1,941 words, 10 minutes read time.

১,৯৪১ শব্দ, পড়া শেষ করতে প্রায় ১০ মিনিট লাগবে।

সাধারণ জ্ঞানকে সাধারণত মনে করা হয় যে এটি সবার জন্য এক রকম। কিন্তু আসলে, এটি আমাদের ধারণার চেয়ে অনেক বেশি ব্যক্তিগত এবং ভিন্ন হতে পারে। এর প্রভাব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতের ওপরও পড়বে। এমা ইয়ং এই বিষয়ে রিপোর্ট করেছেন।

১৮শ শতকে সাধারণ জ্ঞান সম্পর্কে ধারণা

১৮শ শতকে, দার্শনিক জেমস বিটি ১৭টি সাধারণ জ্ঞানমূলক বিশ্বাসের একটি তালিকা তৈরি করেছিলেন। কিছু বিশ্বাস সহজেই বোঝা যায়, যেমন: “আমি আছি,” “সম্পূর্ণ অংশের চেয়ে বড়,” বা “গুণ ও দোষ আলাদা।” কিন্তু তার কিছু ধারণা কিছুটা অতিরিক্ত নৈতিক মনে হয়, যেমন: “কৃতজ্ঞতা না দেখানো দোষের এবং শাস্তি পাওয়ার যোগ্য,” “আমার আত্মা আমার শরীর থেকে আলাদা,” বা “ঈশ্বর আছেন।” আবার, কিছু ধারণা বৈজ্ঞানিকভাবে প্রশ্নবিদ্ধ, যেমন: “আমাদের ইন্দ্রিয় (দৃষ্টি, শ্রবণ ইত্যাদি) বিশ্বাসযোগ্য,” বা “আমি ঠিক একই ব্যক্তি, যেমন আমি গতকাল ছিলাম বা ২০ বছর আগে ছিলাম,” এবং “সত্য বিদ্যমান।” সার্বিকভাবে, বিটির তালিকাটি এখন পুরনো ধাঁচের মনে হয় এবং এটি আমাদের বর্তমান সময়ের সাধারণ জ্ঞান কী তা বোঝাতে তেমন সহায়ক নয়। অবশ্যই, আমরা এর চেয়ে ভালো করতে পারি।

সাধারণ জ্ঞান সহজ মনে হতে পারে। এটি সাধারণত এমন কিছু জ্ঞান বা বিশ্বাস হিসেবে ধরা হয় যা সবার জন্য স্পষ্ট—অথবা হওয়া উচিত। কিন্তু আশ্চর্যজনকভাবে, এটি তেমন সহজ নয়। কেউ কেউ বলেন যে সাধারণ জ্ঞান সর্বজনীন, অর্থাৎ এটি সবার জন্য প্রযোজ্য, আবার অন্যরা বলেন এটি আসলে অস্তিত্বই রাখে না। এই বিভ্রান্তি মাথায় রেখে, আপনি হয়তো অবাক হবেন যে কেউ আসলে কখনও চেষ্টা করেনি এই সাধারণ জ্ঞান কতটা সাধারণ তা পরিমাপ করতে—এখন পর্যন্ত। গবেষণায় চমকপ্রদভাবে দেখা গেছে যে আমাদের ধারণা করা সাধারণ জ্ঞান হয়তো সবার জন্য সমান নয়।

যদি এটি সত্য হয়, তবে এর প্রভাব বড়। বাবা-মা থেকে শুরু করে রাজনীতি পর্যন্ত, জনস্বাস্থ্য থেকে আইন পর্যন্ত, কী সাধারণ জ্ঞান হিসেবে গণ্য হয় তা গুরুত্বপূর্ণ। আর আজকের দিনে, এটি শুধু সামাজিক নয়, একটি প্রযুক্তিগত ইস্যু হয়ে দাঁড়িয়েছে। কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা এখন সাধারণ জ্ঞান রোবটদের শেখানোর চেষ্টা করছেন যাতে তারা মানুষের মতো আচরণ করতে পারে। কিন্তু আমরা আসলে এই জটিল ধারণা সম্পর্কে কী জানি? এবং এটি বুঝতে পারলে আমরা কীভাবে একে অপরকে আরও ভালোভাবে বুঝতে পারব, অথবা এমন মেশিন তৈরি করতে পারব যা আমাদের মতো আচরণ করতে পারে?

সাধারণ জ্ঞান দিয়ে সমস্যার সমাধান বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ইতিহাস অনেক পুরনো। ১৭৭৬ সালে, এটি ব্যবহার করা হয়েছিল মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের স্বাধীনতার ঘোষণাপত্র লেখার সময়, যেখানে লেখা ছিল: “আমরা এই সত্যগুলোকে স্বতঃসিদ্ধ বলে মানি, যে সব মানুষ সমানভাবে তৈরি হয়েছে…” আজকের দিনে, বিচারক এবং ডাক্তার প্রায়শই সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করেন যখন তারা জীবন বাঁচানোর মতো গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেন। রাজনীতিবিদরাও সবসময় “সাধারণ জ্ঞানভিত্তিক সমাধান” নিয়ে কথা বলেন। আসলে, শেষ ইউ.কে. সরকার এমনকি একটি “মিনিস্টার অফ কমন সেন্স” পদও সৃষ্টি করেছিল। আর যখন বড়রা শিশুদের বলেন “তোমার সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করো,” তখন সাধারণত তাদের সঠিক কাজ করতে বলার উদ্দেশ্যেই তা বলা হয়। তবুও, আমরা এটি প্রতিদিন ব্যবহার করলেও, সাধারণ জ্ঞান সম্পর্কে তেমন কোনো গবেষণা খুব একটা দেখা যায় না।

সাধারণ জ্ঞান নিয়ে গবেষণা সাধারণত দুই ধরণের হয়। কিছু গবেষণা দার্শনিক এবং সমাজবিজ্ঞানীদের দ্বারা পরিচালিত হয়, যারা সমাজে সাধারণ জ্ঞানের গুরুত্ব নিয়ে আলোচনা করেন। সাম্প্রতিক সময়ে, গবেষকরা দেখছেন যে আমরা কীভাবে সাধারণ জ্ঞান মেশিনে শেখাতে পারি। “এই দুটি ভিন্ন গবেষণা ধারার মধ্যে একটি সাধারণ বিষয় হলো তারা উভয়েই মনে করে যে আমরা সাধারণ জ্ঞান সম্পর্কে জানি এবং এটি আসলেই সাধারণ,” বলেন ইউনিভার্সিটি অফ পেনসিলভানিয়ার ডানকান ওয়াটস। তাই, তিনি এবং তার সহকর্মী মার্ক হোয়াইটিং এই বিষয়টি আরও গভীরভাবে পরীক্ষা করার সিদ্ধান্ত নেন।

প্রথমে, তারা ৪৪০৭টি বিবৃতি সংগ্রহ করেন যা মানুষ সাধারণ জ্ঞান বা স্বতঃসিদ্ধ সত্য হিসেবে দাবি করেছে। এই বিবৃতিগুলো বিভিন্ন উৎস থেকে আসে—গুগল নিউজ আর্টিকেল, মার্কিন রাজনৈতিক প্রচারণার ইমেইল, জনপ্রিয় প্রবাদ এবং দুইটি AI সিস্টেম, যেগুলো ConceptNet এবং ATOMIC নামে পরিচিত, যেগুলো AI-কে সাধারণ জ্ঞান শেখানোর জন্য ব্যবহার করা হয়। গবেষকরা নিজেরাও কিছু তথ্য তৈরি করেন, যেখানে তারা অনলাইন অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন জীবনের ক্ষেত্র নিয়ে সাধারণ জ্ঞানমূলক বিবৃতি লিখতে বলেন। কিছু বিবৃতি ছিল সহজ, যেমন “সব মানুষই মানুষ,” বা “বন্দুক বিপজ্জনক।” আবার কিছু ছিল আরও জটিল, যেমন “তুমি যা খাও, তুমি তাই,” বা “যদি অ্যালেক্স স্টিভেনকে আঘাত করে, স্টিভেন দুঃখ পাবে।”

তারা এই বিবৃতিগুলো ২০৪৬ জন মানুষের কাছে দেখান এবং তাদের জিজ্ঞাসা করেন তারা এগুলোর সাথে একমত কিনা। এছাড়াও, তারা অন্য মানুষদেরও এগুলোর সাথে একমত হবে কিনা তা জিজ্ঞাসা করেন। যেমনটা আশা করা যায়, মানুষের উত্তরগুলো ভিন্ন ছিল। কিছু মানুষ “সাধারণ জ্ঞান” বেশি প্রদর্শন করেছিল কারণ তাদের মতামত বেশিরভাগ মানুষের মতের সাথে মিল ছিল এবং তারা অন্যদের চিন্তাভাবনা সম্পর্কে ভালোভাবে জানত। আশ্চর্যজনকভাবে, বয়স, শিক্ষার স্তর এবং রাজনৈতিক দৃষ্টিভঙ্গির মতো বিষয়গুলো কারও সাধারণ জ্ঞানের পরিমাণে কোনো উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেনি। এমনকি বুদ্ধিমত্তার পরীক্ষার স্কোরও তেমন কোনো সম্পর্ক দেখায়নি।

“অধিক শিক্ষিত বা চিন্তাশীল হওয়া মানে এই নয় যে আপনার সাধারণ জ্ঞান বেশি বা আপনি অন্যরা কী ভাবে তা আরও ভালোভাবে বুঝতে পারবেন,” বলেন ওয়াটস।

“সাধারণ জ্ঞানের জটিলতা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় এটি শেখানো কঠিন করে তোলে”

গবেষকরা “Reading the Mind in the Eyes” নামের একটি পরীক্ষা ব্যবহার করে অংশগ্রহণকারীদের সামাজিক উপলব্ধি যাচাই করেছেন। এই পরীক্ষায় বিভিন্ন মানুষের চোখের ছবি দেখিয়ে তাদের অনুভূতি কী হতে পারে তা অনুমান করতে বলা হয়। তারপর একটি তালিকা থেকে অনুভূতিগুলো চয়ন করতে হয়। সাধারণ জ্ঞান বেশি আছে এমন মানুষ এই পরীক্ষায় ভালো করেছিল। গবেষকরা মনে করেন, “অন্য মানুষ কী ভাবছে তা বুঝতে পারা সমাজ কীভাবে কোনো বিষয় নিয়ে ভাবছে তা বোঝার ইঙ্গিত হতে পারে,” বলেন গবেষক হোয়াইটিং।

এই আবিষ্কারগুলো ইঙ্গিত দেয় সাধারণ জ্ঞান কী ধরনের বুদ্ধিমত্তা হতে পারে। কানাডার ওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটির প্রিয়া কালরা এটাকে “Implicit Intelligence” এর সাথে তুলনা করেছেন। Implicit Learning এমন ধরনের শেখা, যেখানে আমরা সচেতনভাবে নয়, বরং অবচেতনভাবে কিছু জ্ঞান অর্জন করি। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি ৫ বছরের একটি শিশুকে জিজ্ঞাসা করেন তার ভাষার ব্যাকরণিক নিয়মগুলো কী, সে হয়তো সঠিকভাবে বলতে পারবে না, কিন্তু সে ভাষায় সঠিক বাক্য তৈরি করতে পারবে কারণ সে নিয়মগুলো অবচেতনভাবে শিখেছে। কালরা এবং তার সহকর্মীরা দেখেছেন যে সাধারণ জ্ঞানের মতোই, Implicit Learning দক্ষতা মানুষের মধ্যে ভিন্ন হয় এবং এটি কারো IQ বা short-term memory এর সাথে সম্পর্কিত নয়। কারো IQ বেশি হলেও সে হয়তো অবচেতনভাবে নতুন কিছু শিখতে দুর্বল হতে পারে, অন্য কেউ হয়তো কম IQ থাকা সত্ত্বেও ভালোভাবে শিখতে পারে। কিন্তু, “Reading the Mind in the Eyes” নিয়ে মানুষের Implicit Learning দক্ষতার ওপর এখনো কোনো গবেষণা হয়নি। কালরা মনে করেন, সম্ভবত এই দুটো জিনিস পরস্পরের সাথে সম্পর্কিত। “তবে এটা কেবল ধারণা,” তিনি বলেন।

গবেষণায় দেখা গেছে, কিছু মানুষ সাধারণ জ্ঞান বেশি প্রদর্শন করে, আর কিছু মানুষ কম। কিন্তু সবচেয়ে বড় কথা হলো, বেশিরভাগ মানুষ সাধারণ জ্ঞানকে যেমন বোঝে, তা আসলে অনেকটা ভুল। গবেষকদের মতে, “সাধারণ জ্ঞান তার স্বাভাবিকতার মাধ্যমে বৈধতা পায়, কিন্তু বাস্তবে এটি অনেক সময় খুবই ব্যক্তিগত এবং বিষয়ভিত্তিক।” তারা কিছু মতবিরোধ আশা করেছিলেন, কিন্তু “সাধারণ জ্ঞান এতটা ভিন্ন হতে পারে, সেটা এখনও বিস্ময়কর,” বলেন হোয়াইটিং।

এই বিষয়টি আরও কৌতূহলজনক কারণ অধিকাংশ মানুষ সাধারণ জ্ঞানের অস্তিত্বকে স্বতঃসিদ্ধ মনে করে। কিন্তু মনোবিজ্ঞানী মিশেল ভ্যানডেলেন মনে করেন, এটি মানুষের একটি সাধারণ মনস্তাত্ত্বিক বিভ্রান্তির অংশ। এই বিভ্রান্তিকে বলা হয় “False Consensus Effect,” যেখানে মানুষ ভাবে তাদের দৃষ্টিভঙ্গি সঠিক এবং সবাই একইভাবে চিন্তা করে। হোয়াইটিং এবং ওয়াটস তাদের গবেষণায় দেখেছেন, মানুষেরা প্রায়ই মনে করে যে তাদের মতামত অন্যদের মতামতের সাথে মেলে, যদিও আসলেই তা হয় না। আরেকটি গবেষণায় দেখা গেছে, কেউ যদি আপনার মতামত শুনেও ভিন্ন মত পোষণ করে, আমরা অনেক সময় ধরে নিই তারা আমাদের কথা শোনেনি।

যদি সাধারণ জ্ঞান এতটাই ব্যক্তিগত হয়, তাহলে এর প্রভাব অনেক বড় হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কোভিড-১৯ মহামারির সময় অনেক দেশ তাদের নাগরিকদের “সাধারণ জ্ঞান” ব্যবহার করে আচরণ করতে বলেছিল। কিন্তু ভ্যানডেলেন উল্লেখ করেছেন, কিছু মানুষের জন্য সাধারণ জ্ঞান ছিল বন্ধুবান্ধবের সাথে ছুটিতে যাওয়া, যারা সতর্ক ছিল। আবার অন্যদের কাছে সাধারণ জ্ঞান ছিল বাড়ির বাইরে কারও সাথে মেলামেশা না করা। জনস্বাস্থ্যের দিক থেকে, “আপনার সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করুন” পরামর্শটি কখনও কখনও বিপজ্জনক হতে পারে।

আপনার কতটা সাধারণ জ্ঞান আছে?

“আনন্দ গান গাইবার ইচ্ছা জাগায়।” আপনি কি একমত? এবং আপনি কি মনে করেন বেশিরভাগ মানুষও একইভাবে অনুভব করবে? আর “কেউই যানজটে আটকে থাকতে চায় না” বা “কৌতূহল আপনাকে নতুন কিছু শেখার ইচ্ছা জাগায়”—এসব কথা নিয়ে আপনি কী ভাবেন? এই ধরনের বিবৃতিগুলো একটি বড় গবেষণার অংশ, যা দেখছে সাধারণ জ্ঞান কী—এবং এটি আদৌ আছে কিনা। আপনি এই গবেষণায় অংশ নিতে পারেন অনলাইনে commonsense.seas.upenn.edu এ।

এই গবেষণার পেছনের গবেষকরা হলেন ডানকান ওয়াটস এবং মার্ক হোয়াইটিং, যাঁরা ইউনিভার্সিটি অব পেনসিলভানিয়াতে কাজ করছেন। সম্প্রতি তারা খুঁজে পেয়েছেন যে সাধারণ জ্ঞান আসলে খুব একটা সাধারণ নয় (মূল গল্পে আরও আছে)। এই নতুন প্রকল্পের মাধ্যমে তারা বিষয়টি আরও গভীরভাবে জানতে পারবেন। তাদের লক্ষ্য হলো, বিশ্বব্যাপী কোন জ্ঞানের ধরনকে সাধারণ জ্ঞান বলা যায়—এবং ভাষা ও সংস্কৃতি কীভাবে মানুষের চিন্তাকে প্রভাবিত করে তা বোঝা।

কিছু বিশেষজ্ঞের মতে, সাধারণ জ্ঞানের একটি সমস্যা হলো এটি মানুষের সঠিক আচরণ করার উপায় স্পষ্টভাবে বলে দেয় না। উপরন্তু, এটি বিরোধ তৈরি করতে পারে। “যদি আমি মনে করি সবাই সাধারণ জ্ঞান অনুযায়ী কাজ করবে, কিন্তু আপনি আমার থেকে আলাদা আচরণ করেন, তাহলে এটি উত্তেজনা ও দ্বন্দ্ব সৃষ্টি করতে পারে,” এক বিশেষজ্ঞ বলেন।

মানুষের মিথস্ক্রিয়ায় দ্বন্দ্ব সৃষ্টির পাশাপাশি, সাধারণ জ্ঞান মেশিনে শেখানোও কঠিন করে তোলে। কিন্তু ওয়াটস এবং হোয়াইটিং আশা রাখেন। তারা বিশ্বাস করেন যে যদিও বড় দলগুলোর জন্য সাধারণ জ্ঞানের মজুদ কম হতে পারে, যেমন একটি জাতীয় জনসংখ্যার জন্য, এটি ছোট দলগুলোর ক্ষেত্রে একইরকম নাও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিচারকরা আইনি সাধারণ জ্ঞানের একটি পুল ভাগ করে নিতে পারেন, যেমন চিকিৎসকরা বা অন্যান্য চিকিৎসা পেশাদাররা তাদের জ্ঞানের ক্ষেত্রে ভাগ করে নেন। যদি সেটাই হয়, তাহলে বিশেষায়িত আইনি বা চিকিৎসা এআই সিস্টেমগুলোকে সাধারণ জ্ঞান দিয়ে প্রশিক্ষিত করা সহজতর হতে পারে।

অন্যদিকে, হেক্টর লেভেস্ক, যিনি ইউনিভার্সিটি অব টরন্টোতে কম্পিউটার বিজ্ঞানী, তিনি মনে করেন সাধারণ ও বিশেষজ্ঞ জ্ঞানের মধ্যে কোনো স্পষ্ট সীমারেখা নেই। “এবং আমি মনে করি না যে কম্পিউটার বিজ্ঞান ক্ষেত্রে এরকম একটি রেখা টানা কোনো কাজের জিনিস হবে,” তিনি যোগ করেন।

বরং, লেভেস্ক একটি ভিন্ন উপায় প্রস্তাব করেন তার বই Machines Like Us: Toward AI with common sense-এ, যা তিনি কর্নেল বিশ্ববিদ্যালয়ের রোনাল্ড ব্র্যাকম্যানের সাথে লিখেছেন। তিনি বলেন, “আমরা সাধারণ জ্ঞানকে প্রতিদিনের জীবনের সাধারণ লক্ষ্য অর্জনে কার্যকরভাবে ব্যবহারযোগ্য সাধারণ জ্ঞান হিসেবে ভাবি।” উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি আপনার চেনা দোকানে যাওয়ার পথে যানজটে আটকে যান, আপনি খুব দ্রুত সমস্যার সমাধান খুঁজে বের করবেন। কিন্তু একটি স্বয়ংক্রিয় গাড়ি সাধারণ জ্ঞান ছাড়া শুধু অপেক্ষা করবে। এই বাস্তব ভিত্তির ওপর দাঁড়িয়ে, লেভেস্ক এবং ব্র্যাকম্যান বিশ্বাস করেন যে অদূর ভবিষ্যতে মেশিনে সাধারণ জ্ঞান তৈরি করা সম্ভব হবে।

এমআইটির ইয়ানওয়ে ওয়াং ইতোমধ্যে এই বিষয়টি নিয়ে কাজ করছেন। এখনকার রোবটগুলো সাধারণত এক বা কয়েকটি নির্দিষ্ট কাজ করতে প্রোগ্রাম করা হয়, তাই তারা নতুন পরিস্থিতিতে খাপ খাওয়াতে পারে না, ওয়াং বলেন। উদাহরণস্বরূপ, গৃহস্থালির কাজের রোবটগুলো সাধারণত মানুষের কাজগুলো কপি করতে শিখানো হয়। তারা এটি খুব ভালোভাবে করতে পারে—যতক্ষণ না কোনো অপ্রত্যাশিত কিছু ঘটে। ওয়াং এবং তার দল এই সমস্যার সমাধান করছেন রোবটের শারীরিক কাজগুলোকে AI থেকে জ্ঞান দিয়ে সংযুক্ত করার মাধ্যমে, যেখানে AI বড় ভাষার মডেলের সাহায্যে রান্নাঘর পরিষ্কারের মতো কাজ শিখেছে। এটি রোবটকে বুঝতে সাহায্য করে যে কাজের কোন অংশে তারা রয়েছে। আর যদি কোনো সমস্যা দেখা দেয়, রোবটটি একটি নতুন পরিকল্পনা করতে পারে এবং নিজেই সমাধান করতে পারে। রোবটদের কিছু প্রাকটিক্যাল সাধারণ জ্ঞান দিতে LLM ব্যবহার করা এখন গবেষণার অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, এবং ওয়াং মনে করেন শিগগিরই আমরা অগ্রগতি দেখতে পাব।

এদিকে, ওয়াটস এবং হোয়াইটিং তাদের গবেষণা একটি অনলাইন প্রকল্পে প্রসারিত করছেন (বাম দিকে “How much common sense do you have?” দেখুন)। তারা আশা করছেন যে সাধারণ জ্ঞান কী এবং কী নয়, তা পরিষ্কার করা মানুষের মধ্যে মতবিরোধ কমাতে সাহায্য করবে। “যদি আমি মনে করি সাধারণ জ্ঞান হলো যে অস্ত্র নিয়ন্ত্রণ করা উচিত এবং আপনি মনে করেন সাধারণ জ্ঞান হলো যে অস্ত্র নিয়ন্ত্রণ করা উচিত নয়, তাহলে আমি শুধু মনে করতে পারি যে আপনার চিন্তায় কোনো সমস্যা আছে,” ওয়াটস বলেন। কিন্তু যদি আমরা সাধারণ জ্ঞান এবং ব্যক্তিগত মতামতের মধ্যে একটি স্পষ্ট রেখা টানতে পারি, তাহলে এই বিতর্কগুলো আরও যুক্তিসংগত হবে বলে আশা করা যায়।

যাই হোক না কেন, এই চলমান গবেষণা যা-ই প্রকাশ করুক, সাধারণ জ্ঞানের ধারণা এখনও টিকে থাকবে। “মানুষের একটি স্বাভাবিক প্রবণতা হলো বিশ্বাস করা যে তাদের চিন্তা-ভাবনা অন্যদের সাথে মিলিত এবং অভিজ্ঞতা ও সংস্কৃতির দ্বারা প্রভাবিত নয়,” অন্য একজন বিশেষজ্ঞ ভ্যানডেলেন বলেন। “মানুষ সাধারণ জ্ঞান কথাটির সাথে সত্যিই খুব সংযোগ অনুভব করে।”

Emma Young,
Uncommon sense,
New Scientist,
Volume 263, Issue 3510,
2024,
Pages 36-39,
ISSN 0262-4079,
https://doi.org/10.1016/S0262-4079(24)01740-8.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0262407924017408)
Abstract: Generally seen as shared by all humanity, common sense is a lot more idiosyncratic than we thought, with implications for the future of artificial intelligence. Emma Young reports