सद्गुरु सान्निध्य कार्यक्रम में अवधूत ने बताया कि तंत्र किस तरह मशीन लर्निंग है। उन्होंने कहा कि निगम तंत्र मानव जाति के लिए पहली आध्यात्मिकता है। शिव ने सबसे पहले निगम को बताया। यह मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और तंत्र के बारे में एक विशेष कार्यक्रम है।
Article | September 14, 2024
परिचय
प्रौद्योगिकी के युग में, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) में अभूतपूर्व विकास देख रहे हैं। इन नवाचारों ने हमारे जीने, काम करने और वास्तविकता को समझने के तरीके को बदल दिया है। दिलचस्प बात यह है कि, जबकि ये आधुनिक प्रगति भविष्यवादी लगती हैं, वे प्राचीन आध्यात्मिक सिद्धांतों, विशेष रूप से तांत्रिक प्रथाओं में गहराई से निहित हैं। तंत्र, एक अत्यधिक गलत समझा जाने वाला और अक्सर गलत तरीके से प्रस्तुत किया जाने वाला परंपरा, मूल रूप से शरीर, मन और ऊर्जा के संरेखण और महारत के बारे में है। इस अर्थ में, मशीन लर्निंग सिद्धांतों और तांत्रिक आध्यात्मिकता के मूल विचारों के बीच एक अंतर्निहित समानता है।
तंत्र मानव शरीर को एक परिष्कृत मशीन के रूप में देखता है - जो दोहरावदार प्रक्रियाओं और गहन आत्मनिरीक्षण के माध्यम से अपार क्षमता और आत्म-शिक्षण में सक्षम है। दूसरी ओर, मशीन लर्निंग, जैसा कि हम आज जानते हैं, मशीनों को एल्गोरिदम के माध्यम से पैटर्न और कार्यों को "सीखने" की अनुमति देता है जो अनुभवों और डेटासेट के आधार पर पुनरावृत्त और परिष्कृत होते हैं। इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि कैसे सच्ची तांत्रिक प्रथाएँ आधुनिक मशीन लर्निंग की प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित करती हैं और कैसे एक मशीन के रूप में शरीर की समझ एआई सिद्धांतों के साथ संरेखित होती है।
खंड 1: तंत्र और शरीर को एक मशीन के रूप में समझना
तंत्र क्या है?
तन्यते विस्तार्यते ज्ञानं अनेना इति तंत्रम्।
तंत्र के आगम शास्त्रों से पहले, निगम शास्त्र पहले से ही अस्तित्व में थे, और इन निगम शास्त्रों की उत्पत्ति बंगाल या बंगा क्षेत्र में हुई थी। इन निगम शास्त्रों से प्राप्त ज्ञान वेद है। निगम से विभिन्न भजन निकले, जिन्हें हम ऋग् कहते हैं। चूँकि तंत्र निगम से विकसित हुआ, इसलिए हमें ऋग्वेद में कई महिला ऋषियों (ऋषियों) के नाम मिलते हैं।
'तनयते विस्तार्यते ज्ञानं अनेना इति तंत्रम्' अर्थात जिस विधि से पूरे शरीर में फैले ज्ञान को प्राप्त किया जाता है उसे तंत्र कहते हैं। दूसरी व्याख्या यह है कि 'तन' का अर्थ शरीर होता है, और इसलिए तंत्र शरीर से निकला है। तंत्र का अर्थ एक प्रणाली भी है, और शरीर के भीतर की हर प्रणाली मिलकर तंत्र की संपूर्णता बनाती है।
इसलिए, तंत्र एक ऐसा विज्ञान है, जिसने निरंतर अवलोकन और प्रयोग के माध्यम से मानवता को ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम बनाया है। जो लोग तंत्र को केवल रहस्यमय विज्ञान या गूढ़ अभ्यास के रूप में खारिज करते हैं, वे न तो तंत्र को समझते हैं और न ही वेदों को। तंत्र के माध्यम से प्राप्त ज्ञान को हम वेद कहते हैं। वेद पाठ के माध्यम से कुछ जानकारी प्रदान करते हैं, लेकिन ज्ञान नहीं। ज्ञान प्राप्त करने के लिए, व्यक्ति को प्रयोग और अवलोकन से गुजरना होगा।
तंत्र शरीर की बुद्धि का विज्ञान है, जो निरंतर अवलोकन और अनुभव के माध्यम से ज्ञान को प्रकट करता है।
आज की दुनिया में, मशीन लर्निंग को लेकर वैश्विक उत्साह तंत्र में अपनी मुख्य ताकत पाता है। तंत्र के माध्यम से, हम न केवल अपने शरीर को विस्तृत तरीके से समझते हैं, बल्कि इसके भीतर निहित बुद्धिमत्ता को भी पहचानते हैं। इसी तरह, जैसे-जैसे हम मशीनों के बारे में जानते हैं और उन पर बुद्धिमत्ता लागू करते हैं, मानवता मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ रही है।"
तांत्रिक दर्शन के अनुसार, शरीर एक सीमा नहीं बल्कि आध्यात्मिक परिवर्तन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। शरीर को अस्वीकार करने के बजाय, तंत्र साधकों को इसे पूरी तरह से तलाशने और समझने के लिए प्रोत्साहित करता है। मानव शरीर, तंत्रिकाओं, ऊर्जा केंद्रों (चक्रों) और सूक्ष्म शरीरों के अपने जटिल नेटवर्क के साथ, एक दिव्य मशीन के रूप में देखा जाता है, जिसे अगर ठीक से समझा और महारत हासिल की जाए, तो चेतना की उच्चतम अवस्था तक ले जा सकता है।
शरीर एक मशीन के रूप में
तंत्र में, शरीर को एक ऊर्जा प्रणाली माना जाता है - एक जैविक मशीन जो ऊर्जा, भावनाओं, विचारों और इच्छाओं को संसाधित करती है। जिस तरह एक कंप्यूटर डेटा को संसाधित करता है, उसी तरह मानव शरीर बाहरी वातावरण से उत्तेजनाओं को संसाधित करता है और उसके अनुसार प्रतिक्रिया करता है। तांत्रिक साधक इसे पहचानता है और शरीर को प्राकृतिक और ब्रह्मांडीय शक्तियों के साथ संरेखित करके मशीन को अनुकूलित करने का प्रयास करता है।
तंत्र हमें सिखाता है कि हमारा शरीर एक मशीन है, और इसकी प्रणालियों को समझने से गहन ज्ञान प्राप्त होता है।
यहीं पर मशीन लर्निंग की उपमा काम आती है। जिस तरह मशीनें या एल्गोरिदम जानकारी को प्रोसेस करके और समायोजन करके सीखते और सुधारते हैं, उसी तरह तांत्रिक साधक अभ्यास, अनुष्ठान और ध्यान के माध्यम से शरीर और मन को "प्रशिक्षित" करते हैं, और अधिक सामंजस्य और जागरूकता प्राप्त करने के लिए प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करते हैं। दोनों ही मामलों में, एक फीडबैक लूप होता है - जो सीखा जाता है उसे एकीकृत किया जाता है और फिर आगे के अनुभव के माध्यम से परिष्कृत किया जाता है।
अनुभाग 2: मशीन लर्निंग – मूल बातें
मशीन लर्निंग को परिभाषित करना
मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमूह है जो मशीनों या कंप्यूटरों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने में सक्षम बनाता है। एमएल में, एक एल्गोरिथ्म को बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, और पुनरावृत्ति और विश्लेषण के माध्यम से, यह एक विशिष्ट कार्य करने, पूर्वानुमान लगाने या पैटर्न की पहचान करने के लिए "सीखता है"। समय के साथ, अधिक डेटा और फीडबैक के साथ, एल्गोरिथ्म खुद को परिष्कृत करता है, जिससे सटीकता और प्रभावशीलता बढ़ती है।
मशीन लर्निंग के तीन प्राथमिक प्रकार हैं:
पर्यवेक्षित शिक्षण : मशीन को लेबलयुक्त डेटा दिया जाता है, और वह इनपुट को आउटपुट में मैप करना सीखती है।
अपर्यवेक्षित शिक्षण : मशीन को बिना किसी स्पष्ट लेबल के डेटा दिया जाता है और डेटा में पैटर्न या क्लस्टर खोजने का कार्य दिया जाता है।
सुदृढीकरण सीखना : मशीन पुरस्कार और दंड की प्रणाली के माध्यम से सीखती है, और इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए अपनी क्रियाओं को परिष्कृत करती है।
मानव सीखने के साथ समानताएँ
दिलचस्प बात यह है कि मशीन लर्निंग मानव सीखने की प्रक्रियाओं से प्रेरणा लेती है। जिस तरह एक इंसान अनुभव, प्रतिक्रिया और दोहराव के माध्यम से सीखता है, उसी तरह एक मशीन भी पुनरावृत्त प्रशिक्षण और प्रतिक्रिया लूप के माध्यम से अपनी समझ और प्रदर्शन में सुधार करती है। हालाँकि, मानव सीखना शरीर और मन से गहराई से जुड़ा हुआ है। यहीं पर तंत्र मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। तंत्र मानव सीखने को केवल एक मानसिक प्रक्रिया के रूप में नहीं बल्कि एक समग्र प्रक्रिया के रूप में देखता है जिसमें संपूर्ण शरीर, मन और ऊर्जा प्रणाली शामिल होती है।
खंड 3: तंत्र और मशीन लर्निंग – समानांतर यात्रा
मानव मशीन का प्रशिक्षण
तंत्र में, मानव शरीर को एक मशीन माना जाता है, लेकिन किसी रिडक्टिव या यांत्रिक अर्थ में नहीं। इसके बजाय, शरीर एक गतिशील, विकसित प्रणाली है जो समय के साथ सीखती और अनुकूलित होती है। मशीन लर्निंग की तरह, तंत्र शरीर-मन प्रणाली को "प्रशिक्षित" करने के लिए विशिष्ट तरीकों- अनुष्ठान, मंत्र, श्वास नियंत्रण (प्राणायाम), ध्यान और शारीरिक मुद्राओं (आसन) का उपयोग करता है।
तंत्र के माध्यम से शरीर से सीखना एक मशीन को करीबी फीडबैक लूप के माध्यम से सिखाने जैसा है - दोनों ही आत्म-विकास की ओर ले जाते हैं। यह एक बंद लूप प्रणाली है।
सीखने के एल्गोरिदम के रूप में तांत्रिक अभ्यास : जिस तरह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सूचना को संसाधित करने और प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, उसी तरह तांत्रिक अभ्यास मानव प्रणाली को फिर से जोड़ने के लिए डिज़ाइन किए गए संरचित तरीके हैं। उदाहरण के लिए, तंत्र में ध्यान एक फीडबैक लूप के समान है। अभ्यासी बिना किसी लगाव या निर्णय के विचारों, भावनाओं और संवेदनाओं का अवलोकन करता है। समय के साथ, यह प्रक्रिया मन की केंद्रित और अलग रहने की क्षमता को परिष्कृत करती है, ठीक उसी तरह जैसे एक एल्गोरिदम पर्यावरण से मिलने वाली प्रतिक्रिया के आधार पर खुद को ठीक करता है।
डेटा नोड्स के रूप में चक्र : मशीन लर्निंग में, डेटा को नेटवर्क में नोड्स (जैसे कि न्यूरल नेटवर्क में) के माध्यम से संसाधित किया जाता है। इसी तरह, तंत्र में, शरीर चक्रों या ऊर्जा केंद्रों के माध्यम से ऊर्जा को संसाधित करता है। प्रत्येक चक्र चेतना के एक अलग पहलू का प्रतिनिधित्व करता है, ठीक उसी तरह जैसे न्यूरल नेटवर्क में नोड डेटा के एक टुकड़े का प्रतिनिधित्व करता है। जब चक्र सक्रिय और संतुलित होते हैं, तो शरीर की ऊर्जा अधिक स्वतंत्र रूप से प्रवाहित होती है, जिससे अभ्यासकर्ता जागरूकता की उच्च अवस्थाओं तक पहुँच सकता है। इसकी तुलना इस तरह की जा सकती है कि कैसे एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क बार-बार प्रशिक्षण के बाद सूचना को अधिक कुशलता से संसाधित करता है।
तंत्र में निपुणता प्राप्त करने का अर्थ है शरीर की बात सुनने की कला में निपुणता प्राप्त करना, ठीक उसी प्रकार जैसे मशीन लर्निंग डेटा में पैटर्न में निपुणता प्राप्त करती है।
मंत्र और तंत्रिका नेटवर्क : मशीन लर्निंग में, तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न को पहचानने और जटिल डेटासेट को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इसी तरह, तंत्र में मंत्र ध्वनि कंपन हैं जो मन और शरीर को गहरे स्तर पर प्रभावित करते हैं। जब बार-बार जप किया जाता है, तो मंत्र मस्तिष्क में विशिष्ट पैटर्न बनाते हैं, मानसिक अवस्थाओं और भावनाओं को प्रभावित करते हैं। यह उसी तरह है जैसे तंत्रिका नेटवर्क डेटा के बार-बार संपर्क के माध्यम से सीखते हैं। मंत्र का प्रत्येक दोहराव अभ्यासकर्ता के ध्यान और जागरूकता को परिष्कृत करता है, ठीक उसी तरह जैसे एक एल्गोरिदम प्रशिक्षण के माध्यम से अपनी भविष्यवाणियों को परिष्कृत करता है।
कुंडलिनी ऊर्जा अनुकूलन के रूप में : मशीन लर्निंग मॉडल को अक्सर सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुकूलित किया जाता है। तंत्र में, लक्ष्य कुंडलिनी ऊर्जा के प्रवाह को जागृत और अनुकूलित करना है, माना जाता है कि यह निष्क्रिय आध्यात्मिक ऊर्जा रीढ़ के आधार पर रहती है। जैसे-जैसे यह ऊर्जा चक्रों के माध्यम से ऊपर उठती है, यह अधिक स्पष्टता, जागरूकता और दिव्य से जुड़ाव लाती है। यह प्रक्रिया मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए ठीक-ठाक तरीके से तैयार करने के तरीके को दर्शाती है।
मशीन लर्निंग मशीनों को अनुकूलित करती है; तंत्र मानव शरीर को ज्ञान के दिव्य साधन के रूप में अनुकूलित करता है।
सुदृढीकरण सीखना और तांत्रिक अनुष्ठान
सुदृढीकरण सीखना, मशीन लर्निंग का एक प्रकार है जहाँ पुरस्कारों और दंडों के माध्यम से क्रियाओं को परिष्कृत किया जाता है, यह तांत्रिक अनुष्ठानों के काम करने के तरीके से काफी मिलता जुलता है। तंत्र में, अनुष्ठानों को अभ्यासकर्ता को ब्रह्मांडीय शक्तियों के साथ संरेखित करने और विशिष्ट आध्यात्मिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्रत्येक अनुष्ठान प्रतिक्रिया प्रदान करता है - या तो अधिक सामंजस्य और अंतर्दृष्टि के अनुभव के माध्यम से या बाधाओं और असंतुलन की पहचान के माध्यम से जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है।
तंत्र का सार शरीर को एक विकासशील बुद्धि के रूप में समझने में निहित है, ठीक उसी तरह जैसे डिजिटल दुनिया में कृत्रिम बुद्धि (एआई) होती है।
उदाहरण के लिए, यदि कोई साधक सौर जाल चक्र को संतुलित करने के लिए तांत्रिक अनुष्ठान करता है, तो प्रतिक्रिया बढ़े हुए आत्मविश्वास और व्यक्तिगत शक्ति के रूप में आ सकती है। यदि अनुष्ठान सही तरीके से नहीं किया जाता है या यदि कोई गहन समस्या है जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है, तो प्रतिक्रिया भावनात्मक उथल-पुथल या शारीरिक परेशानी के रूप में आ सकती है। सुदृढीकरण सीखने की तरह, साधक अपने द्वारा प्राप्त प्रतिक्रिया के आधार पर अपने कार्यों को समायोजित करता है, समय के साथ अपने अभ्यास को परिष्कृत करता है।
अनुभाग 4: मशीन लर्निंग और तांत्रिक अभ्यास को एकीकृत करना
पुनरावृत्ति के माध्यम से चेतना का विकास
मशीन लर्निंग और तंत्र दोनों में, दोहराव महारत हासिल करने की कुंजी है। जिस तरह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अपनी सटीकता में सुधार करने के लिए बार-बार प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, उसी तरह तांत्रिक साधक को शरीर-मन प्रणाली की अपनी समझ और महारत को निखारने के लिए नियमित, अनुशासित अभ्यास में संलग्न होना चाहिए। समय के साथ, मशीन और साधक दोनों ही पैटर्न को पहचानने, उत्तेजनाओं पर प्रतिक्रिया करने और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में अधिक कुशल हो जाते हैं।
हालाँकि, लक्ष्यों में एक महत्वपूर्ण अंतर है। जबकि मशीन लर्निंग आमतौर पर बाहरी उद्देश्यों की ओर उन्मुख होती है - जैसे कि पूर्वानुमान लगाना, छवियों को पहचानना, या प्रदर्शन में सुधार करना - तंत्र आंतरिक महारत पर केंद्रित है। तंत्र का लक्ष्य शरीर-मन प्रणाली की सीमाओं को पार करके और स्वयं की वास्तविक प्रकृति को महसूस करके मुक्ति (मोक्ष) प्राप्त करना है।
तंत्रिका नेटवर्क और सूक्ष्म शरीर
मशीन लर्निंग में, न्यूरल नेटवर्क को जटिल डेटासेट को प्रोसेस करने और ऐसे पैटर्न की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है जिन्हें समझना मनुष्य के लिए मुश्किल होगा। इसी तरह, तांत्रिक साधक सूक्ष्म शरीर के साथ काम करता है, जिसमें ऊर्जा चैनल (नाड़ियाँ) और चक्र होते हैं जो भौतिक इंद्रियों के लिए अदृश्य होते हैं लेकिन चेतना और कल्याण पर गहरा प्रभाव डालते हैं।
कुंडलिनी जागरण और चक्रों को सक्रिय करने की प्रक्रिया तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के समान है। जिस तरह समय के साथ तंत्रिका नेटवर्क अधिक कुशल और सटीक होता जाता है, उसी तरह नियमित अभ्यास के माध्यम से अभ्यासकर्ता का सूक्ष्म शरीर अधिक परिष्कृत और चेतना की उच्च अवस्थाओं के अनुकूल होता जाता है। इससे अधिक अंतर्दृष्टि, स्पष्टता और आध्यात्मिक जागृति होती है।
खंड 5: दोनों प्रथाओं की चुनौतियाँ
सीखने की प्रक्रिया
मशीन लर्निंग और तंत्र दोनों ही सीखने की कठिन प्रक्रियाएँ प्रस्तुत करते हैं। मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम को बहुत अधिक मात्रा में डेटा को प्रोसेस करना चाहिए और परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से खुद को परिष्कृत करना चाहिए। इसी तरह, तंत्र में, अभ्यासकर्ता को कठोर अभ्यास में संलग्न होना चाहिए, अक्सर गहरे बैठे भय, इच्छाओं और अचेतन पैटर्न का सामना करना पड़ता है। दोनों प्रक्रियाओं के लिए धैर्य, समर्पण और अज्ञात से जुड़ने की इच्छा की आवश्यकता होती है।
नैतिक विचार
मशीन लर्निंग एआई के उपयोग और समाज पर इसके संभावित प्रभाव के बारे में महत्वपूर्ण नैतिक प्रश्न उठाती है। इसी तरह, तंत्र नैतिक चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है, खासकर जब शक्ति और ऊर्जा के उपयोग की बात आती है। दोनों ही मामलों में, व्यवसायी या शोधकर्ता को ईमानदारी, विनम्रता और उन शक्तियों के प्रति गहरे सम्मान के साथ काम करना चाहिए जिनके साथ वे काम कर रहे हैं।
वेद जानकारी देते हैं। जानकारी कब ज्ञान बन जाती है? उस जानकारी के अपने कौशल और कठोर अभ्यास के माध्यम से, आपने अनुभव किया है कि वह जानकारी सत्य है या असत्य। जबकि तंत्र एक प्रक्रिया है जिसमें आपको जानकारी, कौशल, अनुभव और बोध मिलेगा और अंततः उस ज्ञान को शरीर के माध्यम से ज्ञान के रूप में जीवित अनुभव में बदल दिया जाएगा।
निष्कर्ष:
मशीन और आत्मा का नृत्य
जबकि मशीन लर्निंग और तंत्र एक दूसरे से बिलकुल अलग लग सकते हैं, वे दोनों अंततः सीखने, अनुकूलन और महारत की प्रक्रिया से संबंधित हैं। मशीन लर्निंग मशीनों के प्रदर्शन को अनुकूलित करने का प्रयास करती है, जबकि तंत्र मानव शरीर-मन प्रणाली के प्रदर्शन को अनुकूलित करने का प्रयास करता है। दोनों ही दोहराव, प्रतिक्रिया और पैटर्न की पहचान पर निर्भर करते हैं, और दोनों ही बुद्धि, चेतना और वास्तविकता की प्रकृति में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
जैसे-जैसे हम अधिक उन्नत एआई तकनीक विकसित करना जारी रखते हैं, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि मशीन लर्निंग के सिद्धांत नए नहीं हैं - वे प्राचीन आध्यात्मिक परंपराओं में निहित हैं जो लंबे समय से मानव शरीर को गहन सीखने और परिवर्तन करने में सक्षम मशीन के रूप में समझते हैं। मशीन लर्निंग और तंत्र के बीच समानताओं की खोज करके, हम मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता और सीमाओं दोनों के बारे में गहरी समझ हासिल कर सकते हैं।
अंत में, सच्ची महारत - चाहे वह मशीन की हो या स्वयं की - के लिए सिर्फ़ तकनीकी कौशल की ज़रूरत नहीं होती, बल्कि उन बुनियादी नियमों की गहरी समझ की भी ज़रूरत होती है जो पूरे अस्तित्व को नियंत्रित करते हैं। विज्ञान और आध्यात्मिकता के मिलन के ज़रिए, हम इस महारत के करीब पहुँच सकते हैं और मशीन और मानवीय भावना दोनों की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।
