चीनी अध्ययन में पता चला: एक अकेला न्यूरॉन सुपरकंप्यूटर हो सकता है

दशकों से, मस्तिष्क कैसे सोचता है, इसकी मानक तस्वीर यह रही है कि बहुत से सरल, बिंदु जैसे न्यूरॉन्स का एक नेटवर्क सिग्नल आगे बढ़ाता रहता है और किसी तरह गणना उभर आती है। चीनी शोधकर्ताओं का एक नया अध्ययन इस तस्वीर को चुनौती देता है: उनका तर्क है कि एक अकेला न्यूरॉन बिल्कुल भी सरल नोड नहीं है। इसकी शाखाओं वाली डेंड्राइट्स एक “सुपरकंप्यूटर” के बराबर हैं जो अकेले ही उन्नत संज्ञानात्मक गणना कर सकता है।

यह काम शंघाई स्थित चीनी विज्ञान अकादमी के अंतर्गत ब्रेन साइंस एंड इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी सेंटर फॉर एक्सीलेंस के शोधकर्ता जू निंगलोंग के नेतृत्व वाली एक टीम से आया है। निष्कर्ष 16 अक्टूबर को दुनिया के सबसे अधिक उद्धृत सामान्य वैज्ञानिक जर्नल्स में से एक, साइंस में ऑनलाइन प्रकाशित हुए।

चीन के विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय के अखबार साइंस एंड टेक्नोलॉजी डेली की रिपोर्ट के अनुसार, जू ने कहा, “यह कई कंप्यूटरों के एक साथ नेटवर्क में जुड़े होने के काम जैसा है — एक अकेला ‘डेंड्राइट’ सुपरकंप्यूटर इसे कर सकता है।” डेंड्राइट्स वे पेड़ जैसी शाखाएं हैं जो न्यूरॉन के शरीर से फैलती हैं और आने वाले सिग्नल प्राप्त करती हैं, जो तंत्रिका कोशिका के हर चित्र की एक परिचित विशेषता है।

पारंपरिक मॉडल में, एक न्यूरॉन अपने कई सिनेप्स पर पहुंचने वाले सिग्नलों का योग करता है और यदि कुल योग एक सीमा पार कर जाए तो सक्रिय हो जाता है — हर कोशिका के लिए यह काफी साधारण काम है, और असली बुद्धिमत्ता विशाल संख्या में संयोजनों से उभरती है। नया शोध सुझाव देता है कि कोई भी सिग्नल कोशिका शरीर तक पहुंचने से पहले ही डेंड्राइट्स स्वयं पर्याप्त प्रसंस्करण करती हैं, यानी प्रभावी रूप से एक ही कोशिका के भीतर गणना चलाती हैं।

इसके निहितार्थ बुनियादी तंत्रिका विज्ञान से आगे तक जाते हैं। जैविक न्यूरॉन्स इतनी कुशलता से गणना कैसे करते हैं, यह समझना उन कंप्यूटर इंजीनियरों के लिए लंबे समय से प्रेरणा रहा है जो अधिक सक्षम और ऊर्जा-किफायती मशीनें बनाना चाहते हैं, और उन शोधकर्ताओं के लिए भी जो अधिगम, स्मृति और तंत्रिका संबंधी रोगों को व्यक्तिगत कोशिकाओं के स्तर पर समझना चाहते हैं।

यह खोज चीनी तंत्रिका विज्ञान के एक व्यापक पैटर्न में भी फिट बैठती है, जहां शोधकर्ताओं ने इमेजिंग, रिकॉर्डिंग और मॉडलिंग तकनीकों में भारी निवेश किया है जो उन्हें जीवित न्यूरॉन्स को काम करते हुए देखने की सुविधा देती हैं। एक ही डेंड्राइट के भीतर गणना दिखा पाना नाजुक प्रयोगों और गंभीर सैद्धांतिक मॉडलिंग दोनों की मांग करता है।

चीनी मीडिया में इस अध्ययन को दिन की प्रमुख विज्ञान खबरों में से एक के रूप में रिपोर्ट किया गया, और इसे किसी क्रमिक परिणाम के बजाय पाठ्यपुस्तक की एक धारणा के पुनर्लेखन के रूप में प्रस्तुत किया गया। आम पाठक के लिए सार सरल है: मस्तिष्क के निर्माण खंड मानक चित्र से कहीं अधिक स्मार्ट हो सकते हैं, और “एक कोशिका” तथा “एक नेटवर्क” के बीच की सीमा वैज्ञानिकों के पहले के अनुमान से कहीं अधिक धुंधली है।

हर नए परिणाम की तरह, सवाल बने हुए हैं। यह डेंड्राइटिक गणना मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्रों और प्रजातियों में कितनी व्यापक है, और यह वास्तविक व्यवहार में कैसे योगदान देती है, इसे समझने में वर्षों का अनुवर्ती काम लगेगा। लेकिन दावा अपने आप में चौंकाने वाला है: यदि एक अकेला न्यूरॉन संज्ञानात्मक गणना चला सकता है, तो मस्तिष्क के अनुमानित दसियों अरब न्यूरॉन्स पुराने मॉडल द्वारा उन्हें दी गई क्षमता से कहीं अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का प्रतिनिधित्व करते हैं।