Öğrenmenin 11 Farklı “Yüzü”

Son derece karmaşık yapısıyla bizleri etkilemeye ve şaşırtmaya devam eden beynimizde “öğrenme” işlevinin nasıl gerçekleştiğine ilişkin yeni kanıtlar elde edildi. İsviçre’deki Lozan Federal Teknoloji Enstitüsü bünyesinde yürütülen Blue Brain (Mavi Beyin) adlı araştırma projesine göre beynimiz, bilgi işleme sürecini farklı geometrik şekiller oluşturarak yürütüyor. Üstelik bunlar dört veya beşyüzlü basit şekillerden, 11 yüzlü karmaşık geometrik şekillere dek çeşitlilik gösteriyor.

Temelleri 2005 yılında atılan projenin ana amacı aslında şu: Süper bilgisayarlar aracılığıyla, bir fare beyninin gerçek biyolojik ayrıntılara sahip dijital kopyalarını oluşturmak ve bu kopyalar üzerinde yürütülecek simülasyonlar yardımıyla, memeli beyninin işleyiş şeklini daha iyi anlayabilmek. Şimdiye dek çok sayıda keşfe imza atan ve 170’in üzerinde bilimsel makale üreten projeye ait son bulguysa, beklenmedik bir olguyu gözler önüne serdiği için büyük yankı yarattı.

İnsan beyni, ortalama 86 milyar nöron (sinir hücresi) ve buna yakın sayıda nöron olmayan hücre içeriyor. Söz konusu nöronların yaklaşık yüzde 19’u da, beynin en dış katmanı olan kortekste yer alıyor. Yalnızca memelilerde görülen ve beynimize o tipik kıvrımlı görünümünü veren korteks, kafatasının sınırlı hacmi içinde nöronlar için daha fazla yüzey alanı sağlıyor. Sadece çok küçük boyutlu ve küçük beyinli memelilerin korteksleri kıvrımsız.

Beynin diğer katmanlarıyla ilişki içinde olan korteks, duyu organlarından gelen verilerin algılanıp işlenmesinden ve istemli hareketlerden sorumlu. Ancak bunun ötesinde, dünyayı anlamlı bir şekilde algılayabilmemizi ve onunla düzgün şekilde etkileşime girebilmemizi, diller üretip öğrenebilmemizi ve konuşabilmemizi, hatta soyut düşünme yeteneğimizi de kortekse borçluyuz.

Projenin son çalışmasının yoğunlaştığı yerse, korteksin en gelişmiş olduğu düşünülen kısmı, yani neokorteks. Ekip, 2015 yılında tamamlanmış bir dijital neokorteks modeli üzerinde, cebirsel topoloji olarak bilinen bir matematiksel sistem kullanarak nöronların hareketini inceledi. Nöronlara bir uyarı verildiğinde, bu hücrelerin sanıldığının aksine karmaşık bir ağ şeklinde değil de, son derece yüksek ve ince bir düzen içerisinde çokyüzlü geometrik şekiller oluşturacak şekilde davrandıkları görüldü. Araştırmacılar daha sonra aynı denemeyi, sıçanlardan alınan gerçek beyin dokusunda da uyguladılar ve tıpkı bilgisayar modellemesinde olduğu gibi, çokyüzlü geometrik şekillerin oluştuğunu gözlemlediler. Bilgi işleme sürecine ne kadar çok sayıda nöron bağlantısı katılıyorsa, ortaya çıkan geometrik şekil de o kadar karmaşık ve çokyüzlü oluyordu. En fazla 11 yüzlüye kadar gelişebilen bu geometrik şekiller belirli bir boşluk (kavite) etrafında oluşuyor, bilgi işleme bittikten sonra da hem geometrik şekiller hem de kavite dağılıyordu. Adeta, sıfırdan kademe kademe oluşan ve sonra bir anda dağılıveren bir kumdan kale gibi.

Araştırmacılar bir sonraki adımda, yine cebirsel topoloji sistemini kullanarak, beynin öğrenme işlevinde kilit rol oynayan plastisitenin (uyaranlar karşısında nöronlar arası bağlantıların güçlenmesi veya zayıflaması sürecinin) rolünü incelemeyi planlıyorlar.