मानव मस्तिष्क के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का स्वर्णिम युग आ रहा है।

इस सप्ताह दो प्रमुख नियुक्तियों की घोषणाएँ कुछ ही दिनों के अंतराल में हुईं। अलग-अलग देखने पर ये सिलिकॉन वैली के कार्यकारी वर्ग की सामान्य फेरबदल जैसी लगती हैं। लेकिन साथ में देखने पर पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ आगे किस दिशा में बढ़ रही है।

गूगल में, डेमिस हसाबिस गूगल डीपमाइंड के दैनिक कामकाज का नियंत्रण छोड़कर अल्फाबेट के अध्यक्ष और मुख्य वैज्ञानिक बनने जा रहे हैं। वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, वैश्विक रणनीति और दवाओं की खोज में एआई के उपयोग पर अधिक समय देंगे।

मैंने अपना पूरा जीवन एजीआई (AGI) की दिशा में काम करते हुए बिताया है, और इस महत्वपूर्ण मोड़ पर प्रवेश करते हुए, मैं गूगल डीपमाइंड के अध्यक्ष और अल्फाबेट के मुख्य वैज्ञानिक के रूप में एक नई भूमिका में कदम रख रहा हूँ। इससे मुझे दीर्घकालिक रणनीति पर ध्यान केंद्रित करने और वैज्ञानिक सफलताओं को गति देने का अवसर मिलेगा, जिनमें शामिल हैं…

- डेमिस हसाबिस (@डेमीशाबिस) 5 अगस्त, 2026

ओपनएआई में शोधकर्ता नाओमी बाशकांस्की ने पद छोड़कर सैन फ्रांसिस्को की एक युवा कंपनी कॉन्डिट में शामिल हो गई हैं, जो गैर-आक्रामक तंत्रिका सेंसर का उपयोग करके विचारों को समझने का प्रयास कर रही है। इसके संस्थापक संकोची भाषा का प्रयोग नहीं करते। वे इस परियोजना को "टेलीपैथी" कहते हैं।

दो हफ्ते पहले, मैंने ओपनएआई से इस्तीफा देकर कॉन्डिट में एक संस्थापक शोधकर्ता के रूप में काम करना शुरू किया, जहां हम मानव मन को गैर-आक्रामक तरीके से पढ़ने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित कर रहे हैं।

मैंने इस बारे में कुछ विचार लिखे हैं कि 2035 तक टेलीपैथी कैसी दिख सकती है और वहां तक ​​कैसे पहुंचा जा सकता है: pic.twitter.com/cat0d4My15

— नाओमी बाशकांस्की (@NaomiBashkansky) 5 अगस्त, 2026

पहला स्वर्णिम युग उन उद्योगपतियों द्वारा निर्मित किया गया था जिन्होंने रेलवे, तेल क्षेत्रों, इस्पात मिलों और भौतिक वाणिज्य के मुख्य मार्गों पर नियंत्रण रखा था। यह युग उन लोगों द्वारा निर्मित किया जा रहा है जो स्वयं बुद्धिमत्ता के प्रवाह को नियंत्रित करने का प्रयास कर रहे हैं: डेटा केंद्रों से वैज्ञानिक प्रयोगशालाओं तक, एल्गोरिदम से दवाओं तक, और अंततः मानव मस्तिष्क से सीधे मशीनों तक। चैटबॉट तो बस शुरुआत थी।

गूगल ने एआई के दार्शनिक को एआई कारखाने से अलग कर दिया है।

गूगल द्वारा प्रकाशित एक कंपनी घोषणा में , सीईओ सुंदर पिचाई ने कहा कि हसाबिस गूगल डीपमाइंड के अध्यक्ष और अल्फाबेट के मुख्य वैज्ञानिक बनेंगे, साथ ही डीपमाइंड से अलग हुई दवा-खोज कंपनी आइसोमॉर्फिक लैब्स का नेतृत्व करना जारी रखेंगे।

डीपमाइंड के लंबे समय से मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी और गूगल के मुख्य एआई आर्किटेक्ट रहे कोरे कावुकुओग्लू अब गूगल डीपमाइंड के वरिष्ठ उपाध्यक्ष बनेंगे। वे जेमिनी मॉडल के विकास, अत्याधुनिक अनुसंधान, जेमिनी ऐप और गूगल की डेवलपर-केंद्रित एआई टीमों की देखरेख करेंगे।

कावुकुओग्लू पूरी प्रक्रिया को संभालेंगे: शिपिंग मॉडल, उत्पाद विभागों के साथ काम करना, जेमिनी में सुधार करना और अनुसंधान को राजस्व में बदलना। वहीं, हस्साबिस अल्फाबेट के दार्शनिक-वैज्ञानिक के रूप में काम करेंगे, जो एजीआई, वैज्ञानिक खोज और मानव क्षमताओं से परे प्रणालियों के निर्माण के दीर्घकालिक परिणामों पर विचार करेंगे।

हस्साबिस ने लिखा कि मानवता एक "महत्वपूर्ण मोड़" पर पहुँच गई है और एजीआई अब "निकटतम" प्रतीत होता है। पिचाई ने कहा कि यह नया पद हस्साबिस को एक विशाल संगठन के दैनिक कार्यों के प्रबंधन के बजाय उस भविष्य को आकार देने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा।

यह कोई पदावनति नहीं है जिसे एक बड़े पदनाम के पीछे छिपाया गया हो। हस्साबिस हमेशा से तिमाही उत्पाद विकास योजनाओं की तुलना में मूलभूत सफलताओं में अधिक रुचि रखते रहे हैं। उन्होंने 2010 में डीपमाइंड की स्थापना की, 2014 में इसे गूगल को लगभग 650 मिलियन डॉलर में बेच दिया और अपने मूल मिशन पर केंद्रित रहे: बुद्धिमत्ता को समझना और फिर बुद्धिमत्ता का उपयोग करके बाकी सभी समस्याओं को हल करना।

समस्या यह है कि गूगल को अब एक साथ दो विरोधाभासी काम करने होंगे। उसे ऐसे शोध करने होंगे जो अगली सदी को परिभाषित कर सकते हैं, साथ ही साथ इस तिमाही में एआई उत्पादों की बिक्री भी करनी होगी।

पिचाई ने इस बात पर जोर दिया कि जेमिनी ऐप के मासिक उपयोगकर्ताओं की संख्या 950 मिलियन से अधिक हो गई है, जबकि गूगल के जेम्मा मॉडल के डाउनलोड 900 मिलियन से अधिक हो गए हैं। ये कोई प्रयोगशाला में किए गए प्रयोग नहीं हैं। ये औद्योगिक स्तर के उत्पाद हैं जिनके लिए गति, विश्वसनीयता और निरंतर निष्पादन की आवश्यकता होती है।

इसलिए, कावुकुओग्लू को परिचालन नियंत्रण सौंपना श्रम विभाजन का एक तर्कसंगत तरीका है। उन्होंने डीपमाइंड में 13 वर्षों से अधिक समय बिताया है और वेवनेट और डीपमाइंड के शुरुआती अटारी प्रोजेक्ट्स के पीछे की डीप-रीइन्फोर्समेंट-लर्निंग आर्किटेक्चर सहित कई प्रणालियों में योगदान दिया है। गूगल क्लाउड के लोगों ने कथित तौर पर इस बदलाव का स्वागत किया है, क्योंकि उन्हें उम्मीद है कि इससे डीपमाइंड अल्फाबेट के व्यावसायिक पक्ष के करीब आ जाएगा।

हालांकि, यह फेरबदल व्यापक प्रतिभा पलायन के बीच हो रहा है। जेफ डीन, संजय घेमावत, ओरिओल विनयाल्स और क्वोक ले - गूगल के चार सबसे महत्वपूर्ण इंजीनियर और शोधकर्ता - डिस्कवरी लूप की स्थापना के लिए कंपनी छोड़ रहे हैं, जो वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग क्षेत्र में अभूतपूर्व प्रगति को स्वचालित करने पर केंद्रित एक जनहितकारी कंपनी है। गूगल इस नए संगठन में निवेश करेगा और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर उपलब्ध कराएगा।

पुनर्गठन और कर्मचारियों के इस्तीफे की खबरों के बाद अल्फाबेट के शेयरों में करीब 4% की गिरावट आई। वॉल स्ट्रीट आमतौर पर अपने प्रतिभाशाली लोगों को कंपनी के सुरक्षित महल के अंदर ही रखना पसंद करता है।

हस्साबिस चाहते हैं कि एआई इतिहास में अपना स्थान अर्जित करे।

अब हस्साबिस आइसोमॉर्फिक लैब्स में अधिक समय बिताएंगे, जहां लक्ष्य केवल दवा विकास को सस्ता बनाना नहीं है, बल्कि इसे परीक्षण और त्रुटि की एक महंगी प्रक्रिया से बदलकर कुछ ऐसा बनाना है जो कम्प्यूटेशनल इंजीनियरिंग के करीब हो।

उपभोक्ता कृत्रिम बुद्धिमत्ता (कंज्यूमर एआई) में प्रतिस्पर्धा बेहद तीव्र होती जा रही है। मॉडल बेहतर होते हैं, सुविधाओं की नकल की जाती है, कीमतें गिरती हैं और कथित तौर पर अद्वितीय क्षमताएं कुछ ही महीनों में आम वस्तु बन जाती हैं। वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता इससे अलग है। एक ऐसी प्रणाली जो कैंसर के इलाज का कारगर तरीका खोजती है, किसी महत्वपूर्ण जैविक क्रियाविधि की भविष्यवाणी करती है या नैदानिक ​​विकास की अवधि को कई वर्षों तक कम कर देती है, वह विश्वसनीयता, सामाजिक वैधता और अपार आर्थिक मूल्य प्रदान करती है।

हस्साबिस ने बार-बार यह तर्क दिया है कि स्वास्थ्य में सुधार कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोग होना चाहिए। अल्फाफोल्ड पर उनके काम ने यह प्रदर्शित करने में मदद की कि मशीन लर्निंग केवल भाषा की नकल करने, चित्र बनाने या कार्यालय कर्मचारियों को अधिक पॉवरपॉइंट स्लाइड बनाने में मदद करने के बजाय वैज्ञानिक समस्याओं को हल कर सकती है। प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी के लिए उन्हें और डीपमाइंड के शोधकर्ता जॉन जम्पर को 2024 के रसायन विज्ञान के नोबेल पुरस्कार का एक हिस्सा साझा करना पड़ा।

रणनीतिक गणना स्पष्ट है: एक और मामूली रूप से बेहतर चैटबॉट बेंचमार्क लीडरबोर्ड को प्रभावित कर सकता है, लेकिन एक सफल दवा लाखों लोगों के जीवन को बदल सकती है और अरबों डॉलर का राजस्व उत्पन्न कर सकती है।

इसलिए, गूगल का पुनर्गठन हस्साबिस द्वारा एआई की दौड़ से पीछे हटने के बजाय, इसके सबसे महत्वपूर्ण हिस्से की ओर बढ़ने जैसा प्रतीत होता है। कावुकुओग्लू मॉडल युद्ध लड़ेंगे। हस्साबिस इस तर्क को आगे बढ़ाएंगे कि एआई सभ्यता-स्तरीय निवेश का हकदार है क्योंकि यह सभ्यता-स्तरीय परिणाम उत्पन्न कर सकता है।

ओपनएआई ने टेलीपैथी के कारोबार में अपना एक शोधकर्ता खो दिया।

नाओमी बाशकांस्की ने 23 जुलाई को ओपनएआई से इस्तीफा दे दिया और अगले ही दिन कॉन्डिट में संस्थापक शोधकर्ता के रूप में काम शुरू कर दिया। उन्होंने ओपनएआई में लगभग 18 महीने बिताए थे, जहां उन्होंने संरेखण अनुसंधान पर काम किया और एजीआई और लचीलेपन से संबंधित आंतरिक परियोजनाओं में योगदान दिया।

“Why I'm leaving OpenAI to build telepathy” शीर्षक वाले एक निबंध में , वह स्टार्टअप की सामान्य विनम्रता के बिना कॉन्डिट के मिशन का वर्णन करती हैं: “हम टेलीपैथी का निर्माण कर रहे हैं: विचार-से-पाठ मॉडल, जो गैर-आक्रामक तंत्रिका डेटा पर प्रशिक्षित हैं।”

उनका अनुमान महत्वाकांक्षी है। 2027 तक, उनकी कल्पना है कि कर्मचारी न्यूरल हेडबैंड पहनेंगे जो लगातार एआई कोडिंग एजेंटों को इरादे भेजेंगे। 2030 तक, एआई मॉडल विचारों के भाषा में परिवर्तित होने की प्रतीक्षा करने के बजाय, विचारों के निरूपण के साथ सीधे संवाद कर सकेंगे। उनका मानना ​​है कि 2035 तक, एआई एक बाहरी उपकरण की बजाय एक अतिरिक्त इंद्रिय या अंग की तरह महसूस होगा।

बाशकांस्की का कहना है कि कॉन्डिट न्यूरल डिकोडिंग के "जीपीटी-2 युग" में है: यह तकनीक भविष्य में जिस स्तर तक पहुंचेगी, उसकी तुलना में अभी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन व्यापक विस्तार के लिए पर्याप्त रूप से विकसित है। उनका अनुमान है कि मानव मस्तिष्क से व्यापक रूप से पढ़ने और लिखने में सक्षम कंपनी की कीमत अंततः 1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक हो सकती है।

यह स्वर्णिम युग के स्टार्टअप का सबसे शुद्ध संभव उदाहरण है: बेहद महत्वाकांक्षी, तकनीकी रूप से अनिश्चित और एक ऐसे बाजार से जुड़ा हुआ जो व्यक्तिगत कंप्यूटिंग से कहीं बड़ा हो सकता है।

कॉन्डिट का कहना है कि उसने विशेष हेडसेट और एक बेसमेंट ऑपरेशन का उपयोग करते हुए हजारों प्रतिभागियों से लगभग 10,000 घंटे का न्यूरल और भाषा डेटा एकत्र किया है, जो प्रतिदिन 20 घंटे तक चलता था। प्रतिभागी बातचीत करते थे, टाइप करते थे और बोलते थे, जबकि कंपनी गैर-आक्रामक न्यूरल सिग्नल रिकॉर्ड करती थी।

परिणामी मॉडल सटीक प्रतिलेख तैयार नहीं कर रहा है। यह अर्थ संबंधी इरादे की पहचान करने का प्रयास कर रहा है: किसी व्यक्ति द्वारा संप्रेषित किए जाने वाले सामान्य अर्थ को समझना। कॉन्डिट ने ऐसे उदाहरण प्रकाशित किए हैं जिनमें एक प्रतिभागी के वाक्यांश, जैसे "कमरा ठंडा लग रहा था", ने हवा के झोंके या ठंडी हवा का पूर्वानुमान लगाया। शब्द गलत थे, लेकिन अंतर्निहित अवधारणा संबंधित थी।

कंपनी का दावा है कि उसका सिस्टम कभी-कभी प्रतिभागी द्वारा विचार को बोले या टाइप किए गए शब्दों में बदलने से ठीक पहले ही उसे पहचान सकता है। कंपनी ने अभी तक अपने मॉडल के व्यापक तकनीकी विवरण या स्वतंत्र सत्यापन प्रकाशित नहीं किए हैं, और कहा है कि विस्तृत शोध रिपोर्ट बाद में जारी की जाएगी।

यह बात ध्यान देने योग्य है। "टेलीपैथी" मार्केटिंग का बेहतरीन तरीका है, लेकिन यह अभी तक कोई ऐसी मशीन नहीं है जो किसी की गुप्त यादों को यूं ही खंगाल रही हो। यह शोरगुल भरे तंत्रिका मापों, भाषाई संदर्भ और एक शक्तिशाली भाषा मॉडल से निर्मित सांख्यिकीय अनुमान है, जो पहले से ही यह अनुमान लगाने में सक्षम है कि कोई व्यक्ति संभवतः क्या कहना चाहता है। एलएलएम वही काम कर रहा है जो खराब जीपीएस रिसेप्शन होने पर नेविगेशन मैप करता है: एक अस्पष्ट सिग्नल को एक संभावित गंतव्य तक सीमित करना।

विज्ञान तो सही है, लेकिन प्रचार कुछ ज़्यादा ही हो रहा है।

कॉन्डिट अकेला ऐसा नहीं है जो मानता है कि बड़े पैमाने पर प्रयोग करने से मस्तिष्क में बिना चीर-फाड़ के इंटरफ़ेस विकसित किए जा सकेंगे। मेटा के ब्रेन2क्वर्टी v2 शोध में मैग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (एमईजी) का उपयोग करके नौ प्रतिभागियों की टाइपिंग के दौरान उनकी मस्तिष्क गतिविधि से वाक्यों को डिकोड किया गया। प्रत्येक व्यक्ति ने लगभग दस घंटे की रिकॉर्डिंग प्रदान की। इस प्रणाली ने औसतन 39% शब्द त्रुटि दर हासिल की, जबकि इसके सर्वश्रेष्ठ प्रतिभागी ने कई ऐसे वाक्य बनाए जिनमें एक से अधिक गलत शब्द नहीं थे।

यह प्रभावशाली है, लेकिन फिर भी यह एक नियंत्रित प्रयोग है जिसमें प्रतिभागी विशेष उपकरणों के अंदर सक्रिय रूप से टाइप करते हैं। एमईजी मशीनें आम उपभोक्ताओं के लिए बने हेडबैंड नहीं हैं। ये प्रयोगशालाओं और अस्पतालों के लिए डिज़ाइन किए गए बड़े और महंगे उपकरण हैं।

पोर्टेबल ईईजी सिस्टम अधिक व्यावहारिक होते हैं, लेकिन इनसे उत्पन्न होने वाले सिग्नल कहीं अधिक शोरगुल वाले होते हैं। साइंटिफिक रिपोर्ट्स के एक हालिया विश्लेषण में पाया गया कि कई कथित तौर पर सफल ईईजी-टू-टेक्स्ट सिस्टम यादृच्छिक शोर दिए जाने पर एक समान प्रदर्शन करते हैं, जिससे पता चलता है कि मॉडल कभी-कभी मस्तिष्क की गतिविधि को सही मायने में समझने के बजाय भाषाई पैटर्न को याद कर रहे थे।

इसलिए, सच्चाई यह है कि न तो "टेलीपैथी का आविष्कार हो चुका है" और न ही "यह सिर्फ विज्ञान कथा है।" गैर-आक्रामक तंत्रिका डिकोडिंग में प्रगति हो रही है। बड़े भाषा मॉडल विशेष रूप से उपयोगी हैं क्योंकि वे अपूर्ण संकेतों को सुसंगत संभावनाओं में बदल सकते हैं। लेकिन नियंत्रित परिस्थितियों में व्यापक इरादे को पहचानने और रोजमर्रा की जिंदगी में असीमित विचारों को लगातार पढ़ने के बीच का अंतर अभी भी बहुत बड़ा है।

महत्वपूर्ण सवाल यह है कि क्या विशाल डेटासेट इस अंतर को पाट सकते हैं। कॉन्डिट का मानना ​​है कि तंत्रिका विज्ञान भी उसी कड़वे सबक का अनुसरण करेगा जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नया रूप दिया: परिष्कृत हस्तनिर्मित सिद्धांत अंततः पर्याप्त डेटा, पर्याप्त कंप्यूटिंग क्षमता और पर्याप्त रूप से बड़े मॉडल के सामने हार जाएंगे।

यह एक साहसिक दांव है। इतिहास बताता है कि हमें साहसिक दांवों को केवल इसलिए खारिज नहीं करना चाहिए क्योंकि वे शुरू में हास्यास्पद लगते हैं। इतिहास यह भी बताता है कि खरबों डॉलर के बाजारों का वर्णन करने वाले संस्थापक तटस्थ पर्यवेक्षक नहीं होते हैं।

तंत्रिका संबंधी डेटा पृथ्वी पर सबसे मूल्यवान डेटा बन सकता है।

यदि कॉन्डिट का दृष्टिकोण सफल होता है, तो इसके परिणाम टाइपिंग की गति बढ़ने से कहीं अधिक व्यापक होंगे।

आज के कंप्यूटर मनुष्यों को जटिल इरादों को क्लिक, हावभाव और वाक्यों में समेटने के लिए मजबूर करते हैं। एक ब्रेन इंटरफेस इस बाधा को दूर कर सकता है। सावधानीपूर्वक तैयार किए गए संकेतों के माध्यम से एआई एजेंट को निर्देश देने के बजाय, उपयोगकर्ता अनिश्चितता, जिज्ञासा, दृश्य विचार और अपूर्ण इरादों को सीधे संप्रेषित कर सकता है।

इससे एआई की उपयोगिता में अभूतपूर्व वृद्धि हो सकती है। साथ ही, इससे अब तक की सबसे दखलंदाजी वाली निगरानी तकनीक भी विकसित हो सकती है।

खोज इतिहास से पता चलता है कि लोग क्या खोजबीन करते हैं। सोशल मीडिया गतिविधि से पता चलता है कि वे सार्वजनिक रूप से किन विषयों पर चर्चा करते हैं। तंत्रिका तंत्र से संबंधित जानकारी से यह पता चल सकता है कि चुप रहने का निर्णय लेने से पहले उन्होंने किन बातों पर विचार किया था।

शासन संबंधी समस्याएं स्पष्ट हैं। कच्चे संकेतों का मालिक कौन है? क्या उन्हें मॉडल प्रशिक्षण के लिए सुरक्षित रखा जा सकता है? क्या कोई नियोक्ता उत्पादकता बढ़ाने वाले हेडसेट की मांग कर सकता है? क्या कोई बीमा कंपनी संज्ञानात्मक या भावनात्मक स्थितियों का अनुमान लगा सकती है? क्या कोई प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता द्वारा सचेत रूप से अपनी पसंद व्यक्त करने से पहले ही विज्ञापन को अनुकूलित करने के लिए तंत्रिका प्रतिक्रियाओं का उपयोग कर सकता है?

मस्तिष्क-कंप्यूटर तकनीक का सबसे खतरनाक रूप शायद सरकार द्वारा बनाई गई कोई ऐसी मशीन न हो जो दिमाग को पूरी तरह से पढ़ ले। बल्कि यह कोई सुविधाजनक उपभोक्ता उत्पाद हो सकता है जो दिमाग को अपूर्ण रूप से पढ़ता है, परिणामों को अनिश्चित काल तक संग्रहीत करता है और सहमति को 40 पृष्ठों के सेवा शर्तों के समझौते में छिपा देता है।

सत्ता आमतौर पर समाज में इसी तरह प्रवेश करती है: बलि का बकरा बनकर नहीं, बल्कि मुफ्त शिपिंग और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करके।

अगला प्लेटफॉर्म युद्ध मानव ऑपरेटिंग सिस्टम को लेकर है।

हस्साबी का एजीआई और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी की ओर बढ़ना, गूगल के अनुभवी लोगों द्वारा एक स्वचालित-खोज कंपनी की शुरुआत करना और ओपनएआई के एक शोधकर्ता का न्यूरल इंटरफेस बनाने के लिए कंपनी छोड़ना, ये सभी घटनाएँ एक-दूसरे से असंबंधित नहीं हैं।

वे संकेत देते हैं कि गुरुत्वाकर्षण का केंद्र सामान्य-उद्देश्यीय भाषा मॉडलों से परे जा रहा है।

सबसे बड़ी प्रयोगशालाओं ने पहले ही ऐसे सिस्टम तैयार कर लिए हैं जो टेक्स्ट, कोड, इमेज, ऑडियो और वीडियो तैयार करने में सक्षम हैं। अब प्रतिस्पर्धा इस बात पर है कि ये सिस्टम किससे जुड़ते हैं। गूगल वैज्ञानिक खोज और चिकित्सा से जुड़ी एआई चाहता है। कॉन्डिट इसे इरादे से जोड़ना चाहता है। मेटा भाषा की तंत्रिका प्रणाली पर शोध कर रही है। अन्य कंपनियां रोबोटिक्स, स्वायत्त प्रयोगशालाओं और सिंथेटिक बायोलॉजी पर काम कर रही हैं।

अगली एकाधिकार व्यवस्थाएं वेबसाइटों या स्मार्टफोन ऑपरेटिंग सिस्टम पर आधारित नहीं हो सकती हैं। वे बुद्धि और भौतिक मानव अस्तित्व के बीच के इंटरफेस पर आधारित हो सकती हैं।

यही बात इसे एआई का स्वर्णिम युग बनाती है। यह तकनीक वास्तव में असाधारण है और इसके लाभ अपार हो सकते हैं। इसे कुछ बेहद धनी संस्थानों द्वारा विकसित किया जा रहा है जो उस बुनियादी ढांचे पर कब्ज़ा करने के लिए होड़ कर रहे हैं जिसके माध्यम से लोग काम करते हैं, सोचते हैं, खोज करते हैं और शायद अंततः वास्तविकता का अनुभव करते हैं।

मूल स्वर्णिम युग ने महाद्वीपों के पार स्टील की पटरियाँ बिछाईं। यह युग मन, मशीन और अणु के बीच अदृश्य पटरियाँ बिछा रहा है।

जिसके पास भी ये मार्ग होंगे, वह न केवल अगली महान प्रौद्योगिकी मंच का मालिक होगा, बल्कि वह उस मार्ग का भी मालिक हो सकता है जिसके माध्यम से मानवीय भावनाएँ दुनिया में प्रवेश करती हैं।