आपका हर विचार, हर चेहरा जिसे आप पहचानते हैं और हर याद जिसे आप याद करते हैं, एक ऐसे अंग द्वारा संचालित होती है जो लगभग एक मंद प्रकाश बल्ब के समान बिजली की खपत करता है। मानव मस्तिष्क लगभग 20 वाट बिजली पर काम करता है, फिर भी यह ऐसे कार्य करता है जो दुनिया की कुछ सबसे उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को चुनौती देता रहता है। जैसे-जैसे एआई कंपनियां शक्तिशाली चिप्स से भरे ऊर्जा-भूखे डेटा केंद्रों के निर्माण में अरबों खर्च करती हैं, न्यूरोवैज्ञानिक और कंप्यूटर इंजीनियर प्रेरणा के लिए मस्तिष्क की ओर तेजी से देख रहे हैं। तुलना से प्रकृति के सबसे उल्लेखनीय कारनामों में से एक का पता चलता है: लाखों वर्षों के विकास द्वारा परिष्कृत एक ऊर्जा-कुशल जैविक कंप्यूटर।
मानव मस्तिष्क बनाम एआई : 20 वॉट का मस्तिष्क परम सुपर कंप्यूटर क्यों बना हुआ है?
मानव मस्तिष्क का वजन लगभग 1.4 किलोग्राम होता है और यह शरीर के वजन का लगभग 2% ही होता है। ब्राज़ीलियाई न्यूरोसाइंटिस्ट सुज़ाना हरकुलानो-हौज़ेल के नेतृत्व में 2009 में किए गए एक ऐतिहासिक अध्ययन और द जर्नल ऑफ़ कम्पेरेटिव न्यूरोलॉजी में प्रकाशित के अनुसार, फिर भी इसमें लगभग 86 बिलियन न्यूरॉन्स हैं। ये न्यूरॉन्स अनुमानित 100 ट्रिलियन सिनैप्स से जुड़े हुए हैं, जो विज्ञान के लिए ज्ञात सबसे जटिल सूचना-प्रसंस्करण प्रणालियों में से एक बनाते हैं।इस चौंका देने वाली जटिलता के बावजूद, मस्तिष्क केवल लगभग 20 वाट बिजली पर काम करता है, लगभग उतनी ही बिजली जितनी एक मंद प्रकाश बल्ब द्वारा खपत की जाती है। 2023 में, ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट और संबंधित न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग प्रोग्राम के शोधकर्ताओं ने इस दक्षता अंतर के पैमाने पर प्रकाश डाला। उनके विश्लेषण का अनुमान है कि पारंपरिक डिजिटल हार्डवेयर पर मानव मस्तिष्क के विस्तृत अनुकरण के लिए मस्तिष्क के लगभग 20-वाट ऊर्जा बजट की तुलना में 2.7 गीगावाट बिजली की आवश्यकता हो सकती है।शोधकर्ताओं ने तर्क दिया कि मस्तिष्क विरल तंत्रिका फायरिंग, एनालॉग-शैली सिग्नलिंग और बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण के माध्यम से इस असाधारण दक्षता को प्राप्त करता है। अधिकांश न्यूरॉन्स किसी भी समय निष्क्रिय रहते हैं और जरूरत पड़ने पर ही सक्रिय होते हैं, जिससे ऊर्जा बचती है। पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत, जो मेमोरी को प्रोसेसिंग से अलग करते हैं और डेटा को लगातार दोनों के बीच स्थानांतरित करते हैं, मस्तिष्क दोनों कार्यों को एक ही तंत्रिका नेटवर्क के भीतर एकीकृत करता है, जिससे दक्षता में वृद्धि करते हुए ऊर्जा लागत कम हो जाती है।इन निष्कर्षों ने न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में रुचि को मजबूत किया है, जो कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के इंजीनियर कार्वर मीड द्वारा अग्रणी क्षेत्र है। आईबीएम रिसर्च और इंटेल लैब्स के अनुसंधान कार्यक्रमों ने ट्रूनॉर्थ और लोइही जैसे प्रायोगिक चिप्स विकसित किए हैं जो जैविक तंत्रिका नेटवर्क के पहलुओं की नकल करते हैं। उनका काम तब आया है जब अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी ने बताया कि वैश्विक डेटा केंद्रों ने 2024 में अनुमानित 415 टेरावाट-घंटे बिजली की खपत की, जो एआई क्रांति को सशक्त बनाने की बढ़ती चुनौती को रेखांकित करता है।
एआई की बढ़ती बिजली समस्या
जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विस्तार हो रहा है, मस्तिष्क की दक्षता तेजी से प्रासंगिक हो गई है।बड़े एआई मॉडल को प्रशिक्षण और संचालन के लिए विशाल कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। दुनिया भर के डेटा केंद्रों ने 2024 में अनुमानित 415 टेरावाट-घंटे बिजली की खपत की, एआई बढ़ती मांग का एक प्रमुख चालक बन गया है। हर बार जब कोई उपयोगकर्ता कोई छवि बनाता है, चैटबॉट से कोई प्रश्न पूछता है या उन्नत एआई मॉडल चलाता है, तो पर्दे के पीछे हजारों प्रोसेसर शामिल हो सकते हैं।वैज्ञानिकों और उद्योग जगत के नेताओं को चिंता होने लगी है कि ऊर्जा की मांग भविष्य के एआई विकास में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक बन सकती है।कई शोधकर्ता अब तर्क देते हैं, “एआई का भविष्य बुद्धि की तरह दक्षता पर भी निर्भर हो सकता है।”
क्या कंप्यूटर मस्तिष्क से सीख सकते हैं?
इस चुनौती से निपटने के लिए, इंजीनियर न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग नामक एक क्षेत्र विकसित कर रहे हैं। एआई को पारंपरिक प्रोसेसर पर चलने के लिए मजबूर करने के बजाय, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम जैविक न्यूरॉन्स कैसे संचार करते हैं इसकी नकल करने का प्रयास करते हैं।सबसे प्रसिद्ध परियोजनाओं में आईबीएम की ट्रूनॉर्थ चिप है, जिसे पारंपरिक हार्डवेयर द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा के एक अंश का उपभोग करते हुए तंत्रिका नेटवर्क का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। इंटेल ने बाद में अपने लोइही और लोइही 2 न्यूरोमोर्फिक प्रोसेसर विकसित किए, जो कृत्रिम न्यूरॉन्स का उपयोग करते हैं जो जैविक मस्तिष्क में पाए जाने वाले इवेंट-संचालित स्पाइक्स के माध्यम से संचार करते हैं।अनुसंधान लगातार आशाजनक परिणाम दिखा रहा है। इंटेल के लोही प्लेटफॉर्म से जुड़े अध्ययनों ने पारंपरिक एआई दृष्टिकोण की तुलना में पर्याप्त ऊर्जा बचत का प्रदर्शन किया है। कुछ प्रायोगिक अनुप्रयोगों में, न्यूरोमॉर्फिक प्रणालियों ने नाटकीय रूप से कम ऊर्जा की खपत करते हुए तुलनीय प्रदर्शन हासिल किया है।
अंतर बहुत बड़ा है
तीव्र प्रगति के बावजूद, कोई भी मौजूदा मशीन मानव मस्तिष्क की दक्षता, अनुकूलनशीलता और सामान्य बुद्धिमत्ता के संयोजन के करीब नहीं आती है।सबसे बड़े न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में अरबों कृत्रिम न्यूरॉन्स होते हैं, जो इंजीनियरिंग मानकों से प्रभावशाली हैं लेकिन फिर भी मानव मस्तिष्क के पैमाने और परिष्कार से काफी नीचे हैं। वैज्ञानिक इस बात पर भी बहस करते रहते हैं कि तंत्रिका गतिविधि से चेतना, स्मृति और शिक्षा कैसे उभरती है, जिसका अर्थ है कि मस्तिष्क के कई सबसे महत्वपूर्ण रहस्य अनसुलझे हैं।स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के डॉ. क्वाबेना बोहेन, जो न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग के एक अन्य अग्रणी व्यक्ति हैं, ने अक्सर मस्तिष्क को कुशल गणना में मास्टरक्लास के रूप में वर्णित किया है। शोधकर्ताओं का मानना है कि इसके सिद्धांतों को समझने से रोबोटिक्स और चिकित्सा उपकरणों से लेकर भविष्य के एआई सिस्टम तक सब कुछ बदल सकता है।
प्रकृति की इंजीनियरिंग उत्कृष्ट कृति
मानव मस्तिष्क और एआई के बीच तुलना वास्तव में बुद्धिमत्ता की प्रतियोगिता नहीं है। आज का AI पहले से ही शतरंज, प्रोटीन फोल्डिंग और बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण जैसे संकीर्ण कार्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। फिर भी जब ऊर्जा दक्षता पर विचार किया जाता है, तो मस्तिष्क अपनी ही एक श्रेणी में रहता है।एक केले और एक सैंडविच द्वारा संचालित प्रणाली एक दोस्त के चेहरे को पहचान सकती है, एक नई भाषा सीख सकती है, एक भीड़ भरी सड़क पर नेविगेट कर सकती है और मूल विचार उत्पन्न कर सकती है। वर्तमान प्रौद्योगिकी के साथ उन क्षमताओं को दोहराने के लिए बड़े पैमाने पर बुनियादी ढांचे, बड़ी मात्रा में बिजली और अब तक बनाए गए कुछ सबसे शक्तिशाली कंप्यूटरों की आवश्यकता होती है।कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर सभी उत्साह के बावजूद, सबसे कुशल ज्ञात कंप्यूटिंग प्रणाली अभी भी हर मानव खोपड़ी के अंदर मौजूद है।
