گفتگو اور تحریر سے ماورا: کیا AI انسانوں کے خیالات کا تیز رفتار تبادلہ ممکن بنا سکتا ہے؟

مصنوعی ذہانت، برین کمپیوٹر انٹرفیس اور انسانوں کے درمیان براہ راست خیالات کے تبادلے پر ایک سائنسی مطالعہ

سائنسی جائزہ مقالہ اور تجویز کردہ تحقیقی ڈھانچہ | نومبر 2026

خلاصہ

آج کے جدید کمپیوٹرز ناقابل تصور رفتار سے معلومات کا تبادلہ کر رہے ہیں۔

ایک عام Gigabit Ethernet کنکشن فی سیکنڈ ایک ارب بٹ (1,000,000,000 بٹ) ڈیٹا منتقل کر سکتا ہے۔ زیادہ جدید کمپیوٹنگ اور ڈیٹا سینٹر ٹیکنالوجیز اس سے بھی کئی گنا تیز کام کرتی ہیں۔

لیکن انسان کی حالت بالکل مختلف ہے۔

آج بھی انسان اپنے خیالات، تصورات، آراء اور جذبات دوسروں تک پہنچانے کے لیے بنیادی طور پر گفتگو، تحریر، اشاروں اور جسمانی حرکات ہی استعمال کرتے ہیں۔

اگرچہ انسانی دماغ میں بہت زیادہ اعصابی معلومات کی پروسیسنگ ہوتی ہے، اس معلومات کو بامعنی انداز میں دوسرے انسان تک پہنچانے کی ہماری صلاحیت نسبتاً بہت محدود ہے۔

یہ صورتحال ایک اہم سائنسی سوال پیدا کرتی ہے۔

کیا مصنوعی ذہانت اور اعصابی ٹیکنالوجی استعمال کرتے ہوئے انسان گفتگو یا تحریر کی مدد کے بغیر اپنے خیالات اور تصورات کا براہ راست، درست اور تیز رفتار تبادلہ کر سکتے ہیں؟

یہ مقالہ انسانی معلومات کی منتقلی کی رفتار، دماغ کے اعصابی سگنلز کی تعبیر کرنے والی ٹیکنالوجیز، برین کمپیوٹر انٹرفیس، برین ٹو برین مواصلات اور نومبر 2026 تک حاصل شدہ سائنسی پیش رفت کا جائزہ لیتا ہے۔

یہ مصنوعی ذہانت کی مدد سے انسانی خیالات اور ارادوں کے تیز رفتار تبادلے کے لیے ایک نیا تحقیقی ڈھانچہ بھی پیش کرتا ہے۔

اس تحقیق کا بنیادی مقصد صرف زیادہ ڈیجیٹل ڈیٹا منتقل کرنا نہیں۔

اس کا مرکزی مقصد ایسے نئے مواصلاتی طریقے کی سائنسی امکانیات کی تحقیق ہے جو ایک انسان کے ظاہر کرنے کی خواہش کے مضمون کا حقیقی مطلب کم وقت میں اور زیادہ درستگی کے ساتھ دوسروں تک پہنچائے۔

1. تمہید: انسانی مواصلات میں رفتار کی رکاوٹ

جدید کمپیوٹر نیٹ ورک سے جڑے دو کمپیوٹرز کے بارے میں سوچیں۔

وہ بہت بڑی مقدار میں معلومات کو برقی سگنلز میں تبدیل کر کے چند ملی سیکنڈ میں تبادلہ کر سکتے ہیں۔

اب دو انسانوں کے بارے میں سوچیں جو ایک پیچیدہ تصور کا تبادلہ کر رہے ہیں۔

پہلے شخص کو اپنے ذہن میں ایک تصور بنانا ہوگا۔

پھر اسے اس تصور کو زبان میں بدلنا ہوگا۔

اسے موزوں الفاظ منتخب کرنے ہوں گے۔

اسے ان الفاظ کو درست جملوں میں ترتیب دینا ہوگا۔

اس کے بعد ہی وہ بول یا لکھ سکے گا۔

اسی طرح، دوسرے شخص کو وہ الفاظ سننے یا پڑھنے ہوں گے۔ پھر اسے ان کا مطلب سمجھنا ہوگا اور یہ طے کرنا ہوگا کہ پہلا شخص اصل میں کیا کہنا چاہتا تھا۔

اس عمل کے ہر مرحلے میں وقت لگتا ہے۔

کبھی کبھی غلط فہمیاں بھی ہو سکتی ہیں۔ تب تصور کو دوبارہ سمجھانا پڑتا ہے۔

یہاں اہم مسئلہ یہ نہیں کہ انسانی دماغ آہستہ کام کرتا ہے۔

بلکہ، انسانی دماغ میں ہونے والی اعصابی معلومات کی پروسیسنگ اور اس معلومات کو دوسروں تک پہنچانے کی رفتار کے درمیان ایک نمایاں فرق ہے۔

2019 میں Science Advances جریدے میں شائع شدہ Coupé اور ساتھیوں کی تحقیق نے 17 زبانوں کا مطالعہ کر کے اندازہ لگایا کہ انسانی بولی جانے والی زبان کی معلومات منتقل کرنے کی شرح اوسطاً تقریباً 39 بٹ فی سیکنڈ ہے [1]۔

ایک اور اہم تحقیق میں، Zheng اور Meister نے انسانی رویّے کی معلومات پروسیسنگ کی شرح تقریباً 10 بٹ فی سیکنڈ اندازہ لگائی۔ وہ تحقیق 2024 میں آن لائن شائع ہوئی اور 2025 میں Neuron جریدے میں چھپی [2]۔

یہ دونوں تحقیقیں مختلف قسم کی معلومات پروسیسنگ کی پیمائش کرتی ہیں۔ اس لیے دونوں اعداد ایک دوسرے کے بدلے استعمال نہیں کیے جا سکتے۔

یہ انسانی دماغ کی مجموعی اعصابی پروسیسنگ صلاحیت کی حتمی پیمائش بھی نہیں۔

بہرحال، یہ دکھاتی ہیں کہ شعوری انسانی اعمال اور مواصلات کی معلومات کی شرح بہت سے الیکٹرانک نظاموں کی ڈیٹا منتقلی کی شرح کے مقابلے میں بہت کم ہے۔

یہی فرق ہماری نئی تحقیق کی بنیاد بناتا ہے۔

2. کمپیوٹر کی ڈیٹا منتقلی کی رفتار اور انسان کی مواصلات کی رفتار

کمپیوٹر معلومات کو ڈیجیٹل شکل میں بدلتے ہیں اور مخصوص مواصلاتی پروٹوکولز کے مطابق تبادلہ کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر:

• 1 گیگابٹ فی سیکنڈ (1 Gbps) = 1,000,000,000 بٹ فی سیکنڈ۔

• 10 Gbps = دس ارب بٹ فی سیکنڈ۔

• 100 Gbps = سو ارب بٹ فی سیکنڈ۔

• 800 Gbps = آٹھ سو ارب بٹ فی سیکنڈ۔

یہ اعداد ایک کمپیوٹر نیٹ ورک کی معلومات منتقل کرنے کی صلاحیت بیان کرتے ہیں۔

لیکن یہ نہیں بتاتے کہ کمپیوٹر بھیجی گئی معلومات کا حقیقی مطلب کتنی تیزی سے سمجھتا ہے۔

انسانی مواصلات بالکل مختلف ہے۔

انسانوں کے درمیان تبادلے میں سب سے اہم معلومات کی مقدار نہیں، بلکہ اس کا مطلب ہے۔

مثال کے طور پر، ایک انسان انتہائی پیچیدہ فیصلہ چند ہی الفاظ میں واضح کر سکتا ہے۔

دوسرے انسان کو وہی تصور سمجھانے کے لیے کئی پیراگراف درکار ہو سکتے ہیں۔

اس لیے کمپیوٹر کی ڈیٹا منتقلی کی رفتار کے ساتھ انسان کی مواصلات کی رفتار کا موازنہ کرتے وقت وسیع سائنسی احتیاط درکار ہے۔

کمپیوٹر فی سیکنڈ ایک ارب بٹ منتقل کر سکتا ہے۔

لیکن اس کا یہ مطلب نہیں کہ وہ اس معلومات کا مطلب سمجھتا ہے۔

اسی وقت، ایک انسان چند ہی الفاظ سے دوسرے کو گہرا تصور سمجھا سکتا ہے۔

لہٰذا ہماری تحقیق کا مقصد انسانی دماغ کو گیگابٹ کمپیوٹر نیٹ ورک میں بدلنا نہیں۔

بلکہ، ہمارا مقصد بامعنی خیالات اور تصورات کے تبادلے کی رفتار بڑھانا ہے، تاکہ وہ درست طور پر سمجھے جا سکیں۔

یہی اس تحقیق کی سب سے اہم سائنسی بنیاد ہے۔

3. سائنس نے اب تک جو پیش رفت کی ہے

3.1 برین کمپیوٹر انٹرفیس

برین کمپیوٹر انٹرفیس، مختصراً BCI، ایسی ٹیکنالوجی ہے جو انسانی دماغ کی اعصابی سرگرمی اور بیرونی کمپیوٹر نظام کے درمیان رابطہ قائم کرتی ہے۔

اس ٹیکنالوجی کے استعمال سے دماغ سے حاصل شدہ سگنلز کا کمپیوٹر کے ذریعے تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔

دماغ کی سرگرمی ریکارڈ کرنے کے دو بنیادی طریقے ہیں۔

پہلا، EEG جیسے طریقے جو سرجری کے بغیر دماغ کی برقی سرگرمی ریکارڈ کرتے ہیں۔

دوسرا، سرجری کے ذریعے دماغ میں لگائے گئے الیکٹروڈز استعمال کرنے والے طریقے۔

مصنوعی ذہانت کے ماڈلز ان اعصابی سگنلز کا تجزیہ کرتے ہیں اور یہ شناخت کرنے کی کوشش کرتے ہیں کہ شخص کیا کرنا چاہتا ہے، کون سا لفظ ظاہر کرنا چاہتا ہے، یا کون سی مواصلاتی ہدایت دینا چاہتا ہے۔

اگست 2023 میں Nature جریدے میں شائع شدہ Willett اور ساتھیوں کی تحقیق اس شعبے میں ایک اہم پیش رفت تھی۔

اس کام نے ایسی ٹیکنالوجی تیار کی جو شخص کے بولنے کی کوشش پر ہونے والی اعصابی سرگرمی کو متن میں بدلتی ہے۔

شرکاء فی منٹ تقریباً 62 الفاظ کی رفتار سے مواصلات کرنے میں کامیاب ہوئے۔

لفظی غلطی کی شرح 50 الفاظ کے محدود ذخیرہ الفاظ میں 9.1% اور 125,000 الفاظ کے بڑے ذخیرہ الفاظ میں 23.8% تھی [3]۔

اس تحقیق نے ثابت کیا کہ شخص کے بولنے کی کوشش پر پیدا ہونے والے دماغی سگنلز نسبتاً تیز مواصلات کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

لیکن یہ نظام ایسی ٹیکنالوجی نہیں جو شخص کے ذہن میں آنے والے ہر خیال کو آزادانہ طور پر پڑھ سکے۔

اس نے بولنے کی کوشش سے وابستہ اعصابی سرگرمی کی شناخت کی۔

3.2 دماغی سگنلز سے براہ راست گفتگو پیدا کرنا

2025 میں اس شعبے میں مزید نمایاں پیش رفت ہوئی ہے۔

Littlejohn اور ساتھیوں نے ایسی ٹیکنالوجی تیار کی جو انسانی دماغ کے سگنلز کو 80 ملی سیکنڈ کے وقفوں پر پروسیس کرتی ہے اور مصنوعی ذہانت کی مدد سے گفتگو میں بدلتی ہے [4]۔

ایک اور تحقیق میں، Wairagkar اور ساتھیوں نے ایسا طریقہ بیان کیا جو دماغ کے اعصابی سگنلز استعمال کر کے حقیقی وقت میں اظہار خیال والی مصنوعی گفتگو پیدا کرتا ہے۔

اس تحقیق کے شرکاء آواز کے لہجے جیسے اظہاری عناصر کو بھی کچھ حد تک کنٹرول کر سکے [5]۔

یہ بہت اہم پیش رفت ہے۔

انسانی مواصلات صرف الفاظ کا تبادلہ نہیں۔

ہم جس رفتار سے بولتے ہیں، آواز کا سر، جذباتی اظہار اور الفاظ پر زور دینے کا انداز - سب تصور کا حقیقی مطلب ظاہر کرتے ہیں۔

یہ تحقیقیں اعصابی سگنلز سے قدرتی انسانی گفتگو کی تعمیر نو کی امکانیات دکھاتی ہیں۔

بہرحال، یہ سب مخصوص تحقیقی ماحول میں استعمال ہونے والی تجرباتی ٹیکنالوجیز ہیں۔

3.3 طویل مدتی عملی استعمال: 2026 کی ایک اہم تحقیق

جون 2026 میں Nature Medicine جریدے میں شائع شدہ ایک تحقیق نے برین کمپیوٹر انٹرفیس ٹیکنالوجی کے عملی استعمال میں اہم پیش رفت دکھائی۔

Card اور ساتھیوں کی اس تحقیق میں، شدید موٹور فالج زدہ ایک شخص نے لگائے گئے انٹرفیس کی مدد سے طویل عرصے تک خود مختار طور پر مواصلات کی۔

تقریباً دو سال تک، اس نے گھر میں 3,800 گھنٹوں سے زیادہ یہ ٹیکنالوجی استعمال کی۔

اس کے ذریعے اس نے تقریباً 19.6 لاکھ الفاظ اور 183,060 جملے منتقل کیے۔

اوسط مواصلات کی رفتار فی منٹ تقریباً 56 الفاظ تھی۔

کنٹرول شدہ گفتگو کے امتحان میں لفظی درستگی 99% سے زیادہ تھی۔ لیکن روزمرہ کی قدرتی گفتگو میں یہ درستگی ہمیشہ ایک جیسی نہیں رہی [6]۔

یہ فرق بہت اہم ہے۔

کوئی ٹیکنالوجی لیبارٹری میں اچھا کام کرے یہ ایک قسم کی کامیابی ہے۔

وہی ٹیکنالوجی انسان کی روزمرہ زندگی میں طویل عرصے تک قابل اعتماد انداز میں کام کرے یہ دوسری قسم کی کامیابی ہے۔

ہماری تیز رفتار انسانی خیالات کے تبادلے کی تحقیق میں بھی یہ دونوں پہلو الگ الگ ثابت کرنے ہوں گے۔

3.4 کیا معلومات براہ راست انسانی دماغوں کے درمیان منتقل ہو سکتی ہیں؟

برین ٹو برین مواصلات کے بارے میں سائنسی دنیا میں کچھ ابتدائی کامیابیاں بھی آئی ہیں۔

BrainNet نامی ایک تحقیق 2019 میں شائع ہوئی۔

اس تحقیق میں، تین انسانوں نے دماغی سگنلز استعمال کر کے ایک سادہ کھیل میں مل کر کام کیا۔

پہلے دو شرکاء کے فیصلے EEG ٹیکنالوجی سے ریکارڈ کیے گئے۔

وہ معلومات تیسرے شریک کو Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) نامی دماغی تحریک کے طریقے کے ذریعے مخصوص سگنل کے طور پر بھیجی گئیں۔

اس تجربے میں پانچ ٹیموں نے حصہ لیا۔

ان کی اوسط کارکردگی کی درستگی 81.25% ریکارڈ ہوئی [7]۔

اس تحقیق نے اعصابی انٹرفیس کے ذریعے انسانی دماغوں کے درمیان کچھ معلومات کی منتقلی کی امکانیات دکھائیں۔

لیکن جو منتقل ہوا وہ صرف بہت سادہ فیصلے تھے۔

پیچیدہ خیالات، یادیں یا مکمل تصورات براہ راست منتقل نہیں ہوئے۔

لہٰذا ایک سادہ بائنری معلومات کی منتقلی اور ایک انسان کے مکمل خیال کو دوسرے تک پہنچانے کے درمیان بہت بڑا سائنسی فرق ہے۔

3.5 ذہن میں تصور کی جانے والی گفتگو کی شناخت

اگست 2025 میں Cell جریدے میں شائع شدہ Kunz اور ساتھیوں کی تحقیق نے دکھایا کہ جب شخص ذہن میں بولنے کا تصور کرتا ہے تو ہونے والی اعصابی سرگرمی کی جزوی شناخت کی جا سکتی ہے۔

اس تحقیق کا ایک اور اہم پہلو ذہنی رازداری ہے۔

یہ خطرات بھی جانچے گئے کہ شخص کی نجی باطنی گفتگو، جو وہ دوسروں کے ساتھ بانٹنا نہیں چاہتا، ٹیکنالوجی کے ذریعے غلطی سے ظاہر ہو سکتی ہے۔

اس کے علاوہ، مواصلات کے لیے جان بوجھ کر بنائے گئے خیالات اور نجی ذہنی سرگرمی کے درمیان فرق کرنے کے حفاظتی طریقے بھی جانچے گئے [8]۔

ستمبر 2026 میں Nature Neuroscience جریدے میں شائع شدہ ایک اور تحقیق نے تصور کی جانے والی گفتگو اور ظاہر کی جانے والی گفتگو کی اعصابی سرگرمی میں کچھ مشترک ڈھانچوں کا مطالعہ کیا [9]۔

یہ دریافتیں مستقبل میں انسانوں کے لیے بولنے کی کوشش کیے بغیر بھی کچھ معلومات پہنچانے کے مواقع پیدا کر سکتی ہیں۔

لیکن یہ کہنے کا کوئی سائنسی ثبوت نہیں کہ موجودہ ٹیکنالوجی پھر تربیت یا تعاون کے بغیر کسی بھی انسان کے ذہن میں آنے والے ہر خیال کو درست طور پر سمجھ سکتی ہے۔

4. تجویز کردہ نیا تحقیقی تصور

مصنوعی ذہانت کی مدد سے انسانی خیالات کا تیز رفتار تبادلہ

Artificial Intelligence-Assisted High-Speed Thought Communication

اس تحقیق کا مرکزی مقصد:

دماغ کے اعصابی سگنلز سے وہ خیالات اور تصورات شناخت کرنا جو انسان شعوری طور پر مواصلات کرنا چاہتا ہے، انہیں مؤثر ڈیجیٹل شکل میں بدلنا، دوسرے انسان تک منتقل کرنا اور اس شخص کو تصور کا حقیقی مطلب درست طور پر سمجھنے کے قابل بنانا - ایسی ٹیکنالوجی کی امکانیات کی تحقیق کرنا۔

یہ تحقیق کئی سائنسی شعبوں کو یکجا کرتی ہے۔

برین کمپیوٹر انٹرفیس: انسانی دماغ سے حاصل شدہ سگنلز ریکارڈ اور تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔

مصنوعی ذہانت: اعصابی سگنلز میں پیٹرن کی شناخت، زبان کی پیداوار، تصورات کی سمجھ اور غلطیوں کی اصلاح جیسے کاموں میں استعمال ہوتی ہے۔

معلومات کا نظریہ: معلومات کتنی مؤثریت اور درستگی کے ساتھ منتقل ہو سکتی ہیں اس کا ریاضیاتی جائزہ لینے میں مدد کرتا ہے۔

محفوظ ڈیجیٹل نیٹ ورکنگ: پیدا شدہ معلومات کو دوسرے کمپیوٹر نظاموں تک محفوظ طریقے سے بھیجنے میں مدد کرتی ہے۔

دماغی تحریک اور اعصابی ٹیکنالوجی: مستقبل میں مخصوص معلومات براہ راست وصول کنندہ کے اعصابی نظام تک پہنچانے کی امکانیات کی تحقیق میں مدد کر سکتی ہے۔ اس کے لیے وسیع طبی اور سائنسی جانچ ناگزیر ہے۔

اس تحقیق کا اہم موقع ایسا طریقہ تیار کرنا ہو سکتا ہے جو شخص کے ظاہر کرنے کی خواہش کے مضمون کا مطلب اس کے کہنے کے ہر لفظ کو پیدا اور منتقل کیے بغیر پہنچا دے۔

مثال کے طور پر، فرض کریں ایک شخص سوچ رہا ہے:

"میں اس منصوبے سے متفق ہوں۔ لیکن میں اس کے نفاذ کو اگلے ہفتے تک مؤخر کرنا چاہتا ہوں۔"

مستقبل کی ٹیکنالوجی اس خیال کے تین اہم عناصر کی شناخت کرنے کی کوشش کر سکتی ہے۔

پہلا، منصوبے سے اتفاق۔

دوسرا، فوری نفاذ میں عدم دلچسپی۔

تیسرا، اگلے ہفتے تک مؤخر کرنے کی درخواست۔

مصنوعی ذہانت ان بنیادی مطالب کی شناخت کر کے ایسے جملے بنا سکتی ہے جو دوسرا شخص سمجھ سکے۔

لیکن یہاں ایک اہم چیلنج ہے۔

مصنوعی ذہانت کا بنایا جملہ لسانی طور پر خوبصورت ہونا کافی نہیں۔

اسے پہلے شخص کے واقعی کہنے کے ارادے والے تصور کو غیر تبدیل شدہ رکھ کر ظاہر کرنا ہوگا۔

یہی Semantic Communication نامی تصور کی اہمیت ہے۔

5. تجویز کردہ تکنیکی ڈھانچہ

اس تحقیق کے نفاذ کا ابتدائی ڈھانچہ چھے بنیادی مراحل میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔

مرحلہ 1: دماغی سگنل ریکارڈنگ

ایک شخص اپنی مکمل رضامندی سے کسی اور کو معلومات دینے کا فیصلہ کرتا ہے۔

اس لمحے، وہ الفاظ، ہدایات یا تصورات جو وہ شعوری طور پر ظاہر کرنے کی کوشش کر رہا ہے ان سے وابستہ دماغی سرگرمی موزوں اعصابی انٹرفیس کی مدد سے ریکارڈ کی جاتی ہے۔

ابتدائی تحقیق میں EEG جیسے غیر سرجری طریقے اور پہلے سے شائع شدہ تحقیقی ڈیٹا استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مرحلہ 2: مصنوعی ذہانت سے خیال کی شناخت

ریکارڈ کیے گئے دماغی سگنلز کا machine learning ماڈلز کے ذریعے تجزیہ کیا جاتا ہے۔

مقصد وہ معلومات شناخت کرنا ہے جو شخص شعوری طور پر دینے کی کوشش کر رہا تھا۔

تحقیق کا آغاز چند الفاظ، ہدایات یا تصورات کی شناخت سے ہونا چاہیے۔

اس بنیادی ٹیکنالوجی کی درستگی یقینی ہونے کے بعد ہی پیچیدہ خیالات کی سمجھ کی طرف بڑھنا چاہیے۔

مرحلہ 3: خیال کو مطلب پر مبنی ڈیٹا میں تبدیل کرنا

شناخت شدہ معلومات کو مصنوعی ذہانت کی مدد سے منظم ڈیجیٹل شکل میں بدلا جاتا ہے۔

اس میں خیال کے بنیادی تصورات، ان کے درمیان تعلقات، شرائط اور اندازے کی غیر یقینیت شامل ہو سکتی ہے۔

اس کے ذریعے مکمل جملہ بننے سے پہلے ہی معلومات کا بنیادی مطلب کمپیوٹر نظام میں پیش کیا جا سکتا ہے۔

مرحلہ 4: محفوظ تیز رفتار معلومات کی منتقلی

پیدا شدہ ڈیٹا محفوظ، encrypted ڈیجیٹل مواصلاتی ذرائع سے دوسرے نظام تک بھیجا جاتا ہے۔

اس مرحلے میں کمپیوٹر نیٹ ورک کی رفتار بڑی رکاوٹ نہیں ہونا چاہیے۔

آج کے کمپیوٹر نیٹ ورک پہلے سے ہی انتہائی تیز رفتار سے معلومات منتقل کرنے کے قابل ہیں۔

بلکہ، دماغی سگنل کو درست سمجھنا، صحیح تصور بنانا اور پورے عمل کا وقت کم کرنا زیادہ مشکل مسائل ہو سکتے ہیں۔

مرحلہ 5: وصول کنندہ کے لیے پیغام کی تعمیر نو

مصنوعی ذہانت موصول شدہ معلومات کو ایسی شکل میں بدلتی ہے جو دوسرا انسان سمجھ سکے۔

وہ متن، گفتگو یا کوئی اور موزوں مواصلاتی شکل ہو سکتی ہے۔

وصول کنندہ کو معلومات کا مطلب سمجھنے، شک کی صورت میں وضاحت مانگنے اور مصنوعی ذہانت کے اندازے میں موجود غیر یقینیت جاننے کی سہولت دینی ہوگی۔

مرحلہ 6: پیغام سمجھا گیا ہے یا نہیں کی تصدیق

یہ یقینی بنانا ہوگا کہ وصول کنندہ نے تصور درست طور پر سمجھا ہے۔

ضرورت ہو تو وضاحت یا اصلاح مانگنے کی سہولت بھی دینی ہوگی۔

مستقبل میں براہ راست برین ٹو برین مواصلات قائم کرنی ہوں تو، وصول کنندہ کے اعصابی نظام تک معلومات پہنچانے کے قابل الگ ٹیکنالوجی بھی تیار کرنی ہوگی۔

یہاں ایک اہم فرق پر توجہ دینی ہوگی۔

ایک شخص کے دماغی سگنل کو کمپیوٹر کے ذریعے متن میں بدلنا اور دوسرے کا اسے اسکرین پر پڑھنا دماغ-کمپیوٹر-انسان مواصلات ہے۔

اسے مکمل براہ راست برین ٹو برین مواصلات نہیں کہا جا سکتا۔

یہ فرق تحقیق کے ہر مرحلے میں واضح رکھنا ہوگا۔

6. اس تحقیق کی مرکزی سائنسی مفروضہ

اس تحقیق کا مرکزی مفروضہ ذیل میں پیش کیا گیا ہے۔

مصنوعی ذہانت کی مدد سے انسان کی شعوری طور پر مواصلات کرنے کی خواہش والی اعصابی معلومات کی شناخت کر کے اور اس کے مطلب کو مؤثر ڈیجیٹل شکل میں بدل کر، گفتگو یا تحریر کے مقابلے میں کم وقت میں، قابل قبول درستگی برقرار رکھتے ہوئے، مخصوص تصورات دوسروں تک پہنچانا ممکن ہے۔

یہ مفروضہ سائنسی طور پر آزمایا جا سکتا ہے۔

اس کے لیے ایک ہی قسم کی معلومات عام گفتگو، تحریر اور مصنوعی ذہانت سے جڑے اعصابی انٹرفیس کے ذریعے تبادلہ کر کے دیکھا جا سکتا ہے۔

جہاں ممکن ہو، نتائج کا موازنہ کرنے کے لیے وہی شرکاء اور وہی معلومات استعمال کرنی چاہئیں۔

اس تحقیق میں درج ذیل پیمائشیں اہم ہیں۔

1. مکمل معلومات منتقلی کی تاخیر (End-to-End Latency)

ایک شخص کے معلومات دینا شروع کرنے کے وقت سے دوسرے شخص کے اسے درست طور پر پانے تک کا وقت۔

2. مؤثر معلومات منتقلی کی شرح (Effective Information-Transfer Rate)

غلطیوں اور اصلاحات کو مدنظر رکھنے کے بعد، فی سیکنڈ کتنی معلومات درست طور پر منتقل ہوئیں اس کی پیمائش۔

3. مطلب کی درستگی (Semantic Fidelity)

پہلے شخص کے کہنے کے ارادے والے تصور اور دوسرے شخص کے سمجھے گئے تصور کے درمیان مطلب کی مماثلت۔

4. غلطی کی شرح (Error Rate)

غلط شناخت شدہ الفاظ، تصورات، تعلقات اور فیصلوں کی مقدار۔

5. وصول کنندہ کی سمجھ (Receiver Comprehension)

معلومات پانے والے شخص نے اس کا حقیقی مطلب درست طور پر سمجھا یا نہیں اس کی پیمائش۔

6. صارف کی محنت (User Effort)

ٹیکنالوجی استعمال کرنے کے لیے درکار توجہ، ذہنی تھکن، تربیت اور استعمال کی آسانی۔

7. رازداری کا تحفظ (Privacy Protection)

صارف کی اجازت کے بغیر خیالات یا معلومات غلطی سے ظاہر تو نہیں ہو رہیں اس کی نگرانی۔

کسی ٹیکنالوجی کا نیٹ ورک کنکشن تیز ہے اس بنا پر یہ نہیں کہا جا سکتا کہ انسانوں کے درمیان مواصلات تیز ہو گئی ہیں۔

اسی طرح، مصنوعی ذہانت بہت تیزی سے جملے بنالے یہ کافی ثبوت نہیں۔

مکمل انسان سے انسان مواصلاتی عمل ہی کی پیمائش کرنی ہوگی۔

7. تجویز کردہ تجرباتی تحقیقی منصوبہ

یہ تحقیق تین بنیادی مراحل میں کی جا سکتی ہے۔

پہلا مرحلہ: انسانی ارادے کی شناخت

شروع میں، یہ تحقیق کرنا ہوگا کہ انسان جو چند مخصوص تصورات شعوری طور پر دینا چاہتا ہے کیا وہ دماغی سگنلز سے شناخت کیے جا سکتے ہیں۔

پہلے سے شائع شدہ EEG ڈیٹاسیٹس یا مناسب رضامندی اور اجازت کے ساتھ کی گئی نئی تحقیق استعمال کی جا سکتی ہے۔

مثال کے طور پر، شرکاء درج ذیل تصورات میں سے ایک دینے کی کوشش کر سکتے ہیں۔

• میں متفق ہوں۔

• میں متفق نہیں۔

• مجھے مدد درکار ہے۔

• مجھے مزید وضاحت درکار ہے۔

Machine learning ماڈلز سے ان تصورات سے وابستہ دماغی سگنلز میں فرق دیکھا جا سکتا ہے۔

پھر تربیت میں استعمال نہ ہوا ڈیٹا، مختلف امتحانی سیشنز اور آزاد شرکاء کے ساتھ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینا ہوگا۔

اس مرحلے کا اہم سوال:

کیا دماغی سگنلز سے انسان کے دینے کے ارادے والے تصور کی قابل اعتماد شناخت ممکن ہے؟

دوسرا مرحلہ: مصنوعی ذہانت کی مدد سے مطلب کی منتقلی

پھر پہلے مرحلے میں شناخت شدہ معلومات کو مصنوعی ذہانت کی مدد سے مکمل تصور میں بدلنے کی کوشش کی جا سکتی ہے۔

یہاں تین پہلوؤں کا موازنہ کرنا ہوگا۔

پہلا، بھیجنے والے کا واقعی دینے کا ارادہ کیا ہوا تصور۔

دوسرا، مصنوعی ذہانت کا دوبارہ بنایا گیا تصور۔

تیسرا، وہ معلومات پانے والے شخص کا سمجھا ہوا مطلب۔

یہ تینوں کتنی درستی سے ملتے ہیں اسے ریاضیاتی اور شماریاتی طریقوں سے تحقیق کرنا ہوگا۔

سب سے اہم، اگر کوئی تصور مصنوعی ذہانت کے لیے واضح نہ ہو تو، اسے غلط معلومات بنانے کے بجائے اپنی غیر یقینیت ظاہر کرنی ہوگی۔

اس طریقے کی کارکردگی کا موازنہ عام ٹائپنگ، گفتگو اور دیگر مواصلاتی طریقوں سے کرنا ہوگا۔

تیسرا مرحلہ: انسانوں کے درمیان مواصلات

تیسرے مرحلے میں، مکمل رضامندی سے حصہ لینے والے دو انسانوں کے درمیان معلومات کی منتقلی آزمائی جا سکتی ہے۔

پہلا شخص شعوری طور پر دماغی سگنلز کے ذریعے معلومات دینے کی کوشش کرتا ہے۔

مصنوعی ذہانت ان سگنلز کا تجزیہ کرتی ہے، متعلقہ معلومات کی شناخت کرتی ہے اور محفوظ طریقے سے بھیجتی ہے۔

دوسرا شخص وہ معلومات پاتا اور سمجھتا ہے۔

پھر مکمل مواصلاتی عمل کی رفتار، درستگی اور قابل اعتمادیت کی پیمائش کی جاتی ہے۔

وصول کنندہ کے دماغ میں براہ راست معلومات پہنچانا بہت زیادہ جدید اور الگ تحقیقی مرحلہ ہوگا۔

اس قسم کی کوششوں میں اعصابی مہارت، ریگولیٹری اجازت، طبی حفاظت اور سخت اخلاقی کنٹرول درکار ہے۔

لہٰذا ابتدائی تحقیق میں اس پر ترجیح دینی ہوگی کہ ثابت کیا جائے کہ مصنوعی ذہانت انسانوں کے درمیان مواصلات کی کارکردگی بہتر بنا سکتی ہے یا نہیں۔

8. سائنسی چیلنجز اور موجودہ محدودیتیں

اس تحقیق میں کئی اہم چیلنجز ہیں۔

پہلا، ہر انسان کا دماغ الفاظ اور تصورات کو ایک ہی قسم کے اعصابی پیٹرن میں پیش نہیں کرتا۔

لہٰذا ہر فرد کے لیے الگ تربیت یا ماڈل کی ترتیب درکار ہو سکتی ہے۔

دوسرا، EEG جیسے غیر سرجری طریقوں سے ریکارڈ کیے گئے سگنلز میں زیادہ مقدار میں شور اور خلل ہو سکتا ہے۔

دماغ میں لگائے گئے الیکٹروڈز کے مقابلے میں، کچھ اعصابی سرگرمیوں کی باریک شناخت کی صلاحیت بھی کم ہو سکتی ہے۔

تیسرا، بولنے کی کوشش کرنا، ذہن میں گفتگو کا تصور کرنا، تصور ظاہر کرنے کی خواہش اور نجی طور پر ذہن میں سوچنا - یہ ایک ہی قسم کی اعصابی سرگرمیاں نہیں۔

انہیں الگ الگ تحقیق کرنا ہوگا۔

چوتھا، بڑے زبان ماڈلز کبھی کبھی موصول شدہ معلومات کی بنیاد پر سچے نہیں لیکن قابل اعتماد لگنے والے جملے بنا سکتے ہیں۔

انسانی خیالات کے تبادلے کی ٹیکنالوجی میں اس قسم کی غلطی بہت بڑا مسئلہ بن سکتی ہے۔

کیونکہ ایک انسان کا نہ سوچا ہوا خیال اس کا خیال کہہ کر دوسرے کو بتانا سنگین غلط فہمی پیدا کر سکتا ہے۔

پانچواں، سائنسی تحقیق کے نتائج دوسرے محققین دوبارہ حاصل کر سکیں - یہ بہت اہم ہے۔

2026 میں Journal of Neural Engineering میں شائع شدہ ایک تحقیق نے دکھایا کہ تصور کی جانے والی گفتگو کی شناخت والی تحقیق کے نتائج کی تکرار میں بہت سے مسائل ہیں۔

اس تحقیق میں زیر نظر گفتگو کے تصور والے ڈیٹاسیٹس میں سے صرف 36% شرکاء کے معاملے میں مناسب شماریاتی اہمیت کی حد عبور کرنے والی درجہ بندی کی درستگی ملی [10]۔

اس سے معلوم ہوتا ہے کہ اس شعبے میں آزاد تصدیق، شفاف تحقیقی طریقے اور قابل اعتماد جانچ کتنی اہم ہیں۔

آخر میں، معلومات کی منتقلی کی رفتار ہی واحد چیلنج نہیں۔

انسان کی توجہ، یادداشت، سمجھنے کی صلاحیت اور سوچنے کا عمل بھی اس میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

بولنے کی ضرورت ختم کر دینے سے پیچیدہ تصورات بنانے یا سمجھنے کے لیے درکار وقت مکمل طور پر ختم نہیں ہو جاتا۔

موجودہ سائنسی شواہد کی بنیاد پر، یہ نہیں کہا جا سکتا کہ انسان کے ہر قسم کے خیالات گیگابٹ رفتار سے براہ راست تبادلہ کیے جا سکتے ہیں۔

ڈیجیٹل ڈیٹا کی منتقلی کی رفتار اور بامعنی انسانی خیال کی منتقلی کی رفتار کو ایک سمجھنا سائنسی طور پر غلط طریقہ ہے۔

9. رازداری، معلومات کی حفاظت اور انسانی حقوق

انسانی دماغ کے اعصابی سگنلز کی تعبیر کرنے والی ٹیکنالوجیز بہت اہم اخلاقی ذمے داریاں بھی پیدا کرتی ہیں۔

عام کمپیوٹر نظام میں انسان خود جو معلومات دیتا ہے صرف وہی پروسیس ہوتی ہیں۔

لیکن اعصابی انٹرفیس شخص کی نجی ذہنی سرگرمی سے وابستہ سگنلز بھی ریکارڈ کر سکتا ہے، جو وہ دوسروں کو بتانا نہیں چاہتا۔

لہٰذا ہماری تحقیق کا سب سے اہم بنیادی اصول مندرجہ ذیل ہونا چاہیے۔

صرف وہی معلومات شناخت اور دوسروں تک بھیجی جانی چاہئیں جو ایک انسان اپنی مکمل رضامندی سے شعوری طور پر بانٹنا چاہتا ہے۔

اس اصول کے نفاذ میں مختلف قسم کے حفاظتی انتظامات درکار ہیں۔

صارف کے مواصلات شروع کرنے کا واضح کنٹرول ہونا چاہیے۔

جہاں ممکن ہو، اعصابی ڈیٹا صارف کے اپنے ڈیوائس پر ہی پروسیس ہونا چاہیے۔

معلومات encrypted شکل میں منتقل ہونی چاہئیں۔

غیر مجاز افراد کے دماغی سگنلز تک رسائی روکنے کے لیے مضبوط حفاظتی انتظامات بنانے ہوں گے۔

غیر ضروری اعصابی ڈیٹا طویل عرصے تک محفوظ کرنے سے بچنا ہوگا۔

صارف کو کسی بھی وقت معلومات کی منتقلی فوری طور پر بند کرنے کی سہولت ہونی چاہیے۔

اس کے علاوہ، یہ واضح کرنا ہوگا کہ مصنوعی ذہانت کے بنائے گئے تصورات شخص کے ذہن کے خیالات کا سو فیصد یقینی ریکارڈ نہیں۔

وہ اعصابی سگنلز کی بنیاد پر بنائے گئے اندازے ہیں۔

نومبر 2025 میں UNESCO نے اعصابی ٹیکنالوجی کے اخلاقی استعمال سے متعلق بین الاقوامی سفارش اپنائی [11]۔

یہ سفارش ذہنی رازداری، انسانی وقار اور اعصابی ٹیکنالوجی کے ذمے دارانہ استعمال پر زور دیتی ہے۔

ہماری تحقیق میں بھی تکنیکی ترقی کے ساتھ ساتھ رازداری اور اخلاقی حفاظتی انتظامات آگے بڑھانے ہوں گے۔

10. اس ٹیکنالوجی کی مستقبل کی ایپلی کیشنز

اگر یہ تحقیق کامیاب ہو تو، اس کا ابتدائی فائدہ وہ لوگ حاصل کر سکتے ہیں جو گفتگو اور جسمانی حرکات میں شدید مشکلات میں ہیں۔

خاص طور پر، موٹور فالج اور کچھ اعصابی بیماریوں کی وجہ سے مواصلات نہ کر سکنے والے افراد کے لیے برین کمپیوٹر انٹرفیس نئے مواقع پیدا کر سکتا ہے۔

اس قسم کی ٹیکنالوجی کچھ خاص حالات میں بھی استعمال ہو سکتی ہے جہاں گفتگو یا جسمانی حرکات سے مواصلات مشکل ہو۔

اس کے علاوہ، معذور افراد کے کمپیوٹر استعمال کی سہولت بھی بہتر بنا سکتی ہے۔

طویل مدت میں یہ تحقیق انسان اور مصنوعی ذہانت کے نظاموں کے درمیان مواصلات کو بھی زیادہ مؤثر بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔

لیکن اس قسم کی ہر ایپلی کیشن کا حقیقی فائدہ ایک ایک کر کے سائنسی طور پر ثابت کرنا ہوگا۔

براہ راست اعصابی مواصلات ہر حالت میں عام انسانی گفتگو سے بہتر ہوگی - یہ پہلے سے مان نہیں لیا جا سکتا۔

کیونکہ انسانی زبان صرف معلومات دینے کا آہستہ ذریعہ نہیں۔

یہ سوچنے، استدلال، جذبات کے اظہار، تصورات کی وضاحت اور انسانی تعلقات بنانے جیسے بہت سے اہم کام بھی کرتی ہے۔

لہٰذا نئی ٹیکنالوجی انسان کی مواصلاتی صلاحیت بڑھانی چاہیے، انسانی زبان کی ان اہم خصوصیات کو کھونا نہیں چاہیے۔

11. اس تحقیق کا سائنسی حصہ اور مستقبل کا راستہ

یہ تحقیق اس تصور کی بنیاد پر پیش نہیں کی گئی کہ انسان کے تمام خیالات براہ راست منتقل کرنے والی ٹیکنالوجی پہلے سے تیار ہو گئی ہے۔

بلکہ، دماغی سگنل کی شناخت، مصنوعی ذہانت کی مدد سے تصور کے مطلب کی سمجھ، معلومات کی منتقلی کی کارکردگی کی پیمائش اور انسان کے حقیقی تصور کے جائزے کو یکجا کرنے والا سائنسی تحقیقی ڈھانچہ کے طور پر پیش کی گئی ہے۔

اس کا اہم سوال:

یہ نہیں کہ انسانی دماغ کے اندر الیکٹرانک نیٹ ورک کی مکمل ڈیٹا منتقلی کی صلاحیت پیدا کی جا سکتی ہے یا نہیں۔

اہم سوال یہ ہے - ایک انسان کے ذہن میں تصور بننے کے لمحے اور دوسرے انسان کے اس تصور کو درست طور پر سمجھنے کے لمحے کے درمیان کا وقت کم کیا جا سکتا ہے یا نہیں۔

اس کے لیے یہ تحقیق کرنا ہوگا کہ مصنوعی ذہانت کی مدد سے بنائی گئی مطلب پر مبنی معلومات کی پیشکش عام گفتگو شناخت کرنے والی اعصابی ٹیکنالوجی کے مقابلے میں اضافی کارکردگی دیتی ہے یا نہیں۔

کسی ٹیکنالوجی کو کامیاب کہنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا خوبصورت جملے بنانا کافی نہیں۔

اسے معلومات کی منتقلی کا وقت کم کرنا ہوگا۔

اسے بھیجے گئے تصور کا حقیقی مطلب محفوظ رکھنا ہوگا۔

اسے غلطیوں کو قابل قبول سطح پر کنٹرول کرنا ہوگا۔

اسے مختلف انسانوں اور عملی ماحول میں قابل اعتماد انداز میں کام کرنا ہوگا۔

یہ شرائط سائنسی امتحان سے ثابت کرنی ہوں گی۔

تحقیق کو یہ بھی ماننا ہوگا کہ کچھ طریقے عام مواصلات سے بہتر کارکردگی نہ بھی دکھائیں۔

سائنسی تحقیق کی حقیقی قدر صرف پہلے سے متوقع نتائج ثابت کرنے میں نہیں۔

بلکہ قابل اعتماد شواہد کی بنیاد پر یہ طے کرنے میں ہے کہ مفروضہ درست ہے یا غلط۔

12. حتمی بات

گذشتہ چند دہائیوں میں کمپیوٹر کی ڈیٹا منتقلی کی ٹیکنالوجی نے بہت بڑی ترقی کی ہے۔

آج دنیا کے مختلف حصوں میں موجود کمپیوٹرز بہت بڑی مقدار میں معلومات تیز رفتار سے تبادلہ کر رہے ہیں۔

لیکن انسانوں کے درمیان مواصلات اب بھی زیادہ تر گفتگو، تحریر اور دیگر جسمانی اظہار پر منحصر ہیں۔

حالیہ اعصابی تحقیقوں نے دماغی سگنلز سے گفتگو کی تعمیر نو، ذہن میں تصور کی جانے والی گفتگو کی شناخت اور دماغوں کے درمیان مخصوص معلومات کی منتقلی کے میدانوں میں نمایاں پیش رفت لائی ہے۔

بہرحال، انسان کے ہر قسم کے خیالات براہ راست، درست اور تیز رفتار تبادلہ کرنے والی ٹیکنالوجی ابھی تیار نہیں ہوئی۔

یہ حل طلب بڑے سائنسی چیلنج کے طور پر موجود ہے۔

مستقبل میں مصنوعی ذہانت اور اعصابی ٹیکنالوجی کا انضمام انسان کے خیالات ظاہر کرنے میں لگنے والا وقت کم کرنے کے نئے راستے بنا سکتا ہے۔

اس کی عملی تحقیق کا آغاز انسان کی شعوری طور پر دینے کی خواہش والے اعصابی سگنلز سے ہونا چاہیے۔

پھر انہیں درست شناخت کرنے والے ماڈلز بنانے ہوں گے۔

اس کے بعد، معلومات کا حقیقی مطلب کتنی درستی سے محفوظ رہتا ہے اس کا جائزہ لینا ہوگا۔

آخر میں، یہ سائنسی طور پر ثابت کرنا ہوگا کہ یہ ٹیکنالوجی انسانوں کے درمیان مواصلات کی رفتار اور کارکردگی واقعی بہتر بناتی ہے یا نہیں۔

اس کے بعد ہی مکمل براہ راست برین ٹو برین مواصلات جیسی جدید ٹیکنالوجی کی طرف آگے بڑھا جا سکے گا۔

میری تحقیق کا حتمی مقصد

میری تحقیق کا حتمی مقصد ایک انسان کے ذہن میں خیال بننے کی رفتار اور دوسرے انسان کے اس خیال کا حقیقی مطلب درست طور پر سمجھنے کی رفتار کے درمیان فرق کو جتنا ممکن ہو کم کرنا ہے۔

اس کے لیے میرا تجویز کردہ طریقہ یہ ہے کہ مصنوعی ذہانت، برین کمپیوٹر انٹرفیس، نیورو سائنس، معلومات کے نظریے اور محفوظ تیز رفتار مواصلاتی ٹیکنالوجی کو یکجا کر کے تحقیق کی جائے۔

ہمارا مقصد صرف زیادہ ڈیٹا تیز رفتار سے بھیجنا نہیں۔

ہمارا مقصد ایسے نئے مواصلاتی طریقے کی سائنسی بنیاد تیار کرنا ہے جو انسان کے خیالات اور تصورات کا ان کے حقیقی مطلب کو غیر تبدیل شدہ رکھتے ہوئے محفوظ، درست اور کم سے کم وقت میں تبادلہ کر سکے۔

حوالہ جات

1. Coupé, C., Oh, Y. M., Dediu, D., & Pellegrino, F. (2019). Different languages, similar encoding efficiency: Comparable information rates across the human communicative niche. Science Advances, 5(9). https://doi.org/10.1126/sciadv.aaw2594
2. Zheng, J., & Meister, M. (2025). The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s? Neuron, 113(2), 192–204. Published online: December 2024. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.11.008
3. Willett, F. R., et al. (2023). A high-performance speech neuroprosthesis. Nature, 620, 1031–1036. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06377-x
4. Littlejohn, K. T., et al. (2025). A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication. Nature Neuroscience, 28, 902–912. https://doi.org/10.1038/s41593-025-01905-6
5. Wairagkar, M., et al. (2025). An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis. Nature, 644, 145–152. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3
6. Card, N. S., et al. (2026). Long-term independent use of an intracortical brain–computer interface for speech and cursor control. Nature Medicine, 32, 2504–2510. https://doi.org/10.1038/s41591-026-04414-6
7. Jiang, L., et al. (2019). BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains. Scientific Reports, 9, Article 6115. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41895-7
8. Kunz, E. M., et al. (2025). Inner speech in motor cortex and implications for speech neuroprostheses. Cell, 188(17), 4658–4673.e17. https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.015
9. Zhao, Z., et al. (2026). A neural architecture for imagined and overt speech motor dynamics. Nature Neuroscience. https://doi.org/10.1038/s41593-026-02456-0
10. Tates, A., Matran-Fernandez, A., Halder, S., & Daly, I. (2026). Decoding speech imagery or just noise?: A symptom of the replicability crisis. Journal of Neural Engineering, 23(5). https://doi.org/10.1088/1741-2552/aea294
11. UNESCO. (2025). Recommendation on the Ethics of Neurotechnology. https://www.unesco.org/en/node/86248

By Keshavan Thiagaraja

Powered By K7