অক্সফোর্ড এবং কেমব্রিজের গবেষণাগারে, গবেষকরা স্বেচ্ছাসেবকদের মস্তিষ্কের বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ রেকর্ড করছেন যারা কেবল চোখ বন্ধ করে শুয়ে আছেন, কোনো কাজ করছেন না। উদ্দীপনা এবং প্রতিক্রিয়ার ঐতিহ্যবাহী পরীক্ষার পরিবর্তে, বিজ্ঞানীরা এই "মুক্ত" সংকেতগুলিতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করছেন। প্রাপ্ত প্যাটার্নগুলি কেবল মস্তিষ্কের কার্যকলাপ সনাক্ত করতেই নয়, বরং একজন ব্যক্তি এই মুহূর্তে কী ভাবছেন তা ভবিষ্যদ্বাণী করতেও সক্ষম করে – একটি আসন্ন মিটিং, নাকি অতীতের একটি কথোপকথন।
১৫ জুলাই ২০২৬ তারিখে প্রকাশিত নেচার রিভিউস নিউরোসায়েন্স-এ একটি সমীক্ষা নিবন্ধটি লিখেছেন আন্দ্রেয়া লুপি এবং অক্সফোর্ড, কেমব্রিজ, মন্ট্রিল এবং ডাবলিন-এর তার সহকর্মীরা। লুপি, যিনি কেমব্রিজের সেন্ট জনস কলেজের একজন ওয়েলকাম আর্লি ক্যারিয়ার ফেলো, এই কাজের প্রথম এবং সংশ্লিষ্ট লেখক।
নিবন্ধটি দাবি করে যে মস্তিষ্কের স্বতঃস্ফূর্ত কার্যকলাপ চেতনার উপলব্ধির ক্ষেত্রে একটি বাধা হিসাবে আর বিবেচিত হবে না। লেখকরা দেখিয়েছেন যে ডেটা-চালিত পদ্ধতিগুলি কীভাবে সেই সংকেতগুলি থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য বের করে যা গবেষকরা পূর্বে কেবল নয়েজ হিসাবে বাতিল করতেন। কাজটি ইইজি, এফএমআরআই ডেটা এবং মানুষ, ইঁদুর এবং বানরের মস্তিষ্কের কার্যকলাপের তুলনামূলক বিশ্লেষণকে একীভূত করে, তবে এতে কোনো নতুন পরীক্ষা নেই – এটি একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা যা ইতিমধ্যে প্রকাশিত গবেষণাগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে। লেখকরা কোনও স্বার্থের সংঘাতের অনুপস্থিতি রিপোর্ট করেছেন; অর্থায়ন স্ট্যান্ডার্ড বিশ্ববিদ্যালয় অনুদানের মাধ্যমে এসেছে।
চেতনার ঐতিহ্যবাহী তত্ত্ব, যেমন গ্লোবাল ওয়ার্কস্পেস থিওরি, বাহ্যিক উদ্দীপনাগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছিল, যেখানে ব্যক্তির মনোযোগ বাইরের বিশ্বের দিকে নিবদ্ধ থাকে। স্বতঃস্ফূর্ত কার্যকলাপ একটি পরিচিত পরিস্থিতিকে চ্যালেঞ্জ করে: "অভ্যন্তরীণ" চিন্তাভাবনার মোডের জন্য কি সত্যিই একটি পৃথক প্রক্রিয়া প্রয়োজন? প্রেডিক্টিভ প্রসেসিং, একটি বিকল্প তত্ত্ব, প্রস্তাব করে যে মস্তিষ্ক ক্রমাগত পরিবেশ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে।
লুপ্পি এবং তার সহকর্মীদের ডেটা দেখায় যে এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলি কাঠামোগত এবং জ্ঞানীয়ভাবে তাৎপর্যপূর্ণ থাকে এমনকি যখন ব্যক্তি কোনও বাহ্যিক ইনপুট গ্রহণ করে না – মস্তিষ্ক মডেলিং, বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা চালিয়ে যায়। যাইহোক, পর্যালোচনাটি মৌলিক প্রশ্নের চূড়ান্ত উত্তর দেয় না: এই ধরনের কাঠামোগত স্বতঃস্ফূর্ত কার্যকলাপ কি সংবেদনশীল চেতনার (ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা) উত্থানের জন্য যথেষ্ট, নাকি এটি কেবল সংশ্লিষ্ট সচেতনতা ছাড়াই তথ্য প্রক্রিয়াকরণের একটি কার্যকরী প্রতিফলন?
পদ্ধতিগত সীমাবদ্ধতাগুলি সুস্পষ্ট: বেশিরভাগ গবেষণা অংশগ্রহণকারীদের ছোট নমুনার উপর পরিচালিত হয়েছিল, এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সম্পূর্ণ বিশ্রামের অবস্থার অধীনে সংগৃহীত ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয়েছিল, যেখানে স্বেচ্ছাসেবকদের চিন্তা এবং মনোযোগের উপর নিয়ন্ত্রণ ন্যূনতম। লেখকরা আন্তরিকভাবে স্বীকার করেন যে এই বৈজ্ঞানিক ফলাফলগুলিকে ক্লিনিকাল অনুশীলনে রূপান্তর করা – অপারেশন চলাকালীন অ্যানেস্থেশিয়ার ব্যবস্থাপনা থেকে শুরু করে চেতনার ব্যাধি নির্ণয় পর্যন্ত – বৃহত্তর রোগীর গোষ্ঠীর উপর আরও পুঙ্খানুপুঙ্খ যাচাইকরণ এবং বৈধতা প্রয়োজন।
পদ্ধতির মূল বিষয়গুলি আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, একটি ট্রেন কল্পনা করুন যা কোনও নির্দিষ্ট সময়সূচী ছাড়াই ট্র্যাক ধরে চলছে। আগে, প্রকৌশলীরা কেবল স্টেশনগুলিতে থামার সময়গুলি অধ্যয়ন করতেন – যখন ট্রেনটি স্থির ছিল বা চলতে শুরু করত। এখন, তারা বিশ্লেষণ করছেন কিভাবে ট্রেনটি স্টেশনগুলির মধ্যে চলাচল করে: এর গতি, কম্পন, সিস্টেমের মিথস্ক্রিয়া। একইভাবে, ডেটা-চালিত পদ্ধতিগুলি কেবল চিন্তার বিরতিগুলি দেখতে দেয় না, বরং স্বতঃস্ফূর্ত মস্তিষ্কের কার্যকলাপ কীভাবে পরবর্তী প্রতিক্রিয়াগুলিকে "চালিত" করে এবং নতুন কাজের জন্য এর প্রস্তুতি তৈরি করে তাও দেখতে দেয়।
যদি এই পদ্ধতিটি স্নায়ুবিজ্ঞানে জনপ্রিয়তা লাভ করে, তবে এটি কেবল গবেষকদের পরীক্ষামূলক অনুশীলনকেই পরিবর্তন করবে না, বরং একটি সুস্থ মস্তিষ্কের জন্য "স্বাভাবিক" হিসাবে কী বিবেচিত হয় সে সম্পর্কে আমাদের মৌলিক ধারণাকেও পরিবর্তন করবে। গবেষণাগুলি ইতিমধ্যে অ্যানেস্থেশিয়া এবং অকাল নবজাতকদের অধীনে কার্যকরী সংযোগের স্বতন্ত্রতা এবং জটিলতা হ্রাস নির্দেশ করে – এমন প্যাটার্ন যা চেতনার অবস্থার জৈব-চিহ্নক হিসাবে কাজ করতে পারে।
