আমরা প্রতিনিয়ত একটি জাদুর জগতে বাস করি, যে জগতের সবচেয়ে বড় জাদুটি এতটাই সূক্ষ্ম যে আমরা তাকে জাদু বলেই ভাবি না। সূর্য ওঠে, ফলে আলো আসে। বৃষ্টি পড়ে, ফলে মাটি ভেজে। আপনি একটি সুইচ টিপলেন, ফলে বাতি জ্বলে উঠল। এই ‘ফলে’ শব্দটির মাঝেই লুকিয়ে আছে আমাদের অস্তিত্বের সবচেয়ে মৌলিক ধারণা— কার্যকারণ (Causality)।
আমরা সাধারণত ভাবি, একটি ঘটনা ঘটার কারণে আরেকটি ঘটনা ঘটে। ‘A’-র জন্য ‘B’ হয়। কিন্তু একটু গভীরে যেতেই রীতিমতো ভূমিকম্প নেমে আসে আমাদের চিন্তার জগতে। ‘কারণ’ আসলে কী? আমরা কি সত্যিই কোনো কারণ প্রত্যক্ষ করি, নাকি ঘটনার পৌনঃপুনিকতা দেখে অভ্যস্ত হয়ে মনগড়া একটি সম্পর্ক স্থাপন করি? বিজ্ঞানের ভিত্তি, ধর্মের নৈতিকতা, আইনের বিচারব্যবস্থা, এমনকি আমাদের ব্যক্তিগত প্রেম-ভালোবাসা— সবকিছুর ভিত এই কার্যকারণের ধারণার ওপর দাঁড়িয়ে আছে। এটি কেবল একটি বৈজ্ঞানিক নীতি নয়, এটি মানব মনের একটি জৈবিক ও সাংস্কৃতিক স্থাপত্য।
এই ব্লগপোস্টে আমরা কার্যকারণের সেই সুগভীর, জটিল ও বিপরীতমুখী স্রোতে ডুব দেব। দর্শন, আধুনিক বিজ্ঞান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও মনোবিজ্ঞানের আলোকে আমরা খুঁজে বের করব কেন কার্যকারণই আমাদের সভ্যতার সবচেয়ে অপরিহার্য, অথচ সবচেয়ে বিতর্কিত ধারণা।
অতিসহজ থেকে অতিজটিলের পথ
সাধারণ অর্থে, কার্যকারণ হলো কারণ ও ফলাফলের সম্পর্ক। একটি ঘটনা (কারণ) দ্বিতীয় একটি ঘটনার (ফল) উৎপাদন বা পরিবর্তন ঘটায়। কিন্তু এই সরল সংজ্ঞার আড়ালে লুকিয়ে আছে দর্শনের ইতিহাসের সবচেয়ে কণ্টকিত কিছু প্রশ্ন:
কারণ কি সবসময় ফলাফলের আগে আসে? (সাময়িক অগ্রগতি)
একই কারণে কি সর্বদা একই ফল উৎপন্ন হয়? (নিয়তিবাদ)
যদি কারণ ও ফল অবিচ্ছেদ্য হয়, তবে আমরা কিভাবে তাদের আলাদা করে চিনব?
মহাবিশ্বের প্রতিটি ঘটনারই কি একটি নির্দিষ্ট কারণ আছে, নাকি কোনো কোনো ঘটনা ‘কারণহীন’?
এই প্রশ্নগুলোর উত্তর দিতে গিয়ে মানব সভ্যতার শ্রেষ্ঠ চিন্তাবিদরা যে তত্ত্ব নির্মাণ করেছেন, তা মানব মেধার এক অনন্য সম্পদ। আসুন, আমরা এই ইতিহাসের গভীরে প্রবেশ করি।
এরিস্টটল থেকে হিউম পর্যন্ত
১. এরিস্টটলের চতুর্বিধ কারণ (Four Causes)
গ্রিক দার্শনিক এরিস্টটল ছিলেন প্রথম ব্যক্তিদের একজন, যিনি একটি পূর্ণাঙ্গ কার্যকারণ তত্ত্ব দিয়েছিলেন। তার মতে, কোনো বস্তু বা ঘটনাকে সম্পূর্ণরূপে বুঝতে চারটি কারণ জানা প্রয়োজন:
উপাদান কারণ (Material Cause): বস্তুটি কী দিয়ে তৈরি? (যেমন, একটি মূর্তির জন্য ব্রোঞ্জ)
আকৃতি কারণ (Formal Cause): বস্তুটির নকশা বা ধারণা কী? (মূর্তিটির গঠনশৈলী)
সক্রিয় কারণ (Efficient Cause): কে বা কী বস্তুটি সৃষ্টি করেছে? (ভাস্কর)
চূড়ান্ত কারণ (Final Cause): বস্তুটির উদ্দেশ্য কী? (উপাসনা বা সৌন্দর্য)
এরিস্টটলের মতে, আধুনিক বিজ্ঞান যাকে কার্যকারণ বলে, তা মূলত সক্রিয় কারণ। কিন্তু তিনি ‘চূড়ান্ত কারণ’ বা উদ্দেশ্যকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মনে করতেন, যা পরবর্তীতে আধুনিক বিজ্ঞান সম্পূর্ণ বর্জন করে।
২. ভারতীয় দর্শনে কার্যকারণ
প্রাচীন ভারতীয় দার্শনিক ধারাগুলোতেও কার্যকারণ গভীর বিতর্কের বিষয় ছিল।
সাংখ্য দর্শনের সৎকার্যবাদ (Satkaryavada): এই মতে, ফলাফল আগে থেকেই কারণের মধ্যে অব্যক্ত অবস্থায় থাকে। কোনো কিছুই শূন্য থেকে সৃষ্টি হয় না। যেমন, তৈলবীজের মধ্যে তেল পূর্ব থেকেই নিহিত আছে।
ন্যায়-বৈশেষিক দর্শনের আরম্ভবাদ (Arambhavada): এই মতবাদ বলে, কারণ সম্পূর্ণ ভিন্ন একটি নতুন ফল সৃষ্টি করে। এখানে ফল কারণের মধ্যে নিহিত ছিল না, এটি সম্পূর্ণ নতুন এক সৃষ্টি (অথবা ধ্বংস)।
বৌদ্ধ দর্শনের প্রতিত্যসমুৎপাদ (Pratītyasamutpāda): বুদ্ধ বলেছেন, “এটি থাকলে ওটি হয়, এটির উৎপত্তি হলে ওটির উৎপত্তি হয়।” এটি একটি শর্তাধীন উদ্ভবের সূত্র, যেখানে একক কোনো কারণ থাকে না, বরং কারণগুলো একটি জটিল শৃঙ্খল বা জালিকা তৈরি করে।
৩. ডেভিড হিউমের সংশয়বাদ (Hume’s Skepticism): ভূমিকম্প
আঠারো শতকে স্কটিশ দার্শনিক ডেভিড হিউম কার্যকারণের ধারণায় সবচেয়ে বড় বোমাটি ফাটান। তার যুক্তি ছিল ভয়াবহ ও বৈপ্লবিক। তিনি বলেন, আমরা কখনোই প্রকৃত কারণ (necessary connection) দেখি না। আমরা যা দেখি, তা হলো ধ্রুবক সহাবস্থান (constant conjunction)।
একটি বিলিয়ার্ড বল অন্যটিকে আঘাত করল এবং দ্বিতীয় বলটি গড়িয়ে গেল। আমরা বলি, প্রথম বলের আঘাতই দ্বিতীয় বলের গড়ানোর কারণ। কিন্তু হিউম প্রশ্ন করলেন, আপনি কি আদৌ ‘কারণ’ নামক কোনো জিনিস দেখেছেন? আপনি শুধু দেখেছেন ঘটনা ‘A’ (আঘাত) এবং তার ঠিক পরপরই ঘটনা ‘B’ (গড়ানো)। ঘটনা দুটির মধ্যে একটি অনিবার্য যোগসূত্রের ধারণা আমাদের মনে জন্ম নিয়েছে অভ্যাস (habit) এবং প্রত্যাশার (custom) কারণে। বারবার একই ঘটনার পুনরাবৃত্তি আমাদের মনে একটি বিশ্বাস জন্ম দেয় যে ভবিষ্যতেও এরকম ঘটবে।
হিউমের মতে, ‘প্রকৃতির নিয়ম’ বলে কিছু নেই, আছে শুধু আমাদের মানসিক অভ্যাসের নিয়ম। এই বক্তব্য বিজ্ঞানের ভিত্তিমূলে কুঠারাঘাত করেছিল। যদি কার্যকারণ নিছকই মনস্তাত্ত্বিক অভ্যাস হয়, তবে সূর্য যে আগামীকালও পূর্বদিকে উঠবে, তার কোনো যৌক্তিক নিশ্চয়তা নেই।
আরও পড়ুন -
কান্টের কোপারনিকান বিপ্লব
হিউমের এই চ্যালেঞ্জ ইমানুয়েল কান্টকে তার “ডগম্যাটিক নিদ্রা” থেকে জাগিয়ে তোলে। কান্ট হিউমের যুক্তি মেনে নিয়েছিলেন যে বাইরের জগতে কার্যকারণের কোনো প্রত্যক্ষ প্রত্যক্ষণ নেই। কিন্তু কান্ট বিপ্লব ঘটিয়ে বললেন, কার্যকারণ বাহ্যিক জগতের ধর্ম নয়, এটি মানুষের মনের জন্মগত কাঠামো (a priori category)।
কান্টের মতে, আমাদের মন একটি বিশেষ রঙিন চশমা পরে আছে। এই চশমার একটি লেন্স হলো ‘কার্যকারণ’। আমরা আমাদের ইন্দ্রিয়গ্রাহ্য সব বিশৃঙ্খল তথ্যকে সাজাতে বাধ্য হই কারণ-ফলাফলের ছাঁচে। শিশু জন্মের পর যখন প্রথম কোনো বস্তুকে নড়তে দেখে, সে সঙ্গে সঙ্গেই একটি কারণ খোঁজে। এটি শেখার বিষয় নয়, এটি মনের তৈরি একটি ছাঁচ। এর অর্থ, কার্যকারণ ছাড়া অভিজ্ঞতা অর্জন করাই অসম্ভব। এটি বিজ্ঞানকে হিউমের সংশয় থেকে রক্ষা করেছিল, কিন্তু একইসঙ্গে কান্ট বলেছিলেন, বস্তুর প্রকৃত স্বরূপ (noumena) আমরা কখনোই জানতে পারব না, আমরা জানি শুধু তাদের মানসিক প্রকাশ (phenomena)।
আধুনিক বিজ্ঞানে কার্যকারণ
১. নিউটোনীয় নির্ধারণবাদ (Determinism)
ক্লাসিক্যাল পদার্থবিদ্যার জগতে কার্যকারণ ছিল লোহার শাসন। নিউটনের গতিসূত্র যদি জানা থাকে এবং মহাবিশ্বের প্রতিটি কণার অবস্থান ও বেগ যদি একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে জানা থাকে, তবে অতীত ও ভবিষ্যতের সকল ঘটনা নিখুঁতভাবে গণনা করা সম্ভব। এই দৃষ্টিভঙ্গি লাপ্লাসের ডেমন নামক তাত্ত্বিক সত্তায় পরিণত হয়। এখানে কার্যকারণ ছিল নিখুঁত, একরৈখিক ও অনিবার্য: A অনিবার্যভাবে B-এর জন্ম দেয়।
২. কোয়ান্টাম বলবিদ্যা ও অনির্ধারিততাবাদ (Indeterminism)
বিংশ
শতাব্দীর শুরুতে কোয়ান্টাম বলবিদ্যা এই নির্ধারণবাদী ভিত্তিতে ফাটল ধরায়।
হাইজেনবার্গের অনিশ্চয়তা নীতি (Uncertainty Principle) বলে, একটি কণার
অবস্থান এবং ভরবেগ একইসঙ্গে নিখুঁতভাবে পরিমাপ করা অসম্ভব। এর চেয়েও গুরুতর
বিষয় হলো, কোয়ান্টাম স্তরে কোনো ঘটনার কোনো নির্দিষ্ট পূর্ব-কারণ খুঁজে
পাওয়া যায় না। একটি ইউরেনিয়াম পরমাণু কেন একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে
তেজস্ক্রিয় ভাঙনের শিকার হবে, তার কোনো কারণ নেই। এটি একটি সম্ভাব্যতার
খেলা।
আইনস্টাইন এই অনির্ধারিততায় বিশ্বাসী ছিলেন না। তার বিখ্যাত উক্তি, "ঈশ্বর পাশা খেলেন না"
(God does not play dice), এই বিতর্কেরই ফসল। কিন্তু জন বেলের উপপাদ্য এবং
পরবর্তী পরীক্ষাগুলো প্রমাণ করে যে, কোয়ান্টাম স্তরে ধ্রুপদী কার্যকারণ
ভেঙে পড়ে। তবে মনে রাখতে হবে, কোয়ান্টাম অনির্ধারিততাবাদ সম্পূর্ণ
‘কারণহীনতা’ নয়, বরং এটি ‘সম্ভাব্য কারণের’ (probabilistic cause) জন্ম
দেয়। ঘটনা ‘A’ ঘটলে ঘটনা ‘B’ ঘটার একটি নির্দিষ্ট সম্ভাবনা তৈরি হয়।
৩. বিশৃঙ্খলা তত্ত্ব (Chaos Theory) ও প্রজাপতি প্রভাব
এখানে কার্যকারণ একেবারেই অদৃশ্য নয়, বরং এটি এতটাই জটিল যে আমাদের ক্ষুদ্র মস্তিষ্ক তা ধরতে পারে না। "ব্রাজিলে একটি প্রজাপতি ডানা ঝাঁপটালে টেক্সাসে টর্নেডো হতে পারে"— এই রূপকটি নির্ভুল অনির্ধারিততাবাদের কথা না বলে প্রারম্ভিক অবস্থার ওপর চরম সংবেদনশীলতার কথা বলে। এখানে কার্যকারণ একটি সূক্ষ্ম জালিকা তৈরি করে, যেখানে ছোট কারণ বিশাল ফলাফলের জন্ম দিতে পারে, কিন্তু সেই সম্পর্ক ভবিষ্যদ্বাণী করা প্রায় অসম্ভব।
কার্যকারণের ধরন
আমরা দৈনন্দিন জীবনে যে ভুলটি করি, তা হলো ধরে নিই একটি কারণ একটি ফল সৃষ্টি করে (Linear Causality)। বাস্তবতা কিন্তু আরও অনেক বেশি জটিল।
শৃঙ্খল কার্যকারণ (Chain Causality): একটি কারণে দ্বিতীয়টি, দ্বিতীয়টির কারণে তৃতীয়টি হয়। যেমন, ধূমপান (A) → ফুসফুসের কোষের ক্ষতি (B) → ক্যান্সার (C) → মৃত্যু (D)।
বহুকারণিকতা (Multiple Causality): একটি মাত্র ফলাফলের পেছনে সমান্তরালভাবে অনেক কারণ কাজ করে। যেমন, হৃদরোগের কারণ একাধিক হতে পারে: জিনগত প্রবণতা, উচ্চ রক্তচাপ, ধূমপান, ব্যায়ামের অভাব, মানসিক চাপ ইত্যাদি।
বৃত্তাকার বা পারস্পরিক কার্যকারণ (Circular/Reciprocal Causality): এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা, বিশেষত সমাজবিজ্ঞান ও মনোবিজ্ঞানে। যেখানে কারণ ফলকে এবং ফল আবার কারণকে প্রভাবিত করে। একটি দরিদ্র দেশে শিক্ষার অভাব, যা অর্থনৈতিক মন্দা সৃষ্টি করে, যা পুনরায় শিক্ষা খাতে বিনিয়োগ কমায়— এটি এক দুষ্টচক্র।
উদ্ভূত বৈশিষ্ট্য (Emergence): জটিল সিস্টেমে অনেকগুলো সাধারণ অংশের মিথস্ক্রিয়া থেকে একটি সম্পূর্ণ নতুন, অপ্রত্যাশিত ফলাফল বেরিয়ে আসে, যার জন্য কোনো একক কারণ দায়ী নয়। চেতনা (Consciousness) হলো মস্তিষ্কের নিউরনের উদ্ভূত বৈশিষ্ট্য— কোনো একক নিউরন চেতনার কারণ নয়।
আমরা কেন ভুল কারণ দেখি?
মানুষের মস্তিষ্ক একটি ‘কারণ-অনুসন্ধানী’ যন্ত্র। বেঁচে থাকার স্বার্থে আমাদের পূর্বপুরুষদের জন্য শত্রু বা শিকার কোথায়, কেন মুভমেন্ট হলো, তা দ্রুত বোঝা জরুরি ছিল। এই বিবর্তনীয় চাপ আমাদের মস্তিষ্কে কিছু বিল্ট-ইন ভুল (Cognitive Biases) তৈরি করেছে।
ইলিউশন অফ কজালিটি (Illusion of Causality): যখন দুটি ঘটনা কাকতালীয়ভাবে একসাথে ঘটে, আমরা তাদের মধ্যে একটি কারণিক সম্পর্ক কল্পনা করি। খেলোয়াড়রা যখন ‘লাকি জার্সি’ পরে, তারা জয়ের জন্য সেই জার্সিকে কারণ ভাবে।
পোস্ট হক এরগো প্রপ্টার হক (Post hoc ergo propter hoc): ‘এর পরে, সুতরাং এর জন্য’। গ্রামে কার্তিক বুড়ো ডাক্তার এসে ইনজেকশন দিল, রোগী মারা গেল। গ্রামবাসী ভাবে ডাক্তার মেরেছে। এখানে সাময়িক ক্রমকে কারণিক সম্পর্ক বলে ভুল করা হয়েছে।
কনফার্মেশন বায়াস (Confirmation Bias): একটি ধারণা পোষণ করলে আমরা কেবল সেটির পক্ষে তথ্য খুঁজি এবং বিপক্ষের তথ্য উপেক্ষা করি।
কজালিটি বনাম কোরিলেশন
বর্তমানে আমরা ডেটা বিপ্লবের যুগে বাস করছি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও মেশিন লার্নিং প্যাটার্ন শনাক্তকরণে অসাধারণ দক্ষতা দেখায়। কিন্তু এখানে একটি ভয়ানক বিপদ লুকিয়ে আছে: অধিকাংশ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম পারস্পরিক সম্পর্ক (Correlation) শনাক্ত করে, কারণিক সম্পর্ক (Causation) নয়।
একটি বিখ্যাত উদাহরণ হলো, একটি এলাকায় আইসক্রিম বিক্রি বাড়লে ডুবে মৃত্যুর সংখ্যা বাড়ে। এখানে আইসক্রিম বিক্রি ডুবে মৃত্যুর কারণ নয়, বরং তৃতীয় একটি ফ্যাক্টর (গরম আবহাওয়া) উভয়ের জন্য দায়ী। কিন্তু একটি AI যদি কেবল ডেটা দেখে সিদ্ধান্ত নেয়, তাহলে সে হয়তো আইসক্রিম বিক্রি নিষিদ্ধ করাকে ডুবে মৃত্যু রোধের উপায় হিসেবে সুপারিশ করবে।
তাই আধুনিক ডেটা সায়েন্সে জুডিয়া পার্ল-এর কজাল রেভোলিউশন (Causal Revolution) একটি নতুন মাত্রা যোগ করেছে। তার ‘do-calculus’ ও কজাল গ্রাফ তত্ত্ব মেশিনকে শেখাচ্ছে কীভাবে সাধারণ ডেটা থেকে হস্তক্ষেপের (intervention) ফলাফল বের করতে হয়। পার্লের বিখ্যাত উক্তি, "ডেটা নিঃশব্দ, কারণ আমরা যা দেখি, তা-ই বুঝিয়ে দেয়। কিন্তু প্রকৃত বুঝতে গেলে প্রশ্ন করতে হবে 'যদি করি, তাহলে কী হবে?' (What if?)" এই 'what if' প্রশ্নের উত্তরই হলো প্রকৃত কার্যকারণ, যা AI ও মানুষের বুদ্ধিমত্তার মূল পার্থক্য।
আর্থ-সামাজিক প্রয়োগ
কার্যকারণের জ্ঞান ছাড়া নীতিনির্ধারণ আসলে অন্ধের মতো চলা।
অর্থনীতি: ন্যূনতম মজুরি বাড়ালে কি বেকারত্ব বাড়ে, নাকি মানুষের ক্রয়ক্ষমতা বাড়িয়ে অর্থনীতিকে চাঙা করে? এটি এক জটিল কারণিক প্রশ্ন, যার উত্তরে নোবেল পুরস্কার বিজয়ীরা দ্বিধাবিভক্ত।
আইন ও অপরাধবিজ্ঞান: একজন মানুষ অপরাধ করল। তার অপরাধের কারণ কী? দারিদ্র্য, মানসিক বৈকল্য, জেনেটিক প্রবণতা, নাকি সবগুলো মিলে? আইন ব্যবস্থা বেশিরভাগ সময় একটি সরল ‘সক্রিয় কারণ’ ধরে শাস্তি দেয়, কিন্তু অপরাধের মূল কারণিক জালিকা বিশ্লেষণ করে না।
জনস্বাস্থ্য: করোনা মহামারীর সময় লকডাউন, মাস্ক পরা ও টিকা নেওয়ার প্রভাব নিশ্চিত করা ছিল এক জরুরি কারণিক বিশ্লেষণ। একটি ভুল কারণিক অনুমান (যেমন, মৃত্যু কমে গেছে রোদের জন্য, টিকার জন্য নয়) লাখো মানুষের জীবন কেড়ে নিতে পারে।
বিপরীতমুখী কার্যকারণ ও টাইম ট্রাভেল
পদার্থবিদ্যায় কার্যকারণ এতটাই মৌলিক যে, একে ভাঙা মানে বাস্তবতার ধারণাই ভেঙে পড়া। বিশেষ আপেক্ষিকতা অনুযায়ী, কোনো তথ্য বা প্রভাব আলোর চেয়ে দ্রুতগতিতে যেতে পারে না। এটি কার্যকারণের ভিত্তি। কারণ, যদি কোনো তথ্য আলোর চেয়ে দ্রুত যায়, তাহলে ভিন্ন জড় প্রসঙ্গ-কাঠামোয় (Inertial frame of reference) দেখা যাবে যে ফলাফল আগে ঘটেছে, কারণ পরে! এটি কার্যকারণের সাময়িক ক্রমকে ভেঙে দেয় এবং গ্র্যান্ডফাদার প্যারাডক্সের মতো সমস্যার জন্ম দেয়।
ওয়ার্মহোল বা কসমিক স্ট্রিং-এর মতো কিছু তাত্ত্বিক কাঠামোতে "ক্লোজড টাইমলাইক কার্ভ" তৈরি হতে পারে, যেখানে একটি বস্তু অতীতে ফিরে আসতে পারে। এমনকি এখানে স্টিফেন হকিং "ক্রনোলজি প্রোটেকশন কনজেকচার" প্রস্তাব করেছিলেন যে, মহাবিশ্বের ভৌত সূত্রই সময় ভ্রমণ এবং কার্যকারণ ভঙ্গ হওয়া প্রতিরোধ করবে। এই আলোচনা প্রমাণ করে, কার্যকারণ নিছক একটি দার্শনিক ধারণা নয়, এটি মহাবিশ্বের বুননের একটি শর্ত।
প্রাত্যহিক জীবনে কার্যকারণের শিক্ষা
আপনার ব্যক্তিগত ও পেশাদার জীবনে কার্যকারণের গভীরতর বোঝাপড়া বিপ্লব আনতে পারে।
রুট কজ অ্যানালাইসিস (Root Cause Analysis): কোনো সমস্যার সমাধানে পৃষ্ঠস্থ কারণের চেয়ে মূল কারণ খোঁজা। "কর্মচারীরা কেন দেরি করে আসে?" — ট্রাফিক নয়, হয়তো এর কারণ প্রাতিষ্ঠানিক সংস্কৃতির অভাব বা কাজের প্রতি অনীহা।
সিস্টেম থিঙ্কিং: কোনো কোম্পানি বা প্রকল্পের ব্যর্থতা একটি মাত্র কারণে হয় না। এটি বিভিন্ন আন্তঃসম্পর্কিত কারণের ফল। একজন সফল ম্যানেজার বা উদ্যোক্তা রৈখিক না ভেবে পারস্পরিক কার্যকারণ বুঝবেন।
স্বাস্থ্য ও সুস্থতা: আপনি যদি জিমে না যাওয়ার কারণ হিসেবে সময়ের অভাবকে চিহ্নিত করেন, তবে তা ভুল কারণ হতে পারে। মূল কারণ হয়তো প্রেষণার অভাব বা ঘুমের ঘাটতি। প্রকৃত কারণ শনাক্ত করতে পারলেই প্রকৃত সমাধান সম্ভব।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সহাবস্থান: ভবিষ্যতের চাকরির বাজারে টিকে থাকতে হলে, যেখানে কোরিলেশন-ভিত্তিক রিপোর্ট AI তৈরি করবে, সেখানে আপনার কাজ হবে কারণিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ (Causal Decision Making)। এটি একটি অতি-মানবিক দক্ষতা যা AI দ্রুত অর্জন করতে পারবে না।
কারণ-অন্বেষী এক প্রজাতি
আমরা হোমো স্যাপিয়েন্সরা আসলে হোমো কসালিস— কারণ-অন্বেষী মানুষ। একটি কুকুর গাড়ির ইঞ্জিনের শব্দ ও মালিকের আগমনের মধ্যে কোরিলেশন বুঝতে পারে। কিন্তু একমাত্র মানুষই সেই ইঞ্জিন খুলে পিস্টনের গতিকে কারণ হিসেবে চিহ্নিত করে, এবং তারপর সেই কারণ নিয়ন্ত্রণ করে উড়োজাহাজ বানায়। এই ‘কারণ চিহ্নিতকরণ ও নিয়ন্ত্রণ’-এর ক্ষমতাই আমাদের গুহা থেকে এনে মহাকাশে পৌঁছে দিয়েছে।
ডেভিড হিউম বলেছিলেন, কার্যকারণ নিছক একটি মানসিক অভ্যাস। কান্ট বলেছিলেন, এটি মনের জন্মগত চশমা। জুডিয়া পার্ল বলছেন, এটি একটি গণিত, যা কম্পিউটারকে শেখানো যায়। দর্শন যাই বলুক, ব্যবহারিক জীবনে কার্যকারণ আমাদের নৈতিকতা, আইন, বিজ্ঞান এবং আশার ভিত্তি। কারণ, যদি আমরা বিশ্বাস না করি যে আমাদের আজকের কর্ম (কারণ) আগামীকালের সুন্দর ভবিষ্যৎ (ফলাফল) সৃষ্টি করবে, তাহলে মানুষের সমস্ত সংগ্রাম, ভালোবাসা ও সৃষ্টিশীলতা অর্থহীন।
আরও পড়ুন -