हर दिन हम कुछ नया सीखते हैं—चाहे वो कोई नई हॉबी हो, कोई स्वादिष्ट रेसिपी, या दुनिया की ताज़ा खबरें। लेकिन क्या आपने कभी सोचा है कि हमारा मस्तिष्क इतनी जानकारी को सालों या दशकों तक कैसे संजो कर रखता है?
दिमाग़ में सीखने की प्रक्रिया
हमारा मस्तिष्क अरबों न्यूरॉनों (तंत्रिका कोशिकाओं) से बना होता है। ये न्यूरॉन विद्युत संकेतों (electrical pulses) के ज़रिए सूचनाओं का आदान-प्रदान करते हैं। ये संकेत एक न्यूरॉन से दूसरे तक “synapse” नामक जुड़ावों के ज़रिए पहुंचते हैं।
हर न्यूरॉन में शाखाओं जैसे विस्तार होते हैं जिन्हें “dendrites” कहा जाता है, जो हज़ारों संकेतों को प्राप्त कर सकते हैं। इन संकेतों को न्यूरॉन एकत्रित करता है और फिर प्रतिक्रिया के रूप में खुद एक नया संकेत उत्पन्न करता है।
इसी प्रक्रिया के दौरान, यदि हम कुछ नया सीखते हैं, तो न्यूरॉनों के बीच की ये संचार प्रणालियाँ (synapses) बदल जाती हैं। किसी कनेक्शन को मजबूत किया जाता है, तो किसी को कमज़ोर—इसी को कहा जाता है Synaptic Plasticity, यानी लचीलापन जिससे नया ज्ञान हमारे दिमाग़ में बसता है।
नए नियमों की खोज
हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने इस बात की खोज की कि मस्तिष्क किन “नियमों” का पालन करता है जिससे ये तय हो कि कौन सा synapse बदलेगा और किस तरह से बदलेगा।
उन्होंने चूहों के दिमाग़ में एक विशेष biosensor लगाया जो neuronal activity को रीयल टाइम में दिखाता है। जैसे ही चूहे एक कार्य (लीवर दबाना) सीखते हैं, वैज्ञानिक देख सकते थे कि कौन से synapse सक्रिय हैं और कैसे बदल रहे हैं।
हैरानी की बात यह थी कि एक ही न्यूरॉन की अलग-अलग शाखाओं पर स्थित synapses अलग-अलग नियमों का पालन कर रहे थे! कुछ पारंपरिक Hebbian Rule का अनुसरण कर रहे थे—”जो साथ में फायर करते हैं, वो साथ में वायर होते हैं”—तो कुछ अन्य नियमों से काम कर रहे थे जो neuron की खुद की सक्रियता से भी स्वतंत्र थे।
इस अध्ययन से यह स्पष्ट हुआ कि न्यूरॉन एक साथ कई तरीकों से सीख सकते हैं और एक ही समय में कई काम कर सकते हैं।
यह न केवल मस्तिष्क विकारों (जैसे डिप्रेशन) को समझने और इलाज खोजने में मदद करेगा, बल्कि Artificial Intelligence को भी और अधिक “मानव-जैसा” बनाने की दिशा में सहायक हो सकता है।
भविष्य में यह समझ और भी गहराई से विकसित होगी—जैसे कि ये विभिन्न नियम कैसे उत्पन्न होते हैं, और इनसे मस्तिष्क को कौन-कौन सी अतिरिक्त क्षमताएं मिलती हैं।