অভ্যাস মস্তিষ্কে মাল্টিটাস্কিংকে নতুনভাবে সাজায় বলে মনে হচ্ছে

অভ্যাস একসঙ্গে দুইটি কাজ কীভাবে সামলায়, তা মস্তিষ্কে বদলাতে পারে

মাল্টিটাস্কিং কেন কঠিন লাগে, তা দীর্ঘদিন ধরে একটি মৌলিক সীমাবদ্ধতা হিসেবে দেখা হয়েছে: হয় মস্তিষ্ক এক সময়ে মাত্র একটি জটিল কাজ প্রক্রিয়া করতে পারে, অথবা ভিন্ন ভিন্ন কাজ একই স্নায়বিক যন্ত্রপাতির জন্য এতটাই তীব্র প্রতিযোগিতা করে যে কর্মক্ষমতা অবধারিতভাবে ভেঙে পড়ে। নতুন গবেষণা আরও নমনীয় একটি উত্তর দিচ্ছে। Neuron-এ প্রকাশিত একটি গবেষণায় বিজ্ঞানীরা জানিয়েছেন, প্রশিক্ষণের সময় মস্তিষ্ক নিজেকে পুনর্গঠন করছে বলে মনে হয়, এবং সংঘর্ষ-নির্ভর প্রক্রিয়াকরণ থেকে সরে এসে সমান্তরাল চাহিদা সামলানোর জন্য আরও বিচ্ছিন্ন, কার্যকর একটি বিন্যাসে যাচ্ছে।

এই কাজটি সিটি ইউনিভার্সিটি অব হংকং এবং চাইনিজ ইউনিভার্সিটি অব হংকং-এর গবেষকদের যৌথভাবে নেতৃত্বে সম্পন্ন হয়। শুধু আচরণ নয়, দলটি কয়েক সপ্তাহ ধরে একই নিউরনের কার্যকলাপ ট্র্যাক করেছে, যখন ইঁদুররা একটি দ্বৈত-কার্য চ্যালেঞ্জ শিখছিল। সেই নকশা গবেষকদের দেখার সুযোগ দেয়, মাল্টিটাস্কিং কীভাবে শুধু ফলাফলে নয়, অন্তর্নিহিত স্নায়বিক সংগঠনেও বদলায়।

মূল সিদ্ধান্তটি হলো, মাল্টিটাস্কিং কেবল একটি অপরিবর্তনীয় bottleneck দ্বারা নিয়ন্ত্রিত নয়। শুরুতে, মস্তিষ্কে সম্পদের জন্য প্রতিযোগিতা এবং কাজগুলির মধ্যে সক্রিয় সমন্বয় উভয়ই দেখা গেছে। কিন্তু অভ্যাসের সঙ্গে, এটি আরও কাজ-নির্দিষ্ট নিউরন নিয়োগ করতে থাকে এবং দুই কার্যকলাপের স্নায়বিক উপস্থাপনাকে আলাদা করে, ফলে একসঙ্গে কর্মসম্পাদন আরও কার্যকর হয়।

পরীক্ষাটি কীভাবে কাজ করেছিল, তার কাছ থেকে দেখা

সমান্তরাল কাজ প্রক্রিয়াকরণ পরীক্ষা করতে গবেষকরা এমন একটি সেটআপ তৈরি করেন, যেখানে ইঁদুরদের একটি ধারাবাহিক লিভার-চলাচলের কাজ চালিয়ে যেতে হয়, পাশাপাশি অডিটরি সংকেত শুনে Go/No-Go সিদ্ধান্ত নিতে হয়। এটি একটি অর্থবহ পরীক্ষা, কারণ এতে মস্তিষ্ককে ক্রমাগত মোটর চাহিদা সামলাতে হয়, একই সঙ্গে আগত সংবেদনগত তথ্য মূল্যায়ন করে প্রতিক্রিয়া বেছে নিতে হয়।

এরপর দলটি longitudinal two-photon calcium imaging ব্যবহার করে secondary motor cortex, অর্থাৎ M2-তে নিউরনের বড় জনগোষ্ঠীকে অনুসরণ করে। কয়েক সপ্তাহের প্রশিক্ষণ জুড়ে একই নিউরনগুলো ট্র্যাক করা হওয়ায়, প্রাণীগুলি উন্নতি করার সঙ্গে সঙ্গে প্যাটার্ন কীভাবে বদলায় তা গবেষকরা দেখতে পেরেছিলেন।

এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ মাল্টিটাস্কিং নিয়ে বিতর্ক প্রায়ই স্থির snapshot-এর ওপর নির্ভর করে। একটি মাত্র মাপজোক দেখাতে পারে যে কাজগুলির মধ্যে হস্তক্ষেপ হচ্ছে, কিন্তু সেই হস্তক্ষেপকে মস্তিষ্ক স্থায়ী সীমাবদ্ধতা হিসেবে ধরে, নাকি শেখার মাধ্যমে পুনর্গঠনযোগ্য কিছু হিসেবে দেখে, তা সহজে বোঝায় না। এই গবেষণা, অন্তত এই পরীক্ষামূলক মডেলে, দ্বিতীয় ব্যাখ্যার পক্ষে যুক্তি দেয়।

হস্তক্ষেপ থেকে বিচ্ছিন্নতায়

প্রশিক্ষণের শুরুতে স্নায়বিক চিত্রটি এমনভাবে অগোছালো ছিল, যা একসঙ্গে দুইটি কাজ করার চেষ্টা করা যে কারও কাছে পরিচিত মনে হবে। দুই কাজের সঙ্গে সম্পর্কিত সিগন্যাল অনেক বেশি পরস্পর-অভিভূত ছিল, অর্থাৎ একই স্নায়বিক সম্পদ উভয় চাহিদায় যুক্ত ছিল। এই ওভারল্যাপ সংঘর্ষ তৈরি করতে পারে: একটি কাজের জন্য উপকারী কার্যকলাপ অন্যটিকে ব্যাহত করতে পারে, অথবা অন্তত মস্তিষ্ককে প্রতিদ্বন্দ্বী অগ্রাধিকারের নিয়মিত সমন্বয় করতে বাধ্য করে।

গবেষকদের মতে, মস্তিষ্ক এই সমস্যার সমাধান কেবল একই ভাগ করা circuitry আরও দ্রুত ব্যবহার করে করেনি। বরং প্রশিক্ষণ ধীরে ধীরে ব্যবস্থাটির সংগঠন বদলে দিয়েছে। আরও বেশি নিউরন এক বা অন্য কাজের জন্য বিশেষায়িত হয়েছে, এবং সেই কাজগুলির উপস্থাপনা আরও আলাদা হয়ে উঠেছে।

এই বিচ্ছিন্নতাই মূল অন্তর্দৃষ্টি বলে মনে হয়। এই ব্যাখ্যায়, কার্যকর মাল্টিটাস্কিং মানে সীমাবদ্ধতা পুরোপুরি মুছে ফেলা নয়, বরং নেটওয়ার্ককে এমনভাবে পুনর্গঠন করা যাতে ভিন্ন ভিন্ন কাজ একে অপরকে কম বাধা দেয়। অভ্যাস জাদুর মতো অসীম ক্ষমতা তৈরি করে না। এটি আরও পরিষ্কার পথ তৈরি করতে সাহায্য করে।

এই ফলাফলগুলো আরও বোঝাতে সাহায্য করে কেন কিছু ধরনের মাল্টিটাস্কিং পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে উন্নত হয়, আর কিছু রয়ে যায় হতাশাজনক। যদি প্রশিক্ষণ মস্তিষ্ককে আরও কাজ-নির্দিষ্ট সংগঠনের দিকে ঠেলে দিতে পারে, তাহলে একই দ্বৈত-কার্য চাহিদার বারবার সংস্পর্শ সময়ের সঙ্গে সেগুলিকে আরও মসৃণ করে তুলতে পারে। কিন্তু যখন দুইটি কাজ এখনও ওভারল্যাপ করা প্রক্রিয়ার ওপর নির্ভর করে, তখন সংঘর্ষ জেদি হয়ে থাকতে পারে।

কেন এই ফলাফল মৌলিক স্নায়ুবিজ্ঞানের বাইরেও গুরুত্বপূর্ণ

এই গবেষণা দীর্ঘদিনের বৈজ্ঞানিক বিতর্কে নতুন সূক্ষ্মতা যোগ করে। ক্লাসিক “central bottleneck” দৃষ্টিভঙ্গি মাল্টিটাস্কিংকে একটি সরু প্রক্রিয়াকরণ ধাপে সীমাবদ্ধ বলে ধরে, যার মধ্য দিয়ে এক সময়ে কেবল একটি কাজ যেতে পারে। প্রতিদ্বন্দ্বী তত্ত্বগুলো ভাগ করা-সম্পদ সীমাবদ্ধতার ওপর জোর দেয়। নতুন ফলাফল কেবল এক পক্ষকে সমর্থন করে অন্যটিকে বাতিল করে না। বরং, তারা দেখায় যে মস্তিষ্ক প্রতিযোগিতা ও সমন্বয়ের মিশ্রণ দিয়ে শুরু করে, পরে শেখার মাধ্যমে আরও বিচ্ছিন্নতার দিকে এগোতে পারে।

এর ফলে প্রাণী-স্নায়ুবিজ্ঞানের বাইরেও বহু ক্ষেত্রে ফলাফলটি আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে। প্রশিক্ষণ নকশা, পুনর্বাসন, মানব-কারক প্রকৌশল, এবং জ্ঞানীয় কর্মক্ষমতা গবেষণা সবই নির্ভর করে এই ভালো বোঝাপড়ার ওপর যে সমান্তরাল কর্মক্ষমতা কখন উন্নত করা যায় আর কখন যায় না। এই কাজটি ইঙ্গিত দেয়, কাজের গঠন ও পুনরাবৃত্তি মৌলিক সক্ষমতার মতোই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

গবেষকেরা আরও বলেছেন, জৈবিক ফলাফল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রশিক্ষণেও সহায়ক হতে পারে। ধারণাটি সরল: যদি মস্তিষ্ক অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনাকে আলাদা করে এবং আরও বিশেষায়িত ইউনিট নিয়োগ করে মাল্টিটাস্কিং-এ উন্নত হয়, তাহলে AI সিস্টেমও এমন প্রশিক্ষণ পদ্ধতি থেকে উপকৃত হতে পারে যা কাজের মধ্যে হস্তক্ষেপ কমায়, একটিমাত্র ভাগ করা উপস্থাপনাকে সবকিছু সমানভাবে ভালো করতে বাধ্য করার বদলে।

গবেষণাটি কী বলে এবং কী বলে না

পেপারটি সতর্কভাবে বলে না যে সব ধরনের মাল্টিটাস্কিং সহজে প্রশিক্ষণযোগ্য বা মস্তিষ্ক সম্পূর্ণভাবে সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত। কাজটি ইঁদুর মডেলে, নির্দিষ্ট দ্বৈত-কার্য নকশা এবং একটি cortical অঞ্চল থেকে নেওয়া পরিমাপের ভিত্তিতে করা হয়েছে। এতে গবেষণাটি নির্ভুলতা পায়, তবে কোন সিদ্ধান্ত টানা যাবে তার সীমাও নির্ধারিত হয়।

তবু ফলাফলটি উল্লেখযোগ্য, কারণ এটি উন্নতির একটি নির্দিষ্ট জৈবিক প্রক্রিয়া দেখায়। উন্নত মাল্টিটাস্কিংকে অস্পষ্ট আচরণগত ফলাফল হিসেবে না দেখে, গবেষণাটি এটিকে সময়ের সঙ্গে পর্যবেক্ষণযোগ্য স্নায়বিক পরিবর্তনের সঙ্গে যুক্ত করেছে। এতে এই যুক্তি আরও শক্তিশালী হয় যে শেখা কর্টেক্সে সমান্তরাল কাজ প্রক্রিয়াকরণ কীভাবে বাস্তবায়িত হয়, তা পুনর্গঠন করতে পারে।

• গবেষণাটি

  Neuron-এ প্রকাশিত হয়েছিল।

• গবেষকেরা কয়েক সপ্তাহের প্রশিক্ষণ জুড়ে একই নিউরন ট্র্যাক করেছেন।
• শুরুর দিকের মাল্টিটাস্কিং-এ সম্পদের প্রতিযোগিতা এবং স্নায়বিক সমন্বয় উভয়ই ছিল।
• অভ্যাসে আরও কাজ-নির্দিষ্ট নিউরন তৈরি হয় এবং কাজের উপস্থাপনা আরও আলাদা হয়।
• লেখকদের মতে, এই ফলাফলগুলো মাল্টিটাস্কিংয়ের জন্য প্রশিক্ষিত AI সিস্টেমকে দিকনির্দেশ দিতে পারে।

দৈনন্দিন জীবনের জন্য বার্তাটি সংযত, কিন্তু উপকারী: অভ্যাস মানুষকে একসঙ্গে অনেক কাজ করতে সর্বজনীনভাবে আরও ভালো না-ও করতে পারে, তবে এটি মস্তিষ্ককে বারবার হওয়া কাজের সমন্বয়ের চারপাশে পুনর্গঠিত হতে সাহায্য করতে পারে। অন্য কথায়, যা শুরুতে অসম্ভব মনে হয়, তা হয়তো পরিচালনাযোগ্য হয়ে ওঠে এই কারণে নয় যে মস্তিষ্কের কোনো সীমা নেই, বরং এটি দুইটি কাজকে সংঘর্ষ করাতে কম সময় ব্যয় করতে শেখে।

এই নিবন্ধটি Medical Xpress-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধ পড়ুন.