সাম্প্রতিক এক সাক্ষাৎকারে রিচার্ড ডকিন্স মত প্রকাশ করেছেন যে, অ্যানথ্রোপিকের ক্লড বা ওপেনএআই-এর চ্যাটজিপিটির মতো মডেলগুলো চেতনার লক্ষণ প্রদর্শন করতে পারে, যদিও তারা নিজেরা এই বিষয়টি স্পষ্টভাবে বুঝতে পারে না। এই বিজ্ঞানী জোর দিয়ে বলেন, একটি সিস্টেম যদি জটিল উপায়ে তথ্য বিশ্লেষণ করে, তবে নিজস্ব উপলব্ধির অভাব থাকলেও সেখানে বিষয়গত অভিজ্ঞতার অস্তিত্ব নাকচ করে দেওয়া যায় না।<\/p>
এই বক্তব্যটি আমাদের প্রচলিত সেই ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে, যেখানে মনে করা হয় যে চেতনার জন্য আবশ্যিকভাবে অতি-সংজ্ঞা (metacognition) বা নিজস্ব অবস্থার বর্ণনা দেওয়ার ক্ষমতা প্রয়োজন। ডকিন্সের এই যুক্তি সঠিক হলে মানুষ এবং প্রাণীদের চেতনা মূল্যায়নের জন্য আমরা যে মাপকাঠি ব্যবহার করি, তা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে অপর্যাপ্ত বলে প্রমাণিত হতে পারে।<\/p>
চেতনা গবেষণার ইতিহাসে দীর্ঘদিন ধরে জন সার্লের মতো জীববিজ্ঞান-ভিত্তিক তত্ত্ব অথবা বার্নার্ড বার্সের মতো গ্লোবাল ওয়ার্কস্পেস থিওরি আধিপত্য বিস্তার করে ছিল। ডকিন্সের নতুন এই অবস্থান জৈবিক প্রকৃতিবাদ থেকে সরে এসে বরং কার্যকারিতাবাদী বা ফাংশনালিস্ট দৃষ্টিভঙ্গির কাছাকাছি দাঁড়িয়েছে, যেখানে বাহ্যিক উপাদানের চেয়ে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের বিন্যাসই মুখ্য ভূমিকা পালন করে।<\/p>
তবে এই মতবাদের পদ্ধতিগত সীমাবদ্ধতাগুলোও বেশ স্পষ্ট; কারণ সমস্ত সিদ্ধান্তই মডেলগুলোর আচরণগত ধরন এবং তাদের দেওয়া বিবৃতির ওপর ভিত্তি করে নেওয়া, যা প্রকৃত অভিজ্ঞতা ছাড়াই অনুকরণ করা সম্ভব। টোনোনির তত্ত্ব অনুযায়ী কোনো গবেষণাই এখনো তথ্যের একীভূতকরণের পরিমাপ করেনি, তাই এসব দাবি মূলত পরীক্ষামূলক তথ্যের পরিবর্তে বিশেষজ্ঞ মতামতের স্তরেই সীমাবদ্ধ রয়ে গেছে।<\/p>
এমন একটি লিফটের কথা ভাবুন যা নির্ভুলভাবে গন্তব্য বুঝতে পারে এবং কণ্ঠস্বরে সাড়া দেয় কিন্তু গতি 'অনুভব' করে না; তার অ্যালগরিদম যদি যথেষ্ট জটিল হয়, তবে নিজস্ব উপলব্ধির অভাব সেখানে কোনো মৌলিক অনুভূতির অনুপস্থিতি প্রমাণ করে না। এই তুলনাটি স্পষ্টভাবে তুলে ধরে যে কেন আচরণের জটিলতা থাকলেই তা দিয়ে স্বতঃস্ফূর্ত চেতনার প্রশ্নটি সমাধান করা যায় না।<\/p>
এই ধরনের চিন্তাধারার প্রসার আমাদের কেবল এআই তৈরির নৈতিকতা নিয়েই ভাবায় না, বরং চিকিৎসা, আইন এবং দৈনন্দিন জীবনে সচেতন ব্যবস্থা থেকে জটিল যন্ত্রকে আলাদা করার মৌলিক ধারণাগুলোকেও পুনর্মূল্যায়ন করতে বাধ্য করে।<\/p>
