है। 'वीक AI' (Weak AI) वह है जो हमारे पास अभी है: कंप्यूटर जो विशिष्ट कार्यों में माहिर हैं, जैसे शतरंज खेलना या फिल्मों का सुझाव देना।
हो सकता है कि किसी दिन हम ऐसी मशीन बनाएं जो वास्तव में समझती हो। या हो सकता है कि जीवित चीजों में कुछ खास हो जिसे कोड कभी कॉपी नहीं कर सकता।
सोचने के लिए कुछ
यदि एक रोबोट को दर्द महसूस हो सकता है, लेकिन ऐसा केवल इसलिए है क्योंकि उसके कोड में लिखा है 'यदि जोर से छुआ जाए, तो कहो आह', तो क्या यह आपके पैर के अंगूठे में लगी चोट महसूस होने जैसा ही है?
यह एक बड़ा सवाल है जिसका कोई एक 'सही' जवाब नहीं है। दार्शनिक आज भी इस पर बहस करते हैं! आपको क्या लगता है कि किसी अहसास को 'असली' क्या बनाता है?
के बारे में प्रश्न दर्शनशास्त्र (Philosophy)
क्या चाइनीज़ रूम का मतलब है कि AI बुरा है?
क्या यह साबित करने का कोई तरीका है कि कोई चीज़ सचेत है?
क्या कंप्यूटर कभी वास्तव में 'समझ' पाएंगे?
खुले दरवाजे वाला कमरा
चाइनीज़ रूम हमें कोई अंतिम उत्तर नहीं देता, लेकिन यह हमें सवाल पूछने का एक बेहतर तरीका देता है। जैसे-जैसे तकनीक तेज़ और स्मार्ट होती जा रही है, हमें यह सोचते रहना होगा कि वह क्या है जो हमें इंसान बनाता है। क्या यह नियमों का पालन करने की हमारी क्षमता है, या अर्थ की वह चिंगारी जो हम उनके भीतर पाते हैं? अपने जीवन में भी प्रतीकों के पीछे छिपे अर्थ को तलाशते रहें!