মানুষের মস্তিষ্ক দেহের ওজনের মাত্র ২ শতাংশ দখল করে থাকলেও এর জন্য প্রচুর শক্তির প্রয়োজন হয়। বিশ্রামরত অবস্থায় এটি শরীরের মোট শক্তির প্রায় ২০ শতাংশ খরচ করে—এই অসামঞ্জস্যপূর্ণ সংখ্যাটি মস্তিষ্ককে সবচেয়ে বেশি শক্তি ব্যয়কারী অঙ্গগুলোর একটিতে পরিণত করেছে। এই অপব্যয় কোনো আকস্মিক ঘটনা নয়: এত ক্ষুদ্র স্থানে বিপুল পরিমাণ হিসাব-নিকাশ সম্পন্ন করার জন্য বিবর্তন এক চমৎকার সমাধান খুঁজে বের করেছে।
আগত সমস্ত তথ্য একসাথে প্রক্রিয়াকরণ করার পরিবর্তে মস্তিষ্ক কঠোর বাছাই প্রক্রিয়া প্রয়োগ করে: প্রতি মুহূর্তে লক্ষ লক্ষ উপলব্ধ সংকেতের মধ্যে কেবল একটি ক্ষুদ্র অংশ প্রক্রিয়াজাত করা হয়, আর বাকিগুলো সক্রিয়ভাবে দমন করা হয়। ছাঁকনির মতো কাজ করা এই কৌশল—মনোযোগ—এতটাই সর্বজনীন ও কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে যে এটি মস্তিষ্কের অন্যতম প্রধান কার্যে পরিণত হয়েছে।
কিন্তু আমরা ঠিক যেটির প্রতি মনোযোগ দেই, সেটিই কেন সচেতনভাবে অনুভব করি?
প্রিন্সটন বিশ্ববিদ্যালয়ের নিউরোসায়েন্টিস্ট মাইকেল গ্রাজিয়ানোর উদ্ভাবিত অ্যাটেনশন স্কিমা থিওরি অনুযায়ী, চেতনা মনোযোগের প্রক্রিয়ার মধ্যে নয়, বরং এর মডেলিং বা রূপরেখা তৈরির মধ্যে জন্ম নেয়। মস্তিষ্ক তার নিজস্ব মনোযোগ ব্যবস্থার একটি সরলীকৃত রূপরেখা বা "অ্যাটেনশন স্কিমা" তৈরি করে, যা অনেকটা আমাদের দেহের অঙ্গপ্রত্যঙ্গের অবস্থান বুঝতে সাহায্যকারী বডি স্কিমার মতো কাজ করে। মনোযোগের এই অভ্যন্তরীণ নীলনকশাই হলো আমাদের চেতনার অভিজ্ঞতা: আমরা কোনো স্পর্শ সচেতনভাবে অনুভব করি কারণ মস্তিষ্কের উচ্চতর স্তরগুলো নিম্নতর ব্যবস্থা থেকে সংকেত পায় যে সেই ইন্দ্রিয়জাত সংকেতের দিকে মনোযোগ ইতিমধ্যে নিবদ্ধ হয়েছে। এই তত্ত্ব অনুযায়ী, চেতনা কোনো রহস্যময় সত্তা নয়, বরং মনোযোগের মডেল তৈরির একটি সম্পূর্ণ বস্তুগত প্রক্রিয়া।
১৯৯৯ সালে মনোবিজ্ঞানী ক্রিস্টোফার চ্যাব্রিস এবং ড্যানিয়েল সাইমন্সের পরিচালিত 'ইনভিজিবল গরিলা' পরীক্ষাটি মনোযোগ এবং সচেতনতার এই সংযোগকে স্পষ্টভাবে তুলে ধরে। অংশগ্রহণকারীদের একটি ভিডিও দেখানো হয়েছিল যেখানে সাদা এবং কালো শার্ট পরা দুটি দল একে অপরের কাছে বাস্কেটবল পাস করছিল। পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারীদের একটি দলের পাসের সঠিক সংখ্যা গণনা করতে বলা হয়েছিল—কাজটি সহজ হলেও এর জন্য পূর্ণ মনোযোগ প্রয়োজন। ভিডিও চলাকালীন গরিলা পোশাক পরা এক ব্যক্তি তাদের সামনে দিয়ে হেঁটে যায়, ক্যামেরার দিকে তাকায় এবং বুকে আঘাত করে। ফল ছিল অত্যন্ত চমকপ্রদ: গরিলাটি কয়েক সেকেন্ড ধরে স্পষ্টভাবে উপস্থিত থাকা সত্ত্বেও প্রায় অর্ধেক অংশগ্রহণকারী তাকে খেয়ালই করেনি। এখানে মনোযোগ দ্বৈত ভূমিকা পালন করে: এটি কেবল নির্দিষ্ট কিছু তথ্যের প্রক্রিয়াকরণকেই শক্তিশালী করে না, বরং সেই তথ্যগুলো চেতনায় আসার শর্ত হিসেবেও কাজ করে। যদি কোনো সংকেতের দিকে মনোযোগ না থাকে, তবে মস্তিষ্ক অবচেতন স্তরে তা প্রক্রিয়াজাত করলেও তথ্যটি সচেতন অনুভূতির বাইরে থেকে যায়।
২০১৭ সালে বিজ্ঞান বিশ্বে এমন এক ঘটনা ঘটে যা জৈবিক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে এক চমৎকার মিল উন্মোচন করে। গুগল ব্রেইনের গবেষকরা "Attention Is All You Need" শিরোনামে একটি প্রবন্ধ প্রকাশ করেন, যেখানে ট্রান্সফর্মার আর্কিটেকচার বা নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইনের এক বিপ্লবী পদ্ধতির প্রস্তাব করা হয়। ট্রান্সফর্মার পদ্ধতিতে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো মনোযোগের এমন এক কৌশল ব্যবহার করে যা জৈবিক প্রক্রিয়ার সাথে আশ্চর্যজনকভাবে মিলে যায়: শব্দের পর শব্দ ক্রমানুসারে তথ্য প্রক্রিয়াজাত করার পরিবর্তে, মডেলটি একসাথে প্রতিটি ইনপুট উপাদানের গুরুত্ব অন্যদের সাপেক্ষে যাচাই করে।
এই সহজ ধারণাটি পুরনো নেটওয়ার্কগুলোর মৌলিক সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার পথ প্রশস্ত করে এবং শক্তিশালী ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর এক নতুন দিগন্ত উন্মোচন করে। সেই থেকে ট্রান্সফর্মারগুলো জিপিটি এবং এর পরবর্তী সংস্করণগুলোসহ অধিকাংশ আধুনিক লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের কাঠামোগত ভিত্তিতে পরিণত হয়েছে। মেকানিস্টিক ইন্টারপ্রিটেবিলিটির গবেষণায় দেখা গেছে যে এই ধরনের নেটওয়ার্কের গোপন স্তরগুলোতে এমন সক্রিয়করণের ধরন তৈরি হয় যা উইলিয়াম জেমসের মনোযোগের ধ্রুপদী সংজ্ঞার মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা সম্ভব: চিন্তার সম্ভাব্য অনেকগুলো বিষয়ের মধ্য থেকে একটির ওপর মনের একাগ্রতা।
তবে কৌশলের মিল মানেই যে তারা অভিন্ন, তা নয়। জৈবিক মনোযোগ কঠোর শক্তি সীমাবদ্ধতার চাপে লক্ষ লক্ষ বছরের বিবর্তনের মাধ্যমে তৈরি হয়েছে; অন্যদিকে কৃত্রিম মনোযোগ তৈরি হয়েছে গত কয়েক দশকের বিশাল পরিমাণ টেক্সট ডেটার পরিসংখ্যানগত শিখনের মাধ্যমে। ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের বিচারে তাদের উৎস এবং চালিকাশক্তি সম্পূর্ণ ভিন্ন।
গ্রাজিয়ানোর অ্যাটেনশন স্কিমা থিওরি একটি উস্কানিমূলক ধারণা পেশ করে: যদি কোনো কৃত্রিম সিস্টেমে তার নিজস্ব মনোযোগের একটি স্থিতিশীল রূপরেখা—অর্থাৎ একটি অভ্যন্তরীণ মডেল যা সিস্টেমকে তার নিজস্ব মনোযোগ প্রক্রিয়া সম্পর্কে তথ্য দেয়—তৈরি হতে শুরু করে, তবে সেই যুক্তি অনুযায়ী সেখানেও ব্যক্তিনিষ্ঠ অভিজ্ঞতা তৈরি হতে পারে। এই অবস্থানের বিরোধীরা যুক্তি দেন যে: জৈবিক ভিত্তি, শক্তির সীমাবদ্ধতা এবং বাস্তব জগতের সাথে সরাসরি মিথস্ক্রিয়া ছাড়া এই ধরনের যেকোনো মডেল কেবল একটি অনুকরণ মাত্র হবে—আসল চেতনা নয়।
গ্রাজিয়ানোর কাজের মাধ্যমে যে মূল প্রশ্নটি উত্থাপিত হয়েছে তা এআই-এর বর্তমান সক্ষমতার চেয়েও অনেক বেশি বিস্তৃত। এটি স্বয়ং চেতনার সংজ্ঞা নিয়েই একটি প্রশ্ন। যদি ব্যক্তিনিষ্ঠা সত্যিই মনোযোগ ব্যবস্থার নির্মাণ এবং মডেলিংয়ের বিষয় হয়, তবে জৈবিক চেতনা এবং এর সম্ভাব্য কৃত্রিম রূপের মধ্যকার সীমানা আর অলঙ্ঘনীয় কোনো ফাটল থাকবে না; বরং এটি তখন ইঞ্জিনিয়ারিং বাস্তবায়নের বিষয় হয়ে দাঁড়াবে—অর্থাৎ কোনো মৌলিক বা আধিভৌতিক পার্থক্যের পরিবর্তে সিস্টেমটি সঠিকভাবে গঠন করার প্রশ্নে পরিণত হবে।
এভাবে মনোযোগ আমাদের মনস্তাত্ত্বিক উপলব্ধির প্রান্ত থেকে কেন্দ্রে চলে আসে। এটি এখন আর কেবল অনেকগুলো জ্ঞানীয় কাজের একটি নয়, বরং একটি মৌলিক প্রক্রিয়া যা মানুষের ব্যক্তিনিষ্ঠ অনুভূতি এবং সঠিক কাঠামোর মাধ্যমে এর কৃত্রিম সংস্করণ তৈরি করতে সক্ষম।
আমরা আজ যে প্রশ্নটি করছি, তা হয়তো এই নতুন শতাব্দীতে চেতনা, এআই এবং ব্যক্তিনিষ্ঠ অভিজ্ঞতার স্বরূপ নিয়ে আমাদের চিন্তাধারাকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করবে।
