විද්‍යා ප්‍රබන්ධ කතාවල මිනිස් මනස ඩිජිටල් උපාංගයකට පිටපත් කිරීම යනු අමරණීයත්වය කරා යන පහසු මගක් ලෙස නිරූපණය කෙරේ. නමුත් සැබෑ ලෝකයේ දී, මිනිස් මනසක් වෙනුවට පළතුරු මැස්සෙකුගේ (Fruit fly) සම්පූර්ණ ස්නායු පද්ධතිය පරිගණකයකට ඇතුළත් කරමින් San Francisco හි පර්යේෂණාගාරයක් තුළ මෙම විප්ලවීය අඩිතාලම තබන ලදී.

“There’s An AI For That” යූටියුබ් නාලිකාවේ The First Brain Was Just Uploaded To A Computer වීඩියෝව පාදක කරගනිමින් සකස් කළ මෙම ලිපියෙන් පැහැදිලි වන්නේ, මොළය ඩිජිටල්කරණය කිරීම (Whole-brain emulation) යනු තවදුරටත් කල්පිත මනෝරාජික අදහසක් පමණක් නොව, සැබෑ ඉංජිනේරු අභියෝගයක් බවයි.

අතථ්‍ය මැස්සා සහ “සීනි පරීක්ෂණය”

2026 මුල් භාගයේදී, Eon නම් Neurotech ආරම්භක සමාගම (Startup) විසින් පරිගණකයක අතථ්‍ය පරිසරයක හැසිරෙන ඩිජිටල් පළතුරු මැස්සෙකු ප්‍රදර්ශනය කරන ලදී. සාමාන්‍ය 3D ඇනිමේෂන් මෙන් නොව, මෙම මැස්සාගේ සෑම චලනයක්ම පාලනය වූයේ සැබෑ මැස්සෙකුගේ ස්නායු පද්ධතියේ ත්‍රිමාණ සිතියම (Connectome) මගිනි:

• ස්වයංසිද්ධ හැසිරීම් (Unscripted Behavior): අතථ්‍ය ආහාර පංගුවක් ඩිජිටල් මැස්සාගේ පාදවල ගෑවුණු සැණින්, රස සංවේදක ස්නායු උත්තේජනය වී, ආහාර ගැනීමේ කොටස (Proboscis) දිගු කිරීමට මැස්සා ක්‍රියා කළේය.
• කේතකරණයකින් තොරව සිදුවීම (Zero Hardcoding): “සීනි හමු වූ විට කට ඇරපන්න” ලෙස ක්‍රමලේඛකයන් (Programmers) කිසිදු කේතයක් ලියා නොතිබුණි. මෙම හැසිරීම ස්වාභාවිකවම ස්නායු ආවේග මගින් ගොඩනැගුණි.
• ප්‍රබල සහයෝගය: Larry Page ගේ පවුලේ ආයෝජන ආයතනය, ජාන විද්‍යාඥ George Church සහ ස්නායු විද්‍යාඥ David Eagleman වැනි ප්‍රමුඛයන්ගේ සහයෝගය Eon ආයතනය වෙත හිමිවී ඇත.

ස්නායු 140,000 ක් සිතියම්ගත කළේ කෙසේද?

මොළයක් සිතියම්ගත කිරීම සඳහා අතිවිශාල පරීක්ෂණ සහ නිරවද්‍යතාවක් අවශ්‍ය වේ. 1986 දී ස්නායු 300 ක් පමණක් සහිත C. elegans පණුවාගේ මොළය සිතියම්ගත කිරීමට වසර 13 ක කාලයක් ගත විය.

ස්නායු 140,000 ක් සහ සන්ධිස්ථාන (Synapses) මිලියන 50 කට වඩා ඇති පළතුරු මැස්සෙකුගේ (Drosophila melanogaster) මොළය සිතියම්ගත කිරීමට විද්‍යාඥයන් පහත පියවර අනුගමනය කළහ:

1. සංරක්ෂණය සහ කැපීම (Slicing): මැස්සාගේ මොළය රෙසින් (Resin) කුට්ටියක තබා, දියමන්ති තලයක් මගින් මිනිස් කෙස් ගසකට වඩා දහස් ගුණයකින් සිහින් ස්තර 7,000 කට කපන ලදී.
2. ඉලෙක්ට්‍රෝන මයික්‍රොස්කොප් ඡායාරූප: අන්වීක්ෂීය සෙවනැලි රූප මිලියන ගණනක් මගින් එම ස්තර ඡායාරූපගත කරන ලදී.
3. AI මගින් ස්නායු හඳුනාගැනීම: Google සමාගම විසින් සංවර්ධනය කරන ලද කෘතිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම මගින් මෙම ඡායාරූප හරහා ත්‍රිමාණ ස්නායු මාර්ග එකිනෙක යා කරන ලදී.
4. විවෘත විද්‍යා දත්ත (Open Science): Princeton විශ්වවිද්‍යාලයේ FlyWire ව්‍යාපෘතිය මගින් 2024 අගභාගයේදී මැස්සාගේ මොළයේ සිතියම ප්‍රකාශයට පත් කළ අතර, 2026 සැප්තැම්බර් මාසයේදී ස්නායු 166,000 කින් සහ සන්ධිස්ථාන මිලියන 124 කින් යුත් මුළු ස්නායු පද්ධතියම Cell සඟරාව මගින් ප්‍රසිද්ධ කරන ලදී.

මෙම අනුකරණයට කළ හැකි සහ කළ නොහැකි දේ

ඩිජිටල් මැස්සාට චලනය වීමට හැකි වුවද, සැබෑ ජීව විද්‍යාත්මක මොළයක් සහ මෙම ඩිජිටල් සිතියම අතර සැලකිය යුතු වෙනස්කම් පවතී:

ලක්ෂණය	සැබෑ ජීව විද්‍යාත්මක මැස්සා	Eon ඩිජිටල් මැස්සා
ව්‍යුහමය ස්නායු පද්ධතිය	ස්නායු 140,000–166,000	1-ට-1 පූර්ණ ප්‍රතිනිර්මාණය
චලන පාලනය	ස්වාභාවික ප්‍රත්‍යාවර්ත සහ තීරණ	මොළයේ සිතියම මගින් පූර්ව-සැකසූ මෘදුකාංග පාලනය කිරීම
මතකය පිහිටීම	අත්දැකීම් මතක තබා ගනී සහ ඉගෙන ගනී	මතක තබා ගත නොහැක; සෑම අවස්ථාවකදීම නැවත මුල සිට ආරම්භ වේ
රසායනික හා ජෛව විද්‍යාත්මක ක්‍රියාකාරිත්වය	ස්නායු පණිවුඩකාරක (Neurotransmitters) වෙනස් වේ	ස්ථිතික සම්බන්ධතා (ඡායාරූපයක් මෙන් අක්‍රියයි)

මැස්සාගේ සිට මිනිසා දක්වා ඇති තාක්ෂණික පරතරය

පළතුරු මැස්සාගේ සිට මිනිස් මොළය දක්වා ඇති වෙනස දත්ත සහ පණගැන්වීමේ ධාරිතාව (Compute scale) අනුව අතිවිශාලය:

  පළතුරු මැස්සා                මීයන්ගේ මොළය                   මිනිස් මොළය
(ස්නායු 140,000)   --->      (ස්නායු මිලියන 7)    --->    (ස්නායු බිලියන 86)
[සාර්ථකව නිම විය]         [ප්‍රගතියේ පවතී / ~වසර 10]    [දශක ගණනාවක් / Exabytes දත්ත]

• දත්ත විශාලත්වය: 2024 දී Harvard සහ Google එකතුව තිරිඟු ඇටයකටත් වඩා කුඩා මිනිස් මොළයේ කොටසක් සිතියම්ගත කළ අතර, ඒ සඳහා Petabytes 1.4 ක දත්ත ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය විය.
• ගබඩා කිරීමේ අභියෝගය: සමස්ත මිනිස් මොළයක් (ස්නායු බිලියන 86 ක් සහ සම්බන්ධතා ට්‍රිලියන 100 කට වඩා) ගබඩා කිරීමට Exabytes මට්ටමේ දත්ත මධ්‍යස්ථාන (Data centers) අවශ්‍ය වේ.
• ඊළඟ පියවර: පර්යේෂකයන් මේ වන විට විනිවිද පෙනෙන සෙබ්‍රාෆිෂ් (Zebrafish) මසුන්ගේ මොළය සිතියම්ගත කිරීමට කටයුතු කරමින් සිටී.

අනන්‍යතාව පිළිබඳ ගැටලුව: පිටපතක්ද? නැතහොත් පැවැත්මේ ඉදිරි ගමනක්ද?

ජෛව රසායනික මට්ටමින් මොළයක් ඩිජිටල්කරණය කළ හැකි වුවද, එතැනදී පැනනඟින දාර්ශනික ගැටලු කිහිපයකි:

• විනාශකාරී සිතියම්ගත කිරීම: වර්තමාන තාක්ෂණය යටතේ මොළයක් සිතියම්ගත කිරීමට එය ශීත කර, කැබලිවලට කැපීමට සිදු වේ. එනම් මුල් ජීවියා මිය යයි.
• අනන්‍යතාව පිළිබඳ ගැටලුව (The Continuation Problem): ඔබේ මතකයන් සහිත ඩිජිටල් පිටපතක් පරිගණකයක් තුළ අවදි වූ විට, එය තමන් ඔබ ලෙස සිතනු ඇත. නමුත් ස්කෑන් පරීක්ෂණයට ලක් වූ ජීව විද්‍යාත්මක ඔබගේ පැවැත්ම අවසන් වී හමාරය.

ස්නායු විද්‍යාඥ Eve Marder සහ Kenneth Hayworth පෙන්වා දෙන්නේ AI තාක්ෂණය මගින් මොළයේ ව්‍යුහය සිතියම්ගත කිරීම වේගවත් කළද, ජීවමාන මනසක් සම්පූර්ණයෙන්ම ඩිජිටල්කරණය කිරීම තවමත් දශක ගණනාවක් ඈතින් පිහිටි අභියෝගයක් බවයි.