Beyin Bilgiyi Nasıl İşliyor??

Beyin Bilgiyi Nasıl İşliyor

Bundan iki yıl önce State University of New York Dawnstate Tıp Merkezi‘ndeki bilim adamları, beyinlerine elektrot yerleştirilmiş farelerin uzaktan kumandalı oyuncaklar gibi bir labirentin içinde yönlendirilebileceğini ortaya koydu

İçinde kablosuz bir verici bulunan bir dizüstü bilgisayarından yararlanan araştırma ekibi, önce farenin bıyıklarının duyarlılığının yöneten beyin hücrelerini uyardı; daha sonra farenin zevk merkezlerine zap yaparak bu sinyalleri güçlendirdi Böylece deney amacına ulaştı Bilim adamları bu kadar basit bir mekanizma ile canlı bir robot yapmış oldu

Arama Motorları Gibi

İki yıl önceki bu olay, medyada büyük bir gürültü koparttı İnsanların beyinlerine ameliyatla elektronik cihazların yerleştirilip robotlara dönüştürülmesinin hiç de uzak bir olasılık olmadığını göstermesi açısından bu deney pek çok yayın organının ve tanınmış yazarın ilgisini çekti Economist dergisi sinir teknolojisinin “insanlığın temel doğasını ters yüz edebilecek” sınıra yaklaştığına dikkat çekerken, New York Times gazetesinin köşe yazarlarından William Safire , “insanlığın kontrolünü ele geçirmeye hevesli örgütler beynimizin içindekileri okuyabilecek” diyerek özel yaşamların tehdit altında olduğunu ileri sürdü

MIT olaya daha olumlu yaklaştı Üniversitenin yapay zekâ bölümünden Rodney Brooks , Technology Review dergisinde yer alan makalesinde, 2020 yılında beynimize yerleştirilen elektronik devrelerden yararlanarak “Google” tipi arama motorlarını yalnızca düşünerek kullanabileceğimizi yazdı

Bütün bu fütüristik senaryolar ne kadar gerçekçi?? İnsan aklını okumak ve kontrol altına almak için sinir bilimciler öncelikle beynin içinde yol alan elektrokimyasal pulsları algılara, anılara, duygulara ve kararlara dönüştüren kuralları çözmek zorundadır Sinir kodu (nöral kod) olarak adlandırabileceğimiz *okuyucu bunları beynin yazılımı olarak düşünebilir- olgunun şifresini çözmek, beyin-makine arayüzleri konusuna ilgi duyan pek çok bilim adamının en büyük arzusudur Robot fareler deneyinin ekibinden John Chapin , “Eğer gerçek bir sinir bilimci iseniz, oynamak istediğiniz oyun bu olmalıdır” diyor

Chapin sinir kodu konusunu, bilimin diğer iki büyük bilinmezi ile aynı kefeye koyuyordur Bunlardan biri evrenin kökeni , diğeri ise Dünya’daki yaşamın kökenidir Sinir kodu bu diğer ikisinden de önemli olabilir Bunun deşifre edilmesi, prensipte hasta beyinlerin tedavisinden sağlıklı olanların gücünü artırmaya dek çok geniş bir spektrumda insanlara yol gösterecek Sözgelimi bu bilgiler, insan yeteneklerine sahip bilgisayarların geliştirilmesini sağlayabilir

Öyleki bu bilgisayarlar “2001: A Space Odyssey”deki HAL’dan bile daha zeki olabilir Sinir kodları ayrıca, en derin felsefi soruların da yanıtlanmasını kolaylaştırabilir Bunların başında akıl-vücut problemi geliyordur Nihai olarak beynimizin kişiye özel kimlik ve özerklik duygusunu nasıl oluşturduğu konusu da daha sağlam bir zemine oturtulabilecek

Bilimin en gizemli konularının başında gelmesinin yanı sıra, sinir kodu, çözümü en zor soruların başında geliyordur Son yüzyılda öğrendikleri tüm bilgilere karşın, sinir bilimciler beyin hücrelerinin bilgiyi nasıl işlemden geçirdiği konusunda çok küçük bir ilerleme kaydettiler “Bugün geldiğimiz nokta, yüzyıl boyunca vücudu inceledikten sonra “Testisler idrar mı üretiyor yoksa sperm mi??” sorusunu hâlâ yanıtlayamamak gibi bir şey” diye konuşan San Diego’daki Kaliforniya Üniversitesi’nden sinir bilimci S V Ramachandran , “Beyindeki sinir kodları konusunda bildiklerimiz hâlâ çok ilkel düzeyde” diyor

SİNİR KODLARIN İŞLEYİŞİ

Sinir kodu genellikle dijital bir bilgisayarın işletim sisteminin temelini oluşturan makine koduna benzetiliyodur Transistörler gibi, nöronlar açma/kapatma düğmesi (devre anahtarı) veya mantık kapıları gibi çalışır Nöronlar, dijital bilgisayarların temel bilgi ünitelerine benzer şekilde, eylem potansiyelleri adı verilen elektrokimyasal pulsları emer ve yayar

Ancak beyin o kadar karmaşık bir yapıya sahiptir ki, bugünkü bilgisayarların çalışma prensipleri beynin yanında çok basit kalır Tipik bir beyinde 100 milyar hücre bulunur -Samanyolu galaksisinin içindeki yıldız sayısı ile aynı- Ve her hücre sinapslarla (iki nöronun birleştiği nokta) 100000 dolayında diğer hücrelere bağlanır Hücreler arasındaki sinapslar hormon ve nörotransmiterler tarafından yıkanır Bu hormon ve nörotransmiterlerin görevi sinyal iletisini rayına oturtmaktır Ve bu sinapslar sürekli olarak, yeni deneyimlere maruz kaldıkça oluşur ve kaybolur, zayıflar ve güçlenir

Her sinapsın saniyede tek bir eylem potansiyelini işlemden geçirdiğini ve bu işlemlerin beynin hesaplamalarının bir ürünü olduğunu varsayalım O zaman beynin saniyede en az bir katrilyon işlem yapıyor olması gerekir Bu da en gelişmiş süper bilgisayarların yaptığı işlem sayısından bin misli fazladır İngiltere’deki Open Üniversitesi’nden nörobiyolog Steven Rose , her sinapsın altında veya üzerinde çok sayıda işlemin sürdürülme olasılığı üzerinde duruyor

İYİMSERLİĞİ ELDEN BIRAKMAMAK GEREK

İyimserlerin anımsadıklarına göre geçen yüzyılın ortalarına doğru bazı genetikçiler genetik kodun kırılmayacak kadar karmaşık olduğunu düşünüyorlardı Derken 1953 yılında Francis Crick ve James Watson DNA’nın yapısını ortaya çıkarttılar Bunun üzerine bilim adamları çifte sarmalın, tüm organizmaların kalıtsallığını yöneten, şaşırtıcı derecede basit bir genetik kodu taşıdığını keşfettiler Ancak sinir kodunun bu kadar zarif ve geniş kapsamlı bir çözümünün bulunmaması çok büyük bir olasılık Duke Üniversitesi’nden sinir-protezi uzmanı Miguel Nicolelis, beynin son derece “esnek, dinamik ve bir andan diğerine sık sık değişen bir yapı” sergilediğine dikkat çekerek, “Bu nedenle kod sözcüğünü kullanmamak daha doğru olabilir” diyor

Nicolelis, bilimin bir gün gelip beynin bilgi işleme becerisini tümüyle ortaya çıkartacağına inanıyor Tümünü olmasa bile, felçli ve görme engelli hastalar için sinir protezinde büyük gelişmeler sağlayacak kadar bilgiyi elde etmeleri bile çok önemli Nicolelis’e göre, aklımızın bazı özellikleri gizini koruyacak gibi duruyor, çünkü en anlamlı düşüncelerimiz ve anılarımız bir kodun veya bir dilin içine kayıtlıdır Bu kod ve dil de o insana özeldir Dolayısyla beynin her zaman bir miktar bilinmezlik içermesi kaçınılmaz oluyor

Bu bağlamda bir kötü bir de iyi haberimiz var Kötü haber, yeni bir lisanı anında öğretecek veya bir dostumuzla “zihinsel telefon” konuşmaları yapmamızı sağlayacak beyin “çipleri”nin üretiminin hiçbir zaman mümkün olmayacağıdır İyi haber ise, belleği yanıltarak veya düşünceleri tarayarak bizleri insansı-robotlara dönüştürecek implantların söz konusu bile olmayacağıdır

40 YIL ÖNCEKİ SPEKÜLASYONLAR

Robor sıçanların 2 yıl önce medyada koparttığı gürültü, bundan 40 yıl önce Yale Üniversitesi’nden sinir bilimci José Delgado ‘nun çalışmalarının yarattığı sansasyonun bir benzeriydi Dalgado 1964 yılında boğa, kedi, maymun, hâttâ psikiyatri hastaları üzerinde sürdürdüğü deneyleri ile uzun süre manşetlerden inmedi Hastalarının beyinlerine elektrotlar bağlayarak veya beyinlerine implantlar yerleştirerek, bunları cinsel açıdan uyardı, uyku durumuna geçirtti, korkmalarını ve öfke duymalarını sağladı 1969′da kaleme aldığı “Aklın Kontrolu: Psikolojik Olarak Uygarlaştırılmış Topluma Doğru” kitabında Delgado, beyni uyaran tekniklerden yararlanarak topluma ters düşen özelliklerin ve şiddet içeren saldırganlığın önlenebileceğini savunuyordu

Delgado’nun çalışmaları *kısmen Pentagon tarafından destekleniyordu- yurttaşlarını robotlara dönüştürecek yönetimlere atfedilen komplo teorilerinin doğmasına yol açtı Bu “Orwell’ci olasılıkları” gerçekçi bulmayan Delgado, kendi geliştirdiği teknolojinin güvenilmez olduğuna ve aklı yönetmek için gereken hassasiyeti içermediğine dikkat çekti Yazdığına göre bu gelişmenin önündeki en önemli engel, bilginin işlenmesi ile ilgili bilgilerimizin çok yetersiz olmasıydı Şu anda 89 yaşında olan Delgado beyin-makine arayüzleri ile ilgili gelişmeleri izliyor Bu arada beynin dışarıdan kumanda ile uyarılması potansiyelinin, sinir kodunun çözümünün çok zor olması nedeniyle henüz söz konusu olmadığına inanıyor

Delgado’nun çalışmalarını büyük bir hevesle sürdürdüğü günlerde, sinir bilimciler beynin, İngiliz sinir biyoloğu Edgar Adrian ‘ın 1930′lu yıllarda keşfettiği tek, basit bir kodlama programından yararlandığını sanıyordu Yılan balıkları ve kurbağaların duyusal sinir hücrelerini ayrıştırmayı başaran Adrian, duyusal uyarının yoğunluğu arttıkça nöronun ateşleme hızının da arttığını keşfetti Adrian’dan sonraki 20 yılda yapılan araştırmalar, tüm hayvanların sinir sistemlerinin bilgiyi bu yöntemle aktardığını ortaya çıkarttı Bilgi aktarım yöntemine hız kodu adı verildi Bilim adamları ayrıca spesifik nöronların, dikey çizgileri görmek, spesifik bir perdeden gelen sesi duymak gibi son derece spesifik görevler yüklendiğini de keşfetti Bütün bunlar, beyindeki doğru sinir kümesine doğru miktarda elektrik akımı verildiği takdirde beynin kontrolünün mümkün olabileceğine işaret ediyordu

GEÇERLİLİĞİ SORGULANAN GÖRÜŞLER

Ne var ki kısa sürede işlerin sanıldığı kadar basit olmadığı anlaşıldı Son çalışmalar, beynin bilgiyi nasıl işlemden geçirdiğine ilişkin temel iki görüşün geçerliliğine gölge düşürdü Bunlardan biri nöronların basit olarak spesifik görevleri yerine getirdiği düşüncesiydi Çünkü hücrelerin farklı işleri yapacak şekilde yeniden eğitilebileceği anlaşıldı Sözgelimi yüz ifadesinden sorumlu olan bir sinir hücresi parmakları oynatma görevini üstlenebiliyor

Sinir devrelerimiz sürekli olarak görev değişimi yapıyor ve bu değişim yalnızca çocukluk evresi ile sınırlı değil San Francisco’daki Kaliforniya Üniversitesi’nden Michael Merzenich , sinir devrelerinin yaşam boyunca görev değişikliğine gittiğini belirterek, nöronların değişim geçirme yeteneklerinin tahminlerin üzerinde olduğunu söylüyor

Geçerliliği sorgulanan bir diğer görüş de beyin hücrelerinin kendilerini yalnızca ateşleme hızı ile ifade edebildiği ile ilgili Hız kodları bu bağlamda yetersiz kalıyor Hız kodlarını, bu görüşe göre bilgiyi yalnızca ses perdesini değiştirererek ifade eden lisana benzetebiliriz

Bunun sonucunda beynin çok gürültülü ve işe yaramaz bir organ olduğu düşünülebilir Oysa bir sinyalin gerçek sayılabilmesi için hücrenin saniyede 2 ile 50 kez ateşlemesi gerekir Birbiri ardına oluşan uç noktalar (spike) arasındaki aralık çeşitliliğinin hiçbir anlamı olmadığı düşünülüyordu Ancak şimdi bazı sinir bilimciler bazı bilgilerin bu aralıkların içinde gizli olduğuna inanıyor Zaman kodları adı verilen bu görüşe göre büyük miktarda bilgi bir veya iki uç nokta ile ifade edilebiliyor

Zamana duyarlı bir başka kod da, senkronize bir şekilde ateşleyen bir grup nöronla ile ilgili Son bulgulara göre senkronizasyon dikkatimizi bir nokta üzerinde yoğunlaştırmamızı sağlıyor Gürültülü bir kokteyl partide, yanı başınızdaki bir kişinin sizinle ilgili bir şeyler söylediğini duyduğunuz anda, partinin gürültüsünü geri plana atıp bu konuşmaya kulak misafiri olursunuz Bu beceriyi size kazandıran senkronize olarak ateşlenen nöronlardır

Bir diğer kod da Berkeley’deki Kaliforniya Üniversitesi’nden Walter J Freeman ‘ın ortaya attığı kaotik kod’dur Freeman, eylem potansiyellerinin ve nöronların tek tek ele alınmasının yanlışlığına değiniyor Eylem potansiyelleri verileri düzenler, kolay öğretilir Verilerin de uç noktalar yardımıyla iletildiği düşünülür Oysa Freeman’a göre uç noktalar yalnızca getir-***ür işini yapan “office boy”lardır Bunlar beyne ham duyusal bilgiyi taşır Ancak bu aşamadan sonra daha gizemli, geniş ölçekli bir süreç devreye girer

Freeman’a göre kavrama eyleminin en önemli parçaları, elektriksel ve manyetik alanlardır Bunları sinaptik akımlar yaratır Bu alanlar oldukça kaotiktir Kaotik olmaları bunların gizli ve karmaşık bir düzeni saklamalarından ve en ufak bir etkiye duyarlı olmalarından kaynaklanır Buna kelebek etkisi adı verilir Kulağa bir ses girdiği zaman bir dizi eylem potansiyeli tetiklenir Potansiyellerin harekete geçirdiği elektriksel faaliyet dalgaları kaotik bir düzen içinde kortekste yol alır Bu kaotik düzen giderek son derece hassas ve dakik bir algı ile son bulur “Telefon çaldığı zaman telefonu açar ve bir ses duyarsınız” diye konuşan Freeman, “Ve duyduğunuz seslerin ne anlama geldiğini anlamadan kiminle konuştuğunuzu ve arıyanın hangi duygudurumu içinde olduğunu anlarsınız” diyor

BÜYÜKANNE HÜCRESİ VARSAYIMI

Hız kodlarına alternatif oluşturan bu görüşlerin hiçbiri bilimsel olarak kanıtlanmış olmasa da beynin bilgiyi nasıl işlemden geçirdiği konusuna ışık tutuyor UCLA Tıp Fakültesi’nden sinir bilimci ve sinir cerrahı Christof Koch ve Itzhak Fried son olarak “büyükanne varsayımı” olarak bilinen çok eski bir görüşü yeniden ele aldılar Bu görüşün uzun süre gözardı edilmesinin nedeni çok basit ve tutarsız olmasıydı Basit olarak bu varsayıma göre beynimizdeki bellek bankamızda her insan, her mekân veya büyükanne gibi düşüncelerimizi meşgul eden her şey için tek bir nöron tahsis edilmiştir Teorisyenlerin pek çoğu bu kadar karmaşık bir kavramın geniş bir hücre popülasyonunun desteğine ihtiyaç duyduğunu düşünüyordu

Fried ve Koch büyükanne hücreleri gibi davranan bazı hücrelerle karşılaşınca bu eski varsayımı yeniden gözden geçirmeye karar verdiBilim adamları denek olarak epilepsi hastalarından yararlandı Deneklerin beyinlerine geçici elektrotlar yerleştirildi Hastalara bazı hayvan, insan ve değişik nesnelerin görüntüleri gösterilirken elektrotlardan gelen veriler ekrandan izlendi Hastalardan birinin amigdalasında tek bir nöronun aynı kişinin üç farklı görüntüsüne tepki verdiği görüldü Başka bir hastanın kortikal hücresinin de Simpsons karakterlerine benzer şekilde tepki gösterdiği izlendi Bir sonraki deneylerinde Koch ve Fried, deneklere büyükannelerinin fotoğraflarını göstermeyi planlıyor Böylece büyükanne hücrelerinin gerçek yerini tespit edebilecekler

Koch bulgularının mantıklı olduğunu ileri sürerek, beynimizin, düşüncelerimizi meşgul eden bazı insan ve nesnelere spesifik hücreler tahsis ettiğini belirtiyor Nöronların basit bir “eşik” düğmesi olmasının ötesinde, daha farklı işlevleri olduğu düşünülürse Koch’un öngörüsü daha da anlam kazanıyor Tipik bir nöron diğer binlerce hücreden veri alır Ancak bu hücrelerden bazıları nöronun ateşlemesini destekleyeceği yerde baskılayabilir Bunun karşılığında nöron, pozitif veya negatif geribesleme döngüsünde, aynı hücreleri ateşlemeleri için tetikleyebilir de baskılayabilir de

Başka bir deyişle tek bir nöron, basit bir anahtardan çok mini bir bilgisayara benzer Eğer bu görüş doğru ise anlamlı mesajlar yalnızca çığlıklar atan bir nöron sürüsü tarafından değil, fısıltı halinde konuşan küçük bir nöron gruba tarafından da iletilebilir Koch, sinir teknolojisi ne kadar gelişirse gelişsin “Beynin ahenksiz gürültüsü içinde bu cılız sinyalleri sezmek inanılmaz derecede zordur” diyor

HASTALAR İÇİN SİNİR PROTEZLERİ

Pek çok bilim adamı bütün bu bulgulardan yararnarak felçli hastalara sinir protezleri yerleştirmenin yollarını aradılar Bunların arasında yer alan Pittsburgh Üniversitesi’nden Andrew Schwartz, bir maymunun motor korteksine yerleştirilen elektrotlar, spesifik bir kol hareketiyle eşleşen sinyalleri tespit edebildi Aynı sinyaller bir robot kolunda benzer hareketleri de başlatabiliyordu Maymunun kolları vücuduna bağlandığı zaman, maymun sadece düşünceleri ile robotun kolunu kontrol edebildi Ancak bu süreçte tümüyle farklı sinir sinyalleri söz konusuydu Bu bulgular nöronların kodlama davranışının farklı koşullarda değiştiğinin gösteriyor “Belirli amacı hedefliyorsanız, hareket eden bir hedef ile karşı karşıya kaldığınızı anlıyorsunuz” diye konuşan Schwartz, “Belirli bir zaman dilimi içinde bir şey hakkında tahminde bulunmak, bunun aynı şekilde kalacağı anlamına gelmaz” diyor

Sinir kodunun değişebilir olması, sinir protezi tasarımcıları için sanıldığı kadar kötü bir haber değil Kaldı ki beynin yeni bilgi işleme planları geliştirme kapasitesi, işitme sorunu olan 50000 kişiye yerleştirilen yapay koklea’nın (kulak salyangozu) başarısını açıklayabilir Koklea’ların ticari versiyolarında bir dizi elektrot kullanılır Bunların herbiri farklı perdeden gelen seslere uyumlu elektriksel sinyalleri kanalize eder Eski telefon kablolarında olduğu üzere, bu elektrotlar sadece tek bir nöronu değil, pek çoğunu aynı anda uyarır

Beynin, bilim adamların bilgisizliğini örtbas etme yeteneği oldukça sınırlı Diğer sinir protezlerinden alınan sonuçlar ne yazık ki kulak implantları kadar başarılı değil Yapay retina denilen ışığa duyarlı çipler, bugüne dek az sayıda görme engelli hastada denendi Ancak hastalar yalnızca ışık çakmaları gördüklerini söylüyor Ve Schwartz’ın maymunları gibi, az sayıda felçli insan beyinlerine yerleştirilen çipler üzerinden bilgisayarlarına kumanda etmeyi başardı Yine protezlerin güvenilir olduklarını söylemekmiçin çok erken

Herşeye karşın, yapay koklea’ların başarısı ve beynin uyum yeteneğine ilişkin diğer bulgular beyin-makine arayüzleri konusunda iyimserliği besliyor Belleği güçlendirmek için beyin implant’leri projesini yürüten Los Angeles’teki University of Southern California’dan Ted Berger bu konuda şöyle konuşuyor: “Biz ilerde başarılı olacağımıza inanıyoruz Bellek hücresinin mükemmel bir kopyasına ihtiyacımız yok Mümkün olduğunca orjinaline benzetmek yeterli olabilir Beynin geri kalan kısmı uyum sağlayabilir”

Bu arada sinir bilimcilerin doğruluğuna inandıkları tek nokta, bilimin beynin nasıl çalıştığını anlamasının ve kontrol etmeye kalkışmasının önündeki en büyük engel her insanın farklı olması Tüm insanlar “evrensel bir işletim sistemi”ne sahip olmakla birlikte, Freeman’a göre tek yumurta ikizlerinin bile yaşam öyküleri farklı Çünkü bellekleri, algılamaları ve tercihleri farklı

Freeman, görme engellilerin görüşünü düzelten veya felçlilerin bilgisayarlara basit kumandalar göndermelerini sağlayan protezler gibi görece olarak basit sinir protezlerinin önünün açık olduğuna, ancak beynimizn karmaşık ve farklı olması nedeniyle akıl okuma gibi daha iddialı projelerin gerçekçi olmadığına inanıyordur

Kaynak:Enginbilim( Discover, Ekim 2004 /Cumhuriyet Bilim Teknik-Reyhan OKSAY)