Finding Truth दुष्कर नहीं है यहां तक कि इस विश्व में जहां कुछ भी स्थिर या सुनिश्चित नहीं है..
सत्य तक पहुँचने के लिए ज़रूरी है कि हम यह जानें कि असली प्रमाण क्या होता है, और जब तथ्यों की कमी हो, तब सोच-समझकर कैसे आगे बढ़ा जाए।
1. हर बात को ‘स्वतः सिद्ध’ मान लेना ख़तरे से खाली नहीं
अमेरिकी स्वतंत्रता घोषणा के प्रारंभिक मसौदे में लिखा गया था कि “हम इन सत्यों को पवित्र और निर्विवाद मानते हैं…” लेकिन बेंजामिन फ्रैंकलिन ने यह पंक्ति बदल दी और इसमें “स्वतः स्पष्ट” शब्द जोड़ा—एक ऐसा विचार जो गणित और प्राचीन ग्रीक ज्यामिति से आया था। माना गया कि कुछ सत्य इतने स्पष्ट हैं कि उन्हें सिद्ध करने की ज़रूरत ही नहीं।
हालाँकि, 19वीं सदी में गणितज्ञों ने यह पाया कि जो बातें पहले “स्पष्ट” मानी जाती थीं, वे बहुत छोटे या बहुत बड़े संदर्भों में असंगत साबित हो रही थीं। अमेरिका में भी कुछ लोग मानव समानता जैसे विचारों को नकार रहे थे। अब्राहम लिंकन ने इन विचारों को “प्रस्तावना” कहा, जिन्हें समाज को मिलकर साबित करना होगा, न कि वे पहले से तयशुदा दिव्य सत्य हैं।
2. असली प्रमाण का मतलब है—विश्वास और शंका के बीच समझदारी से संतुलन बनाना
हमारे सामने दो तरह की गलतियाँ होती हैं—या तो हम झूठ को सच मान लेते हैं, या फिर सच्चाई को नज़रअंदाज़ कर देते हैं। दोनों ही स्थितियाँ नुकसानदायक हैं।
कानूनविद विलियम ब्लैकस्टोन ने कहा था: “बेहतर है कि दस अपराधी बच जाएँ, पर एक निर्दोष को सज़ा न मिले।” बेंजामिन फ्रैंकलिन ने इसे और भी कठोर शब्दों में कहा: “अगर सौ अपराधी बच जाएँ, तब भी ठीक है, पर एक भी निर्दोष न सज़ा पाए।”
विज्ञान और चिकित्सा में भी ऐसी ही सावधानी बरती जाती है—कोई इलाज कारगर न हो और हम गलती से उसे सफल मान लें, यह जोखिम बहुत बड़ा माना जाता है। इसलिए विज्ञान, न्याय और लोकतंत्र में ‘संदेह’ और ‘स्वीकृति’ के बीच संतुलन अनिवार्य है।
3. जीवन में अधिकतर फैसले हमें अधूरे या कमज़ोर साक्ष्य पर लेने होते हैं
हमेशा हमारे पास ठोस सबूत नहीं होते। अदालत, अस्पताल, या कार्यस्थल—कई बार ऐसे निर्णय लेने पड़ते हैं जिनके पीछे मज़बूत प्रमाण नहीं होते।
ऐसी ही एक आम गलती है “प्रोसीक्यूटर की भ्रांति” (Prosecutor’s Fallacy)—जिसमें यह मान लिया जाता है कि अगर किसी घटना के संयोग से घटने की संभावना बहुत कम है, तो आरोपी ज़रूर दोषी होगा। लेकिन असल सवाल यह होना चाहिए: क्या अपराध का कोई और संभावित और मासूम व्याख्यान उससे अधिक संभावित है?
4. पूर्वानुमान लगाना आसान है, लेकिन समाधान निकालना नहीं
डेटा में दिख रहे पैटर्न हमें भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, अगर आइसक्रीम की बिक्री बढ़ रही है, तो गर्मी से जुड़ी बीमारियों के मामले भी बढ़ सकते हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि आइसक्रीम ही बीमारी की वजह है।
विज्ञान में पूर्वानुमान इसलिए लोकप्रिय है क्योंकि कारण-निवारण की जड़ तक पहुँचना कठिन होता है। पर असली दुनिया में हम यह जानना चाहते हैं कि किसी चीज़ का कारण क्या है और उसे कैसे सुधारा जाए—सिर्फ यह नहीं कि आगे क्या होगा।
5. तकनीक ने प्रमाण की परिभाषा को ही बदल दिया है
1976 में पहली बार एक प्रमुख गणितीय प्रमेय को कंप्यूटर की मदद से सिद्ध किया गया। इसने वैज्ञानिकों को उस ज्ञान को स्वीकारने के लिए मजबूर किया जिसे वे मैन्युअली नहीं परख सकते थे।
पुराने गणितज्ञों को इस पर संदेह हुआ, लेकिन नई पीढ़ी ने तर्क दिया कि कंप्यूटर की गणना हाथ की तुलना में अधिक विश्वसनीय हो सकती है।
2024 में AI आधारित एल्गोरिद्म AlphaFold ने प्रोटीन की संरचनाओं को समझकर विज्ञान में नई दिशा दी। हालाँकि ये पूर्वानुमान पारंपरिक वैज्ञानिक स्पष्टीकरण नहीं देते, लेकिन वे ज्ञान की दिशा में एक क्रांतिकारी कदम हैं। कुछ वैज्ञानिक इसे ‘चीटिंग’ जैसा मानते हैं, लेकिन ज़्यादातर अब मानते हैं कि यह नया रास्ता है जो भविष्य की खोजों को प्रेरित करेगा.
अंततोगत्वा
इस जटिल और भ्रम से भरी दुनिया में सत्य की खोज आसान नहीं है। लेकिन यदि हम बुद्धिमत्ता, संतुलन और तकनीकी नवाचारों को साथ लेकर चलें, तो हम एक ऐसी सच्चाई के करीब पहुँच सकते हैं जो हमारे जीवन, समाज और विज्ञान के लिए वास्तव में मायने रखती है।
(प्रस्तुति -त्रिपाठी सुमन पारिजात)
