तुम्ही computer सुरू केला आणि त्यात silicon chip नसून मानवी मेंदूत असणाऱ्या neurons म्हणजेच brain cells काम करत असेल तर. 

हे खार आहे असं म्हणालो तर विश्वास नाही बसणार ना पण हे खार आहे. या neurons ना laboratory मध्ये तयार केलेलं आहे. सुरुवात तुमच्या skin cell पासून झाली. त्या cells ना reprogram करून पुन्हा अशा अवस्थेत आणलं गेलं की त्यांच्यापासून neurons तयार करता आले. आणि आता हे neurons electrodes च्या एका छोट्या network शी जोडलेले आहेत.

Computer त्यांना electrical signals देतो.

Neurons त्यावर प्रतिक्रिया देतात.

त्या reaction म्हणजेच काही सिग्नल बँटतात आणि तो  data computer पुन्हा वाचतो.

आणि या संपूर्ण system ला  मग  task शिकवता येतं.

हे science fiction वाटतंय ना?

पण या दिशेने प्रत्यक्ष संशोधन आणि commercial technology development सुरू आहे.

याच संदर्भात CL1 आणि त्याआधीचा DishBrain हा प्रयोग खूप महत्त्वाचा ठरतो.

जर biological neurons computer मध्ये वापरता आले, तर ते फक्त cells आहेत की त्यांना काही प्रकारचा अनुभवही म्हणजे आपल्या सारख्या feelings  पण आहेत का?

आणि जर भविष्यात आपण अशा biological systems ला अधिक complex केलं, तर आपल्याला त्यांचं “मन” काय करतंय हे समजेल का?

याच प्रश्नामुळे हा विषय exciting तर आहेच, पण थोडासा अस्वस्थ करणारा देखील आहे.

आधी समजून घेऊया, computer ला electricity का लागते?

आपण computer वापरतो तेव्हा आपल्याला फक्त screen दिसते.

आपण keyboard वर काहीतरी type करतो.

Processor calculation करतो.

Memory data ठेवते.

Software instructions चालवतो.

पण या सगळ्याच्या मागे एक गोष्ट सतत चालू असते ती म्हणजे Electricity.

Modern computers प्रामुख्याने electronic circuits आणि semiconductor transistors वर आधारित आहेत.

Transistor ला अतिशय साध्या भाषेत एक छोटा electronic switch समजू शकता.

तो electrical signal च्या आधारे states बदलतो.

अनेक transistors एकत्र येऊन logic gates तयार करतात.

Logic gates एकत्र येऊन processors, memory आणि इतर circuits तयार करतात.

म्हणजे computer मधील माहिती process करण्यासाठी electrical signals अत्यंत महत्त्वाचे आहेत.

आता इथे परत एक गोस्ट समजून घेऊया मानवी मेंदू इलेक्ट्रिसिटी पाहिजे का ? 

मानवी मेंदू देखील electrical activity वापरतो.

पण तो silicon chip वापरत नाही.

तर तो neurons वापरतो.

Human brain साधारण किती energy वापरतो?

मानवी मेंदूची ऊर्जा वापरण्याची क्षमता computer च्या तुलनेत अत्यंत प्रभावी आहे.

प्रौढ मानवी मेंदू साधारण 20 watts च्या आसपास power वापरतो, जरी अचूक energy consumption व्यक्ती, परिस्थिती आणि मोजण्याच्या पद्धतीनुसार बदलतो.

आता 20 watts म्हणजे किती?

एका छोट्या LED bulb एवढी power कल्पना करा.

आणि त्या तुलनेने छोट्या energy budget मध्ये मेंदू काय करतो?

तो sensory information process करतो.

आपण पाहतो.

तो , 

ऐकतो.

बोलतो.

भाषा समजतो.

आठवणी तयार करतो.

शरीर control करतो.

Pattern ओळखतो.

भविष्याची कल्पना करतो.

Problem solve करतो.

भावना अनुभवतो.

आणि या सगळ्या प्रक्रियेत अब्जावधी neurons एकमेकांशी सतत communicate करत असतात.

म्हणूनच neuroscientists आणि computer scientists यांना एक प्रश्न पडतो:

जर biological neurons इतक्या कमी energy मध्ये complex information processing करू शकतात, तर computers मध्ये त्यांचा वापर करता येईल का?

इथून biological computing ची कल्पना पुढे येते.

Neuron म्हणजे नक्की काय?

Neuron म्हणजे nervous system मधील एक specialized cell.

त्याच्याकडे साधारणपणे information receive करण्यासाठी dendrites, cell body आणि signal पुढे पाठवण्यासाठी axon असतो.

एका neuron ला दुसऱ्या neuron कडून signals मिळतात.

ते signals process होतात.

आणि योग्य परिस्थितीत neuron पुढे electrical signal पाठवतो.

Neurons एकमेकांशी synapses द्वारे communicate करतात.

म्हणजे प्रत्येक neuron हा स्वतंत्र computer नसला, तरी मोठ्या neural network मध्ये तो एक छोटा processing element म्हणून काम करू शकतो.

आणि इथेच biological computing ची कल्पना interesting बनते.

Silicon chip मध्ये आपण transistor वापरतो.

Biological computing मध्ये आपण neurons वापरू शकतो.

Computer मध्ये neurons वापरण्याची कल्पना कुठून आली?

हा विचार पूर्णपणे नवीन नाही.

Artificial Neural Networks तयार करताना researchers अनेक दशकांपासून biological brain कडून inspiration घेत आहेत.

Machine learning मधील “neural network” नावही याच biological inspiration मधून आले.

पण artificial neural network आणि actual biological neurons यात खूप मोठा फरक आहे.

Artificial neural network हे mathematical model आहे.

Biological neuron ही जिवंत cell आहे.

आता researchers असा विचार करू लागले की:

Mathematical neurons simulate करण्यापेक्षा actual biological neurons च वापरले तर काय होईल?

यातून brain-cell-based computing सारख्या कल्पनांना चालना मिळाली.

Skin cell पासून Neuron तयार होऊ शकतो का?

इथे आणखी एक fascinating technology येते.

आपल्या शरीरातील काही mature cells ना laboratory मध्ये reprogram करता येतं.

उदाहरणार्थ skin cells.

Researchers विशिष्ट cellular reprogramming techniques वापरून mature cells ना induced pluripotent stem cells म्हणजे iPSCs सारख्या अवस्थेत आणू शकतात.

त्यानंतर योग्य biological signals आणि culture conditions वापरून त्यांच्यापासून neurons सारख्या पेशी तयार करता येतात.

म्हणजे साध्या भाषेत:

Skin cell → Reprogramming → Stem-like state → Neuron

अर्थात वास्तविक प्रक्रिया यापेक्षा खूप complex आहे.

ही काही “skin cell ला plug करा आणि neuron तयार झाला” अशी प्रक्रिया नाही.

यासाठी cell biology, gene regulation, differentiation आणि controlled laboratory conditions यांची गरज असते.

पण basic idea खरोखरच extraordinary आहे.

आता या neurons ना computer शी जोडूया

समजा laboratory मध्ये neurons चा छोटा network तयार केला.

पण neurons ना computer काय सांगणार?

इथे electrodes उपयोगी पडतात.

Neurons electrical activity निर्माण करतात.

Electrodes त्या activity ला detect करू शकतात.

आणि system controlled electrical stimulation देऊन neurons ना signals देऊ शकतो.

म्हणजे एक प्रकारचा communication loop तयार होतो:

Computer → Electrical stimulation → Neurons → Electrical activity → Computer

Computer neurons ला input देतो.

Neurons त्यावर response देतात.

Computer response वाचतो.

मग पुढचा input adjust केला जाऊ शकतो.

हीच कल्पना biological computing च्या केंद्रस्थानी आहे.

DishBrain: Neurons ना Game शिकवता येतो का?

या क्षेत्रात चर्चेत आलेल्या प्रयोगांपैकी एक म्हणजे DishBrain.

या प्रकारच्या प्रयोगात cultured neurons आणि computer interface वापरून cells ना simulated environment मध्ये task देण्यात आला.

प्रसिद्ध उदाहरण म्हणजे Pong सारखा simple video game.

कल्पना करा:

Screen वर ball आहे.

Neural system ला electrical signals द्वारे game state ची माहिती दिली जाते.

Neural activity measure केली जाते. त्या activity च्या आधारे paddle move केली जाते. मग system ला feedback मिळतो.

चांगला response मिळाला तर एक प्रकारचा predictable feedback म्हणजेच जे पाहिजे ते काम केले. अपेक्षित काम केले असे. 

चुकीचा response झाला तर वेगळा feedback.

अशा closed-loop setup मध्ये neural activity बदलत गेली.

यामुळे biological neurons simple task मधील behaviour adapt करू शकतात का, हा अत्यंत interesting प्रश्न experimentally तपासता आला.

पण इथे “Neurons ने Doom खेळला” म्हणणं योग्य आहे का?

इथे थोडं सावध राहणं आवश्यक आहे.

Internet वर headlines कधी कधी खूप dramatic असतात.

“Human brain cells played Doom.”

“Mini brain became gamer.”

अशा headlines वाचल्या की आपल्याला लगेच वाटतं की laboratory मध्ये छोटा human brain बसला आहे आणि तो monitor कडे पाहून Doom खेळतोय.

प्रत्यक्ष scientific system त्यापेक्षा खूप वेगळं आणि अधिक controlled असतं.

Biological neurons ना game च्या visual world ची मानवी पद्धतीने जाणीव आहे, असं त्यातून सिद्ध होत नाही.

सिस्टम electrical inputs आणि outputs च्या माध्यमातून task मध्ये सहभागी होऊ शकते.

म्हणून “Doom game biological neurons वापरून चालवण्यात आला” हे broadly योग्य वर्णन असू शकतं.

पण “Neurons ना Doom समजत होता” किंवा “त्यांना game आवडत होता” असं म्हणणं वैज्ञानिकदृष्ट्या सिद्ध झालेलं नाही.

हा फरक खूप महत्त्वाचा आहे.

मग CL1 म्हणजे काय?

CL1 हा biological computing platform म्हणून विकसित केला जात आहे. त्याचा उद्देश living neural cells ना electronics आणि software systems सोबत जोडून computation करण्यासाठी वापरणे हा आहे.

यामध्ये biological neurons एक प्रकारचे living processing substrate म्हणून वापरले जातात.

याची कल्पना traditional computer पेक्षा वेगळी आहे.

Traditional computer:

Silicon + Transistors + Electricity

Biological computing system:

Living cells + Electrodes + Electronics + Software

इथे computer पूर्णपणे biological नाही.

आणि पूर्णपणे traditional electronic computer सुद्धा नाही.

तो दोन्हींच्या interface वर काम करणारा bio-computing 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 अनेक वर्षांपासून संशोधित केली जात आहे.

म्हणून भविष्यात biological computing platform साठी तयार केलेले neural cultures standardized पद्धतीने तयार करता येतील, अशी कल्पना आहे.

पण याचा अर्थ असा नाही की “पूर्ण मानवी मेंदू laboratory मध्ये तयार केला.”

इथे अत्यंत महत्त्वाचा फरक आहे:

Neural cell culture ≠ human brain

काही neurons एकत्र cultured आहेत म्हणून तिथे पूर्ण मानवी मेंदूसारखी consciousness किंवा personality आहे, असं म्हणता येत नाही.

मग sentience म्हणजे काय?

आता या संपूर्ण विषयातील सर्वात मोठा आणि philosophical प्रश्न.

Sentience.

Sentience म्हणजे साधारणपणे subjective experience करण्याची क्षमता.

म्हणजे फक्त information process करणं नाही.

तर काहीतरी “feel” करणं.

Pain.

Pleasure.

Fear.

Comfort.

Discomfort.

किंवा किमान स्वतःच्या अनुभवाची काही subjective जाणीव.

यामुळे एक महत्त्वाचा प्रश्न निर्माण होतो:

जर neurons electrical signals process करत असतील, तर त्यांना काहीतरी जाणवतंय का?

आजच्या neural cultures मध्ये दिसणारी electrical activity म्हणजे consciousness आहे, असा निष्कर्ष काढता येत नाही.

Electrical activity असणं आणि subjective experience असणं या दोन वेगळ्या गोष्टी आहेत.

आपल्या मेंदूत electrical activity असते म्हणून consciousness निर्माण होते का, याचं पूर्ण scientific explanation देखील अजून आपल्या हातात नाही.

“Learning” म्हणजे “feeling” नाही

हा फरक खूप महत्त्वाचा आहे.

समजा biological neural culture एखाद्या task मध्ये सुधारत आहे.

याचा अर्थ neurons ने काही प्रकारचं adaptation किंवा learning-like behaviour दाखवलं असू शकतं.

पण याचा अर्थ त्यांना आनंद झाला, त्यांना त्रास झाला किंवा त्यांना स्वतःच्या अस्तित्वाची जाणीव झाली, असा होत नाही.

Computer game खेळताना human player म्हणतो:

“मी जिंकलो!”

पण neural culture मध्ये आपण फक्त measured neural activity आणि behavioural output पाहतो.

आपण त्यांना विचारू शकत नाही:

“तुला हा game कसा वाटला?”

आणि त्यांनी दिलेल्या signal ला “मला छान वाटलं” असा थेट अर्थ लावता येत नाही.

म्हणून sentience चा प्रश्न अजून खूप खोल आणि unresolved आहे.

मग “wrong punishment” देऊन system सुधारलं म्हणजे काय?

Biological neural systems वरच्या experiments मध्ये एक interesting principle म्हणजे feedback.

System ला action चा परिणाम दाखवला जातो.

जर behaviour अपेक्षित असेल तर positive किंवा reinforcing feedback दिला जाऊ शकतो.

जर behaviour अपेक्षित नसेल तर negative feedback दिला जाऊ शकतो.

यामुळे network ची activity कालांतराने बदलू शकते.

हे reinforcement learning सारख्या computational concepts शी काही प्रमाणात जोडता येतं.

पण इथे पुन्हा एकदा शब्दांची काळजी घ्यावी लागते.

“Punishment दिल्यावर neurons दुखले.”

असं म्हणणं वैज्ञानिकदृष्ट्या योग्य नाही.

“Negative feedback मुळे neural activity बदलली.”

हे अधिक अचूक वर्णन आहे.

जर biological computer शिकत असेल तर तो “विचार” करतोय का?

हा प्रश्न अजून कठीण आहे.

Learning, adaptation, computation आणि thinking हे एकमेकांचे समानार्थी शब्द नाहीत.

Thermostat सुद्धा temperature बदलल्यावर response देतो.

Computer game AI सुद्धा strategy बदलतो.

Machine learning model सुद्धा pattern शिकतो.

पण आपण यावरून त्या systems ला subjective consciousness आहे असं मानत नाही.

Biological neurons जास्त complex आहेत.

पण complexity वाढली म्हणजे consciousness आपोआप निर्माण होते, हेही सिद्ध झालेलं नाही.

म्हणून सध्या योग्य भूमिका म्हणजे:

Biological neural systems काही प्रकारची computation आणि adaptive behaviour करू शकतात, पण त्यांना subjective experience आहे का, हे स्वतंत्र आणि अत्यंत कठीण scientific प्रश्न आहे.

एक धोकादायक शक्यता

समजा एखाद्या future biological system ला पूर्ण environment देण्यात आला.

त्याला sensors आहेत.

तो external world perceive करू शकतो.

त्याच्याकडे memory आहे.

तो feedback वरून behaviour बदलतो.

तो स्वतःच्या internal states maintain करतो.

आणि आपण त्याला विचारू शकत नाही की:

“तुला काय जाणवतंय?”

कारण त्याचं communication language-based नसेल.

कदाचित तो signals च्या वेगळ्याच प्रकारात “communicate” करत असेल.

आपण त्याच्या neural activity कडे पाहून patterns शोधू.

पण त्यामागचा subjective experience आपल्याला समजेलच असं नाही.

हीच गोष्ट मला या technology मधली सर्वात fascinating आणि potentially dangerous वाटते.

धोका फक्त “AI आपल्यावर हल्ला करेल” असा नाही.

कदाचित अधिक मूलभूत धोका असा असेल की:

आपण एका नवीन प्रकारच्या intelligence तयार करू आणि त्याला नेमकं काय अनुभव येतंय हे आपल्याला समजणारच नाही.

---

Biological computer traditional computer पेक्षा चांगला आहे का?

असं थेट म्हणता येणार नाही.

Traditional silicon computers काही कामांमध्ये अत्यंत वेगवान, predictable आणि scalable आहेत.

त्यांची reliability आणि engineering ecosystem प्रचंड विकसित आहे.

Biological neurons मात्र काही विशिष्ट प्रकारच्या adaptive computation साठी interesting असू शकतात.

त्यांची energy efficiency, biological adaptability आणि complex network behaviour यामुळे researchers त्यांच्याकडे आकर्षित झाले आहेत.

म्हणून भविष्य कदाचित:

Silicon vs Brain

असं नसून:

Silicon + Biology

असं असू शकतं.

भविष्यात hybrid computers

कल्पना करा:

Silicon processor बाहेरचं software चालवत आहे.

Biological neural network pattern recognition किंवा adaptive processing करत आहे.

Electronics दोघांमध्ये communication करत आहेत.

AI system biological आणि artificial computation दोन्ही वापरत आहे.

अशा hybrid architecture मुळे computing च्या पूर्णपणे नवीन शक्यता निर्माण होऊ शकतात.

पण त्याच वेळी biological material maintain करणं, contamination टाळणं, reproducibility, longevity आणि ethical governance यांसारख्या अनेक अडचणी आहेत.

---

AI आणि biological intelligence एकत्र आल्यावर काय होईल?

AI models आज data वरून patterns शिकतात.

Biological neurons वास्तविक biological processes मधून patterns adapt करू शकतात.

जर दोन्ही systems एकत्र केले तर?

AI system biological neural network ला task देऊ शकतो.

Neural network response देईल.

AI त्या response चं interpretation करेल.

मग पुन्हा input बदलेल.

एक प्रकारचा hybrid feedback loop तयार होईल.

ही कल्पना अजून सुरुवातीच्या टप्प्यात आहे.

पण जर technology mature झाली तर computing च्या definition वरच प्रश्न उपस्थित होऊ शकतो.

आपण याला “living computer” म्हणावं का?

हे शब्द ऐकायला खूप exciting आहेत.

पण scientific दृष्टिकोनातून सावध राहणं आवश्यक आहे.

Living cells वापरणारी computing system म्हणजे living computer असं popular language मध्ये म्हणता येईल.

पण त्याचा अर्थ असा नाही की ती system एखाद्या जिवंत प्राण्यासारखी विचार करते.

ती biological material वापरून computation करते.

हे distinction कायम लक्षात ठेवायला हवं.

खरा प्रश्न technology नाही, तर आपण काय define करतो हा आहे

आज आपण intelligence ला problem solving म्हणून पाहतो.

Machine learning मध्ये learning म्हणजे data मधून patterns शिकणे.

Neuroscience मध्ये learning म्हणजे neural connections आणि activity मधील बदल.

पण consciousness?

Sentience?

Self-awareness?

Subjective experience?

हे अजूनही विज्ञानातील सर्वात मोठ्या unanswered questions पैकी आहेत.

म्हणून biological computing पुढे जात असताना आपल्याला फक्त engineers आणि programmers ची गरज नाही.

Neuroscientists लागतील.

Biologists लागतील.

AI researchers लागतील.

Ethicists लागतील.

Philosophers लागतील.

आणि कदाचित भविष्यात कायद्यालाही या प्रश्नांना उत्तर द्यावं लागेल.

शेवटी एक विचार

आज आपण computer ला एक machine मानतो.

तो electricity वापरतो.

तो code execute करतो.

तो data process करतो.

आपण त्याला बंद करतो आणि तो “झोपत” नाही.

पण आता कल्पना करा की computer च्या processing system मध्ये living neurons आहेत.

ते signals receive करतात.

ते adapt करतात.

ते patterns बदलतात.

आणि आपण त्यांना task शिकवतो.

आजच्या evidence वरून त्यांना human-like feelings आहेत असं म्हणणं योग्य नाही.

पण technology जसजशी पुढे जाईल तसतसा प्रश्न अधिक गंभीर होईल.

किती neurons पुरेसे आहेत?

किती connectivity पुरेशी आहे?

किती memory पुरेशी आहे?

कुठल्या प्रकारच्या feedback नंतर sentience निर्माण होऊ शकते?

आणि सर्वात महत्त्वाचं:

जर एक दिवस biological computer खरंच काहीतरी अनुभवत असेल, तर आपल्याला ते कसं कळणार?

कदाचित भविष्यातला सर्वात मोठा प्रश्न हा नसेल की,

“आपण intelligent machines तयार करू शकतो का?”

तर प्रश्न असेल:

“आपण अशा machines तयार केल्या, ज्यांचं intelligence आणि experience आपल्याला पूर्णपणे समजतच नाही, तर त्यांच्याशी आपण कसं वागणार?”

आज CL1 सारख्या systems आणि DishBrain सारखे experiments या प्रश्नाच्या अगदी सुरुवातीच्या टप्प्यावर आहेत.

आज ते biological cells आणि electronics यांच्यातील interface दाखवतात.

उद्या ते अधिक sophisticated computation दाखवू शकतात.

आणि कदाचित आणखी पुढे जाऊन, science ला intelligence आणि consciousness यांच्यातली सीमा पुन्हा एकदा define करावी लागू शकते.

म्हणून हा विषय फक्त “human cells वर computer चालतो” इतकाच नाही.

ही गोष्ट आपल्याला एका खूप मोठ्या प्रश्नासमोर आणते:

आपण intelligence तयार करत आहोत, की कदाचित एक दिवस experience तयार करू?

आणि त्या दोन्हींमधला फरक आपल्याला वेळेत ओळखता आला नाही, तर कदाचित हा technology च्या इतिहासातील सर्वात महत्त्वाचा ethical challenge ठरू शकतो.