ডেমিস হাসাবিসের আইকিউ কত?

ডেমিস হাসাবিস এমন এক মানুষ, যার মধ্যে স্বাভাবিক উচ্চাকাঙ্ক্ষা এতটাই মুগ্ধকর লাগে যে তা যেন একটা চমৎকার শখ। শিশু বয়সে দাবার তারকা, কিশোর বয়সে গেম ডিজাইনার, কেমব্রিজের কম্পিউটার বিজ্ঞানী, স্নায়ুবিজ্ঞানী, ডিপমাইন্ডের প্রতিষ্ঠাতা, নোবেল পুরস্কারজয়ী—কোনো এক সময় তুমি “ও কি স্মার্ট?” ভাবা ছেড়ে দিয়ে আরও ঝুঁকিপূর্ণ প্রশ্ন করতে শুরু করো: কীভাবে স্মার্ট?

‍

আর না—হাসাবিসের জন্য কোনো যাচাই করা পাবলিক IQ স্কোর নেই। গোপন ল্যাব রিপোর্টও না, পুরনো ধাঁচের রেকর্ডও না, কোনো পডকাস্টে “আমার IQ X”—ধরনের বাহাদুরিও নেই। তাই আমাদের অনুমান করতে হয়। এটা কম নির্ভুল, ঠিকই—কিন্তু আরও বেশি মজার। IQ নাকি যুক্তি-দক্ষতা ধরার কথা; আর হাসাবিসের মতো জীবন আমাদের পর্যবেক্ষণের মতো প্রচুর যুক্তি যোগায়।

‍

এটার শেষে আমরা একটা সংখ্যাভিত্তিক পূর্বাভাস দেব। তবে সেটা “অর্জিত” মনে করতে হলে কেসটা ঠিকভাবে গড়তে হবে—চার বছরের বাচ্চার দাবা শেখা থেকে শুরু করে জীববিজ্ঞানের সবচেয়ে কঠিন সমস্যাগুলোর একটিতে সাহায্য করা মানুষের গল্প পর্যন্ত।

‍

যখন চার বছরের একটা বাচ্চা প্রাপ্তবয়স্কদের মারতে শুরু করে, আপনি নজর দিন

NobelPrize.org-এর সঙ্গে ২০২৪ সালের এক সাক্ষাৎকারে Hassabis জানিয়েছেন, তিনি চার বছর বয়সেই দাবা শিখেছিলেন এবং খুব দ্রুতই সেটাকে “খুবই সিরিয়াস”ভাবে নিতে শুরু করেন। Axios একই মূল গল্পই জানিয়েছে, আর মজার মতো ছোট্ট একটা ডিটেইলও যোগ করেছে—কয়েক সপ্তাহের মধ্যেই সে নিজের বাবা আর চাচাকে ছাড়িয়ে যায়। কয়েক সপ্তাহের মধ্যেই। কিছু বাচ্চা নাকি ঘোড়ার চাল শেখে; আর এইজন মনে হয় পারিবারিক গেম নাইটকে অপ্টিমাইজেশনের একটা এক্সারসাইজ হিসেবেই ধরেছিল।

‍

এটা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ দাবা আসলে চাপের মধ্যে সংগঠিত চিন্তা করা। তুমি প্যাটার্ন খুঁজে দেখো, সম্ভাব্য চাল মাথায় ধরে রাখো, পরিণতি আন্দাজ করো, আর নিজেকে ভুল বোঝানো থেকে বাঁচো। শিশু বয়সেই যদি সেটা এলিট লেভেলে করতে পারো, তাহলে মানুষকে আর “বুদ্ধিমান” বলে ডাক না দিয়ে হয়তো বোর্ডটাই লুকিয়ে রাখা উচিত।

‍

প্রমাণ দ্রুত জমছে। দ্য গার্ডিয়ান জানিয়েছে, ১৩ বছর বয়সে হ্যাসাবিস দাবার মাস্টারের লেভেলে পৌঁছে গিয়েছিলেন এবং তিনি ছিলেন বিশ্বের সর্বোচ্চ রেটিংপ্রাপ্ত ১৪-এর নিচের খেলোয়াড়দের মধ্যে দ্বিতীয়—শুধু জুডিত পোলগারের পিছনে। বিলি পেরিগোর ২০২৩ সালের TIME প্রোফাইলও একইভাবে উল্লেখ করে যে ১২ বছর বয়সেই তিনি তার বয়সের জন্য বিশ্বের দ্বিতীয় সেরা দাবাড়ু। আলাদা উৎস, একটাই চিত্র: এটা ছিল না “উজ্জ্বল ছেলে স্কুল টুর্নামেন্ট জিতে গেল”—এটা ছিল আন্তর্জাতিক পর্যায়ের অসাধারণ প্রতিভা।

‍

‍

এখনই বলা যায় একটা গুরুত্বপূর্ণ কথা। হ্যাসাবিস শুধু মুখে-দক্ষ বা বই-দক্ষ ছিলেন না। তাঁর শুরুর প্রতিভা ছিল খুবই ফ্লুইড: বিমূর্ত, কৌশলগত, প্যাটার্নে ভরা, আর দ্রুত। IQ-এর ভাষায়, সাধারণত এটা বোঝায় সম্ভাব্য সক্ষমতার সীমা খুবই উঁচু।

‍

তারপর প্রডিজি কিছু বিরক্তিকর কাজ করল: সে বারবার সেটা অন্য ক্ষেত্রেও প্রমাণ করে যাচ্ছিল

অনেক বুদ্ধিমান শিশু এক নির্দিষ্ট ক্ষেত্রেই শুরুতেই শীর্ষে পৌঁছায়। হ্যাসাবিস তা করেননি। তিনি স্কুলে দ্রুত এগিয়েছেন, এবং The Guardian জানিয়েছে যে তিনি ১৬ বছর বয়সে দুই বছর আগেই A-level শেষ করেন। এতে বোঝা যায়—তার দক্ষতা শুধু দাবা ছাড়িয়ে অন্য কাজেও কাজ করেছে। কাজের ধরন আলাদা, পরিবেশ আলাদা, তবু একই ফল: সময়ের আগেই এগিয়ে।

‍

আর তারপর আসে পুরো গল্পের আমার প্রিয় একটা ডিটেল। ১৭ বছর বয়সে সে সহ-ডিজাইন আর প্রোগ্রাম করে থিম পার্ক—যে সিমুলেশন গেমটা দারুণ হিট হয়ে যায়। নোবেল ইন্টারভিউতে হাসাবিস বলেন, থিম পার্ক লেখা তাকে বুঝিয়ে দিয়েছিল—এআই-ই এমন কিছু, যেটার জন্য সে সারাজীবন কাজ করতে চায়। কথাটা সত্যিই ইঙ্গিতবহ। বেশিরভাগ কিশোর উইকএন্ড নিয়ে ব্যস্ত থাকে; হাসাবিস বাণিজ্যিক গেম ডিজাইনকে ব্যবহার করছিল বুদ্ধিমত্তা নিয়ে সারাজীবনের তত্ত্বগুলো যাচাই করার পরীক্ষাগার হিসেবে। একদম স্বাভাবিক আচরণ। খুবই নিজের মতো মনে হয়।

‍

‍

কাজটা নিজেই গুরুত্বপূর্ণ। ওই বয়সে সফল একটা সিমুলেশন গেম বানানো শুধু কোনো টেকনিক্যাল কৌশল নয়। দরকার সিস্টেম থিংকিং, ইউজার সাইকোলজি, ভ্যারিয়েবলগুলোর ব্যালান্স, আর বিমূর্ত নিয়মকে এমন কিছুতে অনুবাদ করা—যেটা বাস্তবেই কাজ করে। তার মেন্টর পিটার মলিনাক্স TIME-কে বলেন, এমনকি কিশোর বয়সেই হ্যাসাবিসের মধ্যে ছিল “বুদ্ধিমত্তার ঝলক,” এবং তিনি তাদের কথাবার্তাকে অসাধারণভাবে উদ্দীপক বলে মনে রেখেছেন। বয়সে বড় বিশেষজ্ঞরা সাধারণত কিশোরদের নিয়ে এমন কথা বলেন না, যদি না সত্যিই কিছু অস্বাভাবিক ঘটছে।

‍

তাই কৈশোরের শেষ দিকেই প্রমাণটা বেশ বিস্তৃত: এলিট স্ট্র্যাটেজিক খেলা, দ্রুতগতির একাডেমিক্স, প্রফেশনাল লেভেলের প্রোগ্রামিং, আর সৃজনশীল সিস্টেম ডিজাইন। যদি শুধু প্রথম ১৮ বছর বিচার করতাম, তবুও আমরা ইতিমধ্যেই “অত্যন্ত মেধাবী” রেঞ্জের কাছাকাছি থাকতাম। কিন্তু হাসাবি এখনো ওয়ার্ম আপ শেষ করেননি।

‍

কেমব্রিজ ছিল প্রথম বড় স্ট্রেস টেস্ট

অভিজাত কোনো প্রতিষ্ঠানে ঢুকে শুধু টিকে থাকছে না, বরং দাপট দেখাচ্ছে—এমন হলে প্রডিজি-র গল্পগুলো আরও বেশি বিশ্বাসযোগ্য লাগে। হাসাবিস ক্যামব্রিজে কম্পিউটার সায়েন্স পড়েছেন এবং The Guardian যেমন রিপোর্ট করেছে, ১৯৯৭ সালে ডাবল ফার্স্ট-ক্লাস ডিগ্রি অর্জন করেছেন। এটা সত্যিই অনেক গুরুত্বপূর্ণ।

‍

‍

কেন? কারণ শুরুর প্রতিভা কখনও কখনও অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে একটু বেশি প্রশংসা পেয়ে যায়। কেমব্রিজ কিন্তু একেবারেই চাটুকার নয়। তারা খুব মেধাবীদেরই বেছে নেয়, কাছাকাছি আনে, তারপর ভদ্রভাবে জিজ্ঞেস করে—চাপের মধ্যে এখনো কে পরিষ্কারভাবে ভাবতে পারে। সেখানে ডাবল ফার্স্ট পাওয়াটা জোরালোভাবে ইঙ্গিত করে যে শৈশবের উজ্জ্বলতা ছিল কেবল হাইপ, বাবা-মায়ের গল্প, বা এক-দু’টা ভাগ্য-সুযোগের দক্ষতা নয়। আরও অনেক এলিটদের মাঝেও এটা টিকে ছিল।

‍

আরও বেশি, এটা জ্ঞানীয় স্ট্যামিনার কথাও বলে। উচ্চ-আইকিউ মানুষেরা স্বল্প সময়ে দারুণ কিছু দেখাতে পারে; কিন্তু আসল বিরল ব্যাপার হলো—নির্মমভাবে বাছাই করা পরিবেশে বছরের পর বছর ধরে সর্বোচ্চ মানের বিশ্লেষণী পারফরম্যান্স ধরে রাখা। কেমব্রিজ শুধু রেজ়ুমের ওপর একটা ব্যাজ ছিল না। এটা প্রমাণ করেছিল যে হাসাবিসের মস্তিষ্কটা সত্যি ভালোভাবে কাজে এগোয়।

‍

এই জায়গাতেই কেসটা আরও মজার হয়ে ওঠে। খুব উচ্চ IQ অনেক সময় **গতি** হিসেবে ধরা পড়ে। আর অসাধারণ IQ প্রায়ই **ট্রান্সফার**—মানে এক ক্ষেত্রে শেখা শক্তিগুলোকে অন্য ডোমেইনে নিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা—এভাবে দেখা যায়। হ্যাসাবিস ইতিমধ্যেই দাবা থেকে গেম ডিজাইনে চলে এসেছিলেন। আর কেমব্রিজ নিশ্চিত করেছে, ফরমাল বিশ্লেষণাত্মক পরিবেশেও তিনি শীর্ষ পর্যায়ে কাজ করতে পারেন।

‍

বেশিরভাগ মানুষ সেখানেই থেমে যেত। কিন্তু হাসাবিস নিউরোসায়েন্সে ঘুরে যান

এটাই সেই অংশ, যেটা আমার হিসেবে অনুমানটা আরও উপরে ঠেলে দেয়। গেম আর কম্পিউটার সায়েন্সে সফল হওয়ার পর Hassabis শুধু সেই লেনেই বসে থাকেননি যেখানে তিনি আগে থেকেই জিতছিলেন। তিনি ঘুরে যান কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে—লন্ডনের ইউনিভার্সিটি কলেজে—এবং শেষ পর্যন্ত পিএইচডি সম্পন্ন করেন।

‍

The Naked Scientists-কে দেওয়া ২০০৯ সালের একটি সাক্ষাৎকারে তিনি বলেছিলেন, গেম সবসময় তার মূল আগ্রহের তুলনায় গৌণ ছিল—অর্থাৎ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আর মানুষের মস্তিষ্ক কীভাবে লক্ষ্য অর্জন করে সেটা বোঝা। আর স্টিভেন লেভির ২০১৫ সালের WIRED প্রোফাইল যোগ করে গুরুত্বপূর্ণ আরেকটি স্তর: হ্যাসাবিস বলেন, তিনি ২০০০-এর দশকের মাঝামাঝি থেকেই নিজের এআই কোম্পানি গড়ার কথা ভাবছিলেন, কিন্তু মনে করেছিলেন “একদম নতুন কিছু ধারণা” দরকার, তাই সেগুলো পেতে তিনি নিউরোসায়েন্স বেছে নেন।

‍

এটা শুধু বুদ্ধিমত্তা না। এটা কৌশলগত বুদ্ধিমত্তা—মেটা-বুদ্ধিমত্তা, চাইলে যাকে বলতেই পারেন। তিনি মনোযোগের অভাবে মাঠের মধ্যে ঘুরে বেড়াচ্ছিলেন না। তিনি ইচ্ছে করেই একটা টুলকিট তৈরি করছিলেন। সোজা কথা, এটাই সেই ক্যারিয়ার পরিকল্পনা—যা দেখে আমাদের বাকিরা মনে হয় আমরা যেন ক্রেয়ন দিয়ে হুট করে বানাচ্ছিলাম।

‍

‍

দ্য গার্ডিয়ান বলেছে, স্মৃতি ও কল্পনা নিয়ে তার নিউরোসায়েন্স কাজ এমন এক গবেষণা তৈরি করতে সাহায্য করেছে, যেটি Science ২০০৭ সালের শীর্ষ突破গুলোর একটি হিসেবে স্বীকৃতি দেয়। আবারও প্যাটার্নটা লক্ষ্য করুন। সে নতুন একটা ক্ষেত্রে প্রবেশ করে এবং এমন মাত্রায় অবদান রাখে যে পুরো বৈজ্ঞানিক দুনিয়ার নজর কেড়ে ফেলে। এখন আর আমরা এমন কারও সঙ্গে নেই, যে শুধু দ্রুত শিখতে পারে। আমরা এমন কারও কথা বলছি, যে কোনো ক্ষেত্রের মূল লজিকটা শোষণ করতে পারে এবং তার ভেতরেই মৌলিক কাজ করতে পারে।

‍

যে ধরনের ট্রান্সফার যেকোনো IQ অনুমানের জন্য বিশাল একটা ইঙ্গিত। প্রচুর মেধাবী বিশেষজ্ঞ আছেন। কিন্তু তার চেয়ে অনেক বেশি বিরল হলো এমন মানুষ, যে কয়েকটা খাড়া পাহাড় বেয়ে উঠে তারপর একটার দৃশ্য ব্যবহার করে পরেরটাকে নতুন করে ডিজাইন করতে পারে।

‍

DeepMind: বিষয়টা আর শুধু একাডেমিক থাকছে না—এখন তা হয়ে উঠছে ইতিহাসের অংশ

২০১০ সালে হাসাবিস যখন DeepMind-এর সহপ্রতিষ্ঠা করেন, তখনই তার জীবনের মূল ধারা পরিষ্কারভাবে দেখা যাচ্ছিল। নোবেল সাক্ষাৎকারে তিনি বলেন, তিনি পুরো ক্যারিয়ারজুড়ে এআই নিয়ে কাজ করেছেন কারণ তিনি বিশ্বাস করতেন—এটি বিজ্ঞানকে সাহায করার জন্য “চূড়ান্ত টুল” হয়ে উঠতে পারে। Perrigo-এর ২০২৩ সালের TIME প্রোফাইলে DeepMind-এর সদর দপ্তরকে “বুদ্ধিমত্তার প্রতি এক ধরনের ওড” বলা হয়েছে—যা হতে পারে দারুণ উচ্চাভিলাষী, অথবা ভাবা যায় এমন সবচেয়ে ডেমিস হাসাবিস-ধাঁচের ব্যাপার।

‍

‍

আমাদের কাছে মূল কথা হলো ব্র্যান্ডিং নয়। মূল কথা হলো সামঞ্জস্য। WIRED–এর মতে, Hassabis নিজেই বলেছেন—তার পুরো ক্যারিয়ার, গেমসহ, তাকে AI কোম্পানির দিকেই নিয়ে এসেছে। আমরা এখন পর্যন্ত যা দেখেছি—সবকিছুর সাথেই এটা মেলে: দাবা শেখায় কৌশলগত সার্চ, গেম শেখায় সিমুলেশন আর মানব মনোবিজ্ঞান, নিউরোসায়েন্স শেখায় স্মৃতি ও শেখার কথা ভাবতে, আর DeepMind হয়ে ওঠে সেই সংশ্লেষণের “মেশিন”।

‍

আইকিউ অনুমানের জন্য এটা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ বিশ্বমানের বুদ্ধিমত্তা সাধারণত শুধু কাঁচা গতির ব্যাপার নয়। সর্বোচ্চ পর্যায়ে ব্যাপারটা আর্কিটেকচারের মতো—অন্যদের কাছে আলাদা মনে হওয়া আইডিয়াগুলো আসলে কীভাবে একসাথে “জোড়া লাগে” সেটা একজন দেখতে পায়। হ্যাসাবিস মনে হয় শৈশব থেকেই এই আর্কিটেকচার গড়ে তুলছিলেন।

‍

আরও একটা ব্যাপার আছে ড্রাইভ। নোবেল ইন্টারভিউতে তিনি বলেছিলেন, তিনি সবসময় “কিছুটা তাড়াহুড়োর মধ্যে” ছিলেন, আর যতদূর মনে পড়ে, ততক্ষণ ধরে ছিল “অবিশ্বাস্য ড্রাইভ”। ড্রাইভ অবশ্যই IQ না। কিন্তু যখন খুব উঁচু মাত্রার যুক্তিবোধ আর অদ্ভুতভাবে শক্তিশালী ড্রাইভ—দুটোই একই মানুষের মধ্যে দেখা যায়, তখন ফলাফল অনেক সময় বেশ নাটকীয় হয়ে ওঠে। এই ধরণটা আমাদের বিশ্লেষণেও আছে বিল গেটসের IQ নিয়ে—আরেকজন টেক ফাউন্ডার, যার “ইঞ্জিন” একেবারেই বন্ধ হতে চায়নি।

‍

AlphaFold যুক্তির পরিসরটাই বদলে দিয়েছে

আপনি দারুণভাবে বুদ্ধিমান হতে পারেন, তবুও নোবেল-লেভেলের মতো কিছু হয়তো কখনও করবেন না। বিজ্ঞানটা জটিল, ইতিহাসও একপেশে—আর সময়িং ব্যাপার। তবে একবার AlphaFold গল্পে ঢুকলে, খুব উচ্চ IQ-এর ধারণা এড়িয়ে চলা কঠিন হয়ে পড়ে।

‍

নোবেলপ্রাইজের ফ্যাক্টস পেজ অনুযায়ী, হ্যাসাবিস এবং জন জাম্পারকে স্বীকৃতি দেওয়া হয় AlphaFold2 তৈরির জন্য—এআই সিস্টেম, যা অ্যামিনো-অ্যাসিড সিকোয়েন্স থেকে প্রায় সব পরিচিত প্রোটিনের স্ট্রাকচার ভবিষ্যদ্বাণী করে। প্রোটিন ফোল্ডিং বহু দশক ধরে বড় এক বৈজ্ঞানিক চ্যালেঞ্জ ছিল। এটা কোনো অ্যাপের ফিচার ছিল না। এটা ছিল জীববিজ্ঞানের ভিত্তিতেই থাকা এক গভীর সমস্যা।

‍

আর আরেকটা গুরুত্বপূর্ণ ব্যাকওয়ার্ড রেফারেন্স: সেই শিশুটাকে কি মনে আছে, যে দাবার বোর্ডে কয়েক চাল আগে ভাবতে শিখেছিল? সেই কিশোরটাকে মনে আছে, যে গেমে সিমুলেটেড দুনিয়া বানাত? সেই গবেষককেও মনে আছে, যে AI নিয়ে আইডিয়া পেতে ইচ্ছা করে মস্তিষ্ককে নিয়ে পড়াশোনা করেছিল? AlphaFold মনে হচ্ছে—এগুলোর সব কিছুরই এক জায়গায় মিলন। স্ট্র্যাটেজিক সার্চ, অ্যাবস্ট্রাকশন, বৈজ্ঞানিক যুক্তি, দীর্ঘমেয়াদি পরিকল্পনা, ডোমেইন-পার synthesis—সবই এখানে এসে ফল দেয়।

‍

‍

Perrigo’র ২০২৫ সালের TIME প্রোফাইল উদ্ধৃতিতে বলা হয়েছে, হ্যাসাবিস বলেন, “আমি নিজেকে সর্বাগ্রে একজন বিজ্ঞানী হিসেবে চিহ্নিত করি,” এবং জীবনে তিনি যা কিছু করেছেন তার কারণ হলো “জ্ঞান অর্জনের অনুসন্ধান।” এটা অবশ্যই নিজেরাই আইকিউ বাড়ায় না। তবে এতে বোঝা যায় কেন তাঁর বুদ্ধিমত্তা এত দক্ষভাবে কাজে লেগেছে। অনেক মেধাবী মানুষ তাদের প্রতিভা ছড়িয়ে দেয়। হ্যাসাবিস তা কেন্দ্রীভূত করেছেন।

‍

তাহলে ডেমিস হাসাবিসের সম্ভাব্য আইকিউ কত?

এখন আসল কঠিন অংশ: একটা সংখ্যা। এটা কোনো মিথ নয়, কোনো অস্পষ্ট “জিনিয়াস” ধারণাও নয়—একটা বাস্তবসম্মত অনুমান।

‍

উপলব্ধ প্রমাণের ভিত্তিতে, আমরা ডেমিস হ্যাসাবিসের IQ প্রায় 155 বলে ধারণা করছি।

‍

‍

এতে তাকে মোটামুটি ৯৯.৯৯তম পার্সেন্টাইল-এ রাখা যায়—শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতির ওপর নির্ভর করে, যেটাকে প্রায়ই অসাধারণভাবে প্রতিভাবান বা গভীরভাবে প্রতিভাবান বলা হয়।

‍

কেন ১৫৫, ধরুন ১৪০ নয়? কারণ ১৪০ অসাধারণভাবে উচ্চ, কিন্তু হাসাবিসের প্রোফাইলটা “শুধু” টপ-০.৪% বুদ্ধিমত্তার চেয়েও শক্তিশালী মনে হয়। শিশু বয়সেই বৈশ্বিক পর্যায়ে দাবায় পারদর্শিতা, দ্রুতগতির পড়াশোনা, এলিট একাডেমিক সাফল্য, কিশোর বয়সে পেশাদার প্রোগ্রামিং—নিউরোসায়েন্স ও এআই—দুটিতেই বড় বড় অর্জন, আর শেষে নোবেল-স্বীকৃত এক বৈজ্ঞানিক ব্রেকথ্রু—এই কম্বিনেশনটা দারুণ মেধাবীদের মধ্যেও বিরল। তুলনার জন্য, আমাদের অনুমান অনুযায়ী তিনি ঠিক তাদের একটু ওপরে যেখানে আমরা পৌঁছেছিলাম স্টিফেন হকিং-এ—আরেকজন বিজ্ঞানী, যার জীবনীও স্পষ্টভাবে ইঙ্গিত দেয় চরম টেইলের দিকে।

‍

তাহলে ১৭৫ কেন না? কারণ আমাদের দু’পা মাটিতে রাখা উচিত। জীবনীভিত্তিক IQ হিসাব সবসময়ই আনুমানিক, আর ইন্টারনেট কালচার প্রতিটা বিখ্যাত বিজ্ঞানীকেই যেন কমিক-বুক সুপারব্রেনে বদলে দেয়। আসল বুদ্ধি কিন্তু “এক লাইনে” সমান নয়—কিছুটা গাঁটানো। এটা আসে শক্তি, অভ্যাস, সুযোগ, মেন্টর আর কঠিন সমস্যায় দশকের পর দশক ডুবে থাকার অদ্ভুত আগ্রহ—সব মিলিয়ে।

‍

‍

তবে, আপনি যদি জিজ্ঞেস করেন—হ্যাসাবিস কি সেই মানবতার ছোট্ট অংশে পড়ে যেখানে কাঁচা যুক্তিশক্তি, স্ট্র্যাটেজিক কল্পনা, আর আন্তঃবিষয়ক সমন্বয় একসাথে মেলে—আমি দ্বিধা না করেই বলব, হ্যাঁ। তার জীবন আমাদের বারবার একই উত্তরই দিচ্ছে, শুধু ভিন্ন ভিন্ন সুরে।

‍

তাই না—আমরা ডেমিস হাসাবিসের আসল IQ জানি না। তবে যদি বুদ্ধিমত্তা হয় দ্রুত শেখার ক্ষমতা, বিভিন্ন ক্ষেত্রে দক্ষতা বদল করা, অনেক দূর এগিয়ে পরিকল্পনা করা, এবং এমন সমস্যার সমাধান করা যা অন্য খুবই মেধাবী মানুষদের ঘাম ঝরায়—তাহলে তার জীবনী কিন্তু দেখায়, তিনি সত্যিই খুবই বিরল এক পর্যায়ের মাইন্ড নিয়ে কাজ করেন। যেন প্রায় সারাজীবন তিনি অল্প কয়েক চাল আগেই “করে রেখেছেন”।