कल्पना करा, तुमच्या computer मध्ये फक्त silicon chip नाही. त्याऐवजी laboratory मध्ये तयार केलेले living neurons, म्हणजेच मानवी brain cells, computation मध्ये सहभागी आहेत.
हे science fiction वाटू शकते. मात्र biological computing या क्षेत्रात असे प्रयोग प्रत्यक्षात सुरू आहेत. या technology मध्ये neurons, electrodes, electronics आणि software यांना एकत्र जोडले जाते.
या विषयात DishBrain सारखे experiments आणि CL1 सारखे biological computing platforms विशेष लक्ष वेधून घेत आहेत. मात्र एक महत्त्वाचा प्रश्न अजूनही कायम आहे: neurons information process करतात म्हणजे त्यांना काहीतरी अनुभव येतो का?
सध्याच्या evidence वरून असा निष्कर्ष काढता येत नाही. त्यामुळे biological computing समजून घेताना computation, learning आणि consciousness यांच्यातील फरक समजणे महत्त्वाचे आहे.
Computer ला electricity का लागते?
आपण computer वापरतो तेव्हा आपल्याला screen, keyboard आणि software दिसतात. पण या सगळ्याच्या मागे electrical signals सतत काम करत असतात.
Modern computers मध्ये semiconductor transistors वापरले जातात. सोप्या भाषेत सांगायचे तर transistor हा एक छोटा electronic switch आहे.
अनेक transistors मिळून logic gates तयार होतात. पुढे हे logic gates processor, memory आणि इतर circuits तयार करण्यासाठी वापरले जातात. त्यामुळे computer मध्ये information process करण्यासाठी electricity आणि electrical signals महत्त्वाचे असतात.
मानवी मेंदू किती energy वापरतो?
मानवी मेंदू साधारण 20 watts च्या आसपास power वापरतो. हा आकडा व्यक्ती, परिस्थिती आणि measurement पद्धतीनुसार बदलू शकतो.
इतक्या कमी energy मध्ये मेंदू अनेक complex कामे करतो. उदाहरणार्थ, आपण पाहतो, ऐकतो, बोलतो, भाषा समजतो, आठवणी तयार करतो आणि शरीराच्या हालचाली नियंत्रित करतो.
यामुळे researchers ना एक महत्त्वाचा प्रश्न पडतो.
जर biological neurons कमी energy मध्ये complex information processing करू शकत असतील, तर computing मध्ये त्यांचा उपयोग करता येईल का?
यातूनच biological computing ची कल्पना पुढे येते.
Neuron म्हणजे काय?
Neuron हा nervous system मधील एक specialized cell आहे.
साधारणपणे neuron मध्ये dendrites, cell body आणि axon असे भाग असतात. Dendrites signals receive करण्यास मदत करतात. Axon signal पुढे पाठवतो.
Neurons एकमेकांशी synapses द्वारे communicate करतात. त्यामुळे मोठ्या neural network मध्ये अनेक neurons मिळून complex activity तयार करू शकतात.
याच ठिकाणी biological computing interesting बनते.
Traditional computer मध्ये आपण transistors वापरतो. Biological computing मध्ये living neurons processing system चा भाग बनू शकतात.
Computer मध्ये neurons वापरण्याची कल्पना नवीन आहे का?
नाही.
Artificial Neural Networks तयार करताना researchers अनेक वर्षांपासून human brain कडून inspiration घेत आहेत. Machine learning मधील neural network हा शब्दही याच biological inspiration मधून आला आहे.
मात्र artificial neural network आणि biological neuron एकसारखे नाहीत.
Artificial neural network हे mathematical model आहे. त्याउलट biological neuron ही जिवंत cell आहे.
यामुळे researchers समोर एक वेगळा प्रश्न आला:
Mathematical neurons simulate करण्याऐवजी actual biological neurons वापरले तर काय होईल?
याच विचारातून brain-cell-based computing सारख्या approaches विकसित होत आहेत.
Skin cell पासून neuron तयार होऊ शकतो का?
हो, विशिष्ट laboratory techniques च्या मदतीने mature cells reprogram करण्यावर biotechnology मध्ये अनेक वर्षांपासून संशोधन होत आहे.
उदाहरणार्थ, skin cells सारख्या mature cells ना induced pluripotent stem cells म्हणजे iPSCs सारख्या अवस्थेत आणता येते. त्यानंतर योग्य biological signals आणि laboratory conditions वापरून त्यांच्यापासून neurons सारख्या पेशी तयार करता येतात.
सोप्या भाषेत process असा समजता येईल:
Skin cell → Reprogramming → Stem-like state → Neuron
प्रत्यक्ष प्रक्रिया मात्र यापेक्षा खूप complex आहे. त्यामध्ये cell biology, gene regulation, differentiation आणि controlled laboratory conditions यांचा समावेश होतो.
Neurons ना computer शी कसे जोडतात?
Laboratory मध्ये neurons चा network तयार केला. आता computer त्यांच्याशी communicate कसा करणार?
यासाठी electrodes वापरले जाऊ शकतात.
Neurons electrical activity निर्माण करतात. Electrodes ही activity detect करू शकतात. त्याच वेळी system controlled electrical stimulation देऊन neural network ला signals देऊ शकते.
संपूर्ण process साधारण अशी दिसू शकते:
Computer → Electrical stimulation → Neurons → Neural activity → Computer
Computer input देतो. Neurons response देतात. System तो response measure करते. त्यानंतर पुढचा input बदलता येतो.
यालाच closed-loop system म्हणता येते.
DishBrain म्हणजे काय?
या क्षेत्रातील चर्चेत आलेल्या experiments पैकी एक म्हणजे DishBrain.
या प्रकारच्या experiment मध्ये cultured neurons आणि computer interface वापरून cells ना एका simulated environment मध्ये task देण्यात आला. प्रसिद्ध उदाहरण म्हणजे Pong सारखा simple video game.
सोप्या पद्धतीने पाहूया.
- Game ची information neural system ला electrical signals द्वारे दिली जाते.
- Neural activity measure केली जाते.
- त्या activity च्या आधारावर output तयार केला जातो.
- System ला feedback दिला जातो.
- त्यानंतर neural activity मध्ये बदल होऊ शकतो.
यामुळे biological neural network काही प्रकारचे adaptive behaviour दाखवू शकते का, हा प्रश्न experimentally तपासता आला.
“Neurons ने Doom खेळला” असे म्हणणे योग्य आहे का?
इथे थोडी काळजी घेणे आवश्यक आहे.
Internet वर अशा experiments बद्दल dramatic headlines दिसू शकतात. उदाहरणार्थ, “human brain cells played Doom” किंवा “mini brain became gamer” अशा प्रकारचे descriptions वापरले जातात.
मात्र laboratory system कडे human player सारखी visual understanding किंवा game awareness आहे, असे त्यातून सिद्ध होत नाही.
Neural cells electrical inputs आणि outputs च्या माध्यमातून task मध्ये सहभागी होऊ शकतात. पण त्यांना game समजत होता किंवा game आवडत होता, असा निष्कर्ष काढण्यासाठी पुरावा नाही.
म्हणून “biological neurons च्या activity चा वापर करून game task चालवण्यात आला” हे अधिक सावध आणि योग्य वर्णन आहे.
CL1 म्हणजे काय?
CL1 हा biological computing platform म्हणून विकसित केला जात आहे.
यामध्ये living neural cells ना electronics आणि software systems सोबत जोडून computation करण्याचा प्रयत्न केला जातो. म्हणजे biological neurons हे computing system मधील एक प्रकारचे living processing substrate बनतात.
Traditional computer आणि biological computing system यांच्यातील फरक असा समजता येतो:
| Traditional Computer | Biological Computing |
|---|---|
| Silicon | Living cells |
| Transistors | Neurons |
| Electronic signals | Neural electrical activity |
| Software | Software + biological system |
| Semiconductor hardware | Biological-electronic interface |
याचा अर्थ CL1 पूर्णपणे biological computer आहे असे नाही. तो biological material आणि electronic technology यांच्या interface वर काम करणारा system आहे.
CL1 मध्ये human neurons कुठून येतात?
या प्रकारच्या technology मध्ये human-derived neural cells वापरण्याची संकल्पना iPSC technology शी संबंधित आहे.
Skin cells सारख्या accessible cells पासून reprogramming करून neural cells तयार करण्याची शक्यता biotechnology मध्ये आधीपासून संशोधित केली जात आहे. त्यामुळे भविष्यात neural cultures अधिक standardized पद्धतीने तयार करण्याची शक्यता अभ्यासली जाऊ शकते.
पण याचा अर्थ laboratory मध्ये पूर्ण मानवी मेंदू तयार केला जातो असा नाही.
Neural cell culture आणि human brain या दोन वेगळ्या गोष्टी आहेत.
काही neurons एकत्र cultured आहेत म्हणून त्यांच्याकडे human brain सारखी consciousness किंवा personality आहे, असा निष्कर्ष काढता येत नाही.
Sentience म्हणजे काय?
आता या विषयातील सर्वात कठीण प्रश्नाकडे येऊया.
Sentience म्हणजे subjective experience करण्याची क्षमता. म्हणजे एखाद्या system ला काहीतरी “feel” होते का, हा प्रश्न.
उदाहरणार्थ:
- Pain
- Pleasure
- Fear
- Comfort
- Discomfort
- Subjective awareness
हे concepts sentience शी संबंधित आहेत.
Biological neural culture मध्ये electrical activity दिसते. पण electrical activity म्हणजे consciousness, असा निष्कर्ष काढता येत नाही.
दोन्ही गोष्टी वेगळ्या आहेत.
Learning म्हणजे feeling नाही
हा फरक खूप महत्त्वाचा आहे.
समजा neural culture एखाद्या task मध्ये सुधारणा दाखवते. त्याचा अर्थ network ने काही प्रकारचे adaptation किंवा learning-like behaviour दाखवले असू शकते.
मात्र त्याचा अर्थ neurons ना आनंद झाला, त्रास झाला किंवा स्वतःच्या अस्तित्वाची जाणीव झाली असा होत नाही.
Human player म्हणू शकतो, “मी game जिंकलो.”
पण neural culture मध्ये आपण measured neural activity आणि behavioural output पाहतो. आपण त्या cells ना त्यांच्या अनुभवाबद्दल थेट विचारू शकत नाही.
म्हणून learning आणि feeling यांना एकच समजणे योग्य नाही.
Feedback आणि “punishment” मध्ये फरक
Biological neural systems वरील experiments मध्ये feedback महत्त्वाचे असते.
System ने अपेक्षित response दिल्यास reinforcing feedback दिला जाऊ शकतो. अपेक्षित response न मिळाल्यास negative feedback दिला जाऊ शकतो.
यामुळे neural activity कालांतराने बदलू शकते. ही कल्पना reinforcement learning सारख्या computational concepts शी काही प्रमाणात जोडता येते.
मात्र “neurons ना punishment दिला आणि त्यांना त्रास झाला” असे म्हणणे योग्य नाही.
अधिक अचूक वर्णन असे आहे:
Negative feedback मुळे neural activity मध्ये बदल झाला.
Biological computer “विचार” करतो का?
याचे उत्तर सध्या स्पष्ट नाही.
Learning, adaptation, computation आणि thinking हे समान शब्द नाहीत.
Thermostat temperature नुसार response देतो. Game AI strategy बदलतो. Machine learning model patterns शिकतो.
पण यावरून त्या system ला subjective consciousness आहे असे आपण म्हणत नाही.
Biological neurons अधिक complex असू शकतात. तरीही complexity वाढली म्हणजे consciousness आपोआप निर्माण होते, असे सिद्ध झालेले नाही.
त्यामुळे सध्या सावध निष्कर्ष असा आहे:
Biological neural systems computation आणि adaptive behaviour करू शकतात. पण त्यांना subjective experience आहे का, हा अजून स्वतंत्र आणि कठीण scientific question आहे.
Biological computing मध्ये धोका आहे का?
भविष्यातील शक्यता विचारात घेतल्यास हा प्रश्न महत्त्वाचा बनतो.
समजा एखाद्या biological system कडे sensors, memory आणि feedback mechanisms आहेत. ते external information process करते आणि त्याच्या internal state नुसार behaviour बदलते.
अशा system च्या neural activity मधून patterns शोधता येतील. मात्र त्या activity मागे subjective experience आहे का, हे समजणे अधिक कठीण असू शकते.
म्हणून धोका फक्त “AI आपल्यावर हल्ला करेल” इतकाच नाही.
एक वेगळा ethical प्रश्नही आहे:
जर आपण biological intelligence तयार केली आणि तिचा अनुभव आपल्याला समजला नाही, तर तिच्याशी योग्य पद्धतीने कसे वागायचे?
हा प्रश्न आज theoretical आहे. मात्र technology विकसित होत गेल्यास त्याचे महत्त्व वाढू शकते.
Biological computer traditional computer पेक्षा चांगला आहे का?
सध्या असे थेट म्हणता येणार नाही.
Traditional silicon computers वेगवान, predictable आणि scalable आहेत. त्यांचे engineering ecosystem देखील खूप विकसित आहे.
Biological neurons मात्र काही विशिष्ट प्रकारच्या adaptive computation साठी interesting आहेत. त्यांची energy efficiency आणि biological adaptability researchers साठी महत्त्वाची आहेत.
म्हणून भविष्यातील प्रश्न कदाचित:
Silicon किंवा Biology?
असा नसून:
Silicon + Biology?
असा असू शकतो.
भविष्यात hybrid computers कसे असू शकतात?
एक शक्यता अशी आहे की silicon processor software चालवेल. Biological neural network pattern recognition किंवा adaptive processing करेल.
Electronics दोन्ही systems मध्ये communication करतील.
अशा प्रकारची रचना hybrid computing architecture तयार करू शकते.
मात्र यामध्ये अनेक challenges आहेत:
- Biological material maintain करणे
- Contamination टाळणे
- Reproducibility
- System longevity
- Reliable communication
- Ethical governance
म्हणून technology विकसित करणे ही एकच अडचण नाही. ती सुरक्षित आणि जबाबदारीने वापरणे देखील महत्त्वाचे आहे.
AI आणि biological intelligence एकत्र आल्यास?
आजचे AI models data मधून patterns शिकतात.
Biological neurons मात्र biological processes मधून activity आणि adaptation दाखवू शकतात.
जर दोन्ही systems एकत्र केले तर एक hybrid feedback loop तयार होऊ शकतो:
AI → Biological neural system → Neural response → AI interpretation → New input
ही कल्पना अजून सुरुवातीच्या टप्प्यात आहे. पण technology mature झाली तर computing कडे पाहण्याची आपली पद्धत बदलू शकते.
याला “Living Computer” म्हणणे योग्य आहे का?
Popular language मध्ये living cells वापरणाऱ्या computing system ला living computer म्हणता येते.
मात्र या शब्दाचा अर्थ system एखाद्या जिवंत प्राण्यासारखा विचार करते असा नाही.
ही system biological material वापरून computation करते. त्यामुळे biological material आणि biological consciousness यांना एकच समजू नये.
खरा प्रश्न technology पेक्षा मोठा आहे
आज आपण intelligence ला problem solving, learning आणि pattern recognition यांसारख्या संकल्पनांमधून समजतो.
पण consciousness, sentience, self-awareness आणि subjective experience याबद्दल अजूनही अनेक प्रश्न अनुत्तरित आहेत.
म्हणून biological computing पुढे गेल्यास फक्त engineers आणि programmers पुरेसे नसतील.
यामध्ये पुढील क्षेत्रांतील तज्ज्ञांचीही गरज पडू शकते:
- Neuroscience
- Biology
- Artificial Intelligence
- Ethics
- Philosophy
- Law
कारण technology तयार करणे आणि तिच्या ethical परिणामांना समजून घेणे या दोन वेगळ्या गोष्टी आहेत.
पुढे काय होऊ शकते?
आज CL1 सारख्या systems आणि DishBrain सारखे experiments biological cells आणि electronics यांच्यातील interface समजून घेण्याच्या सुरुवातीच्या टप्प्यावर आहेत.
भविष्यात biological systems अधिक sophisticated computation करू शकतील का, हा अजून संशोधनाचा विषय आहे.
त्याहून मोठा प्रश्न म्हणजे intelligence आणि experience यांच्यातील सीमा नेमकी कुठे आहे?
आजच्या evidence वरून cultured neurons ना human-like feelings आहेत असे म्हणणे योग्य नाही. मात्र biological computing विकसित होत गेल्यास या विषयावर scientific आणि ethical research अधिक महत्त्वाचे होऊ शकते.
निष्कर्ष
Biological computing म्हणजे computer मध्ये फक्त silicon वापरण्याऐवजी living neural cells आणि electronic systems यांना एकत्र वापरण्याची दिशा.
DishBrain सारख्या experiments मधून biological neural systems काही tasks मध्ये adaptive behaviour दाखवू शकतात, तर CL1 सारखे platforms biological cells आणि computing technology यांच्यातील interface विकसित करण्याचा प्रयत्न करतात.
मात्र एक महत्त्वाची गोष्ट लक्षात ठेवणे आवश्यक आहे.
Neurons activity दाखवतात म्हणून त्यांना human-like consciousness किंवा feelings आहेत, असा निष्कर्ष काढता येत नाही.
आजचा खरा प्रश्न कदाचित “आपण intelligent machines तयार करू शकतो का?” एवढाच नाही.
भविष्यात आपण अशी biological systems तयार केली, ज्यांची intelligence किंवा experience आपल्याला पूर्णपणे समजत नाही, तर त्यांच्याशी आपण कसे वागणार?
याचे उत्तर technology सोबतच science, ethics आणि society यांनाही शोधावे लागेल.