কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক ক্লডের নির্মাতা প্রতিষ্ঠান অ্যানথ্রোপিকের প্রধান বলেন, ‘ক্যানসার, আলঝেইমার, হৃদ্রোগ, মানসিক অসুস্থতা—আমার মনে হয়, এক দশকের কম সময়ের মধ্যে এসব অতীতের বিষয়ে পরিণত হবে।’ এসব রোগে লাখো পরিবার আক্রান্ত। এর কয়েকটি এখনো চিকিৎসাবিজ্ঞানের সবচেয়ে কঠিন চ্যালেঞ্জগুলোর মধ্যে রয়েছে।
আমোদেই বলেন, ‘আমার মনে হয়, আমরা যদি কাজটি ঠিকভাবে করতে পারি, তাহলে এমন এক বিস্ময়ের যুগ তৈরি করতে পারব, যেখানে হাজার হাজার বছর ধরে সমাধান করা যায়নি, মানবজাতি এমন সমস্যার সমাধান করতে পারবে।’ তার মতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জীববিজ্ঞানবিষয়ক গবেষণা, ওষুধের সন্ধান ও চিকিৎসাক্ষেত্রের অগ্রগতি অনেক দ্রুত এগিয়ে নিতে পারে।
এমন প্রত্যাশা শুধু আমোদেইর নয়। ইলন মাস্ক ও গুগলের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিভাগের প্রধান ডেমিস হাসাবিসসহ অন্য প্রযুক্তিনেতারাও একই ধরনের প্রতিশ্রুতি দিয়েছেন।
হাসাবিসের ধারণা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ওষুধের সন্ধানে এক দশকের কাজ কয়েক সপ্তাহে নামিয়ে আনতে পারে। এর ফলে এক দশকের মধ্যে সব রোগ সারানো সম্ভব হতে পারে বলেও মনে করেন তিনি।
জীববিজ্ঞান গবেষণা দ্রুত এগিয়ে নেয়ার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সক্ষমতার প্রমাণ হিসেবে আলফাফোল্ডের মতো সাফল্যের কথা বলেছেন হাসাবিস। এই প্রযুক্তির মাধ্যমে ২০ কোটির বেশি প্রোটিনের গঠন নির্ণয় করা হয়েছে।
আলফাফোল্ড বৈজ্ঞানিক অর্জন হলেও এটি এক দশকের মধ্যে ক্যানসার, আলঝেইমার বা অন্য জটিল রোগের চিকিৎসা উদ্ভাবনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সক্ষমতার প্রমাণ নয়।
ইলন মাস্ক দাবি করেছেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির কারণে বিশ্বের সব মানুষ যুক্তরাষ্ট্রের প্রেসিডেন্টের সমমানের সর্বোচ্চ চিকিৎসাসেবা পাবে। তবে ওষুধ উদ্ভাবনের সঙ্গে যুক্ত ব্যক্তিদের অনেকেই প্রযুক্তিনেতাদের দেয়া সময়সীমায় আস্থা রাখছেন না।
ওষুধপ্রস্তুতকারী প্রতিষ্ঠান ভারটেক্স ফার্মাসিউটিক্যালসের নির্বাহী চেয়ারম্যান জেফ লেইডেন এসব সময়সীমাকে পুরোপুরি ভিত্তিহীন বলে উড়িয়ে দিয়েছেন। তিনি জানান, ভারটেক্স ১০ হাজার ওষুধ যৌগ খতিয়ে দেখতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে কাজ করা প্রায় ৫০টি প্রতিষ্ঠানকে পরীক্ষা করেছে। কিন্তু একটিও নিজে থেকে কার্যকর ওষুধ তৈরি করতে পারেনি।
ওষুধশিল্পের নেতারা বলছেন, সম্ভাবনাময় অণু শনাক্ত করার প্রাথমিক কাজ দ্রুত হলেও ক্লিনিক্যাল পরীক্ষা, নিয়ন্ত্রক সংস্থার পর্যালোচনা এবং প্রাণী ও মানুষের ওপর জৈবিক পরীক্ষা এড়ানোর সুযোগ নেই। ওষুধ উদ্ভাবনের ১০ থেকে ১২ বছরের প্রক্রিয়ার অধিকাংশ সময় এসব ধাপেই লাগে।
কম্পিউটারের পর্দায় সম্ভাবনাময় মনে হওয়া কোনো অণুর সন্ধান পাওয়া কেবল শুরু। সেটি নিরাপদ ও কার্যকর কি না, তা নিশ্চিত করতে গবেষণাগারে পরীক্ষা, প্রাণীর ওপর পরীক্ষা এবং শেষ পর্যন্ত মানুষের ওপর ক্লিনিক্যাল পরীক্ষা চালাতে হয়। সম্ভাব্য চিকিৎসার সন্ধান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্রুত করতে পারলেও এসব ধাপ বাদ দেয়া যায় না।
জ্ঞানবিজ্ঞানী গ্যারি মার্কাস এবং হৃদ্রোগ ও ডিজিটাল চিকিৎসাবিশেষজ্ঞ এরিক টোপলের মতো সমালোচকদের মতে, নির্ভরযোগ্যভাবে বড় চিকিৎসা উদ্ভাবনের জন্য কারণ ও জীববিজ্ঞান সম্পর্কে যে গভীর বোঝাপড়া দরকার, বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলোর তা নেই। তাদের ভাষ্য, ২০২৬ সাল পর্যন্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নকশা করা কোনো ওষুধ পূর্ণাঙ্গভাবে চিকিৎসায় গৃহীত হয়নি। তবে এই দাবি স্বতন্ত্রভাবে যাচাই করা যায়নি।
চিকিৎসায় বড় অগ্রগতির জন্য অতীতেও সময়সীমা বেঁধে প্রতিশ্রুতি দেয়া হয়েছিল, যা বাস্তবায়িত হয়নি। এর একটি উদাহরণ ১৯৭০-এর দশকে ক্যানসারের বিরুদ্ধে ঘোষিত লড়াই। বিশেষজ্ঞদের সতর্কবার্তা, এ ধরনের উচ্চাভিলাষী পূর্বাভাস বিজ্ঞানের বর্তমান সক্ষমতার চেয়ে জনসাধারণের প্রত্যাশা অনেক বেশি বাড়িয়ে দিতে পারে।
—এনডিটিভির প্রতিবেদনে অবলম্বনে
