Beynimizin öğrenme sisteminde çığır açan yeni keşif
Beyin, yeni maharetler kazandığımızda, hafızamızdaki bilgileri çağırdığımızda yahut günlük zorluklarla başa çıktığımızda daima öğrenir. Lakin son yapılan araştırmalar, beynin düşündüğümüzden çok daha karmaşık ve yenilikçi bir öğrenme sistemine sahip olduğunu ortaya koyuyor.
Sinir bilimi yıllardır, “birlikte aktifleşen nöronlar, birlikte bağlanır” prensibiyle öğrenmeyi açıklıyordu. Hebbian öğrenme olarak bilinen bu teoriye nazaran, tıpkı anda faal olan iki nöron ortasında bağlar güçlenir; bu da hafıza ve öğrenmenin temel sistemi olarak kabul edilirdi. Lakin Stanford Üniversitesi’nde gerçekleştirilen ve Science mecmuasında yayınlanan yeni bir çalışma, bu klasik görüşe meydan okuyabilecek çığır açıcı bulgular sundu.
Araştırmada, farelerin kolay vazifeleri yerine getirmesi sırasında kullanılan özel biyosensörlerle nöronlar ortasındaki sinapsların gerçek vakitli davranışları gözlemlendi. Bilim insanları, tüm sinapsların aynı kuralları takip etmediğini keşfetti. Birtakım temaslar Hebbian modeline uygun olarak güçlenirken, başkaları büsbütün farklı kurallar uyguluyordu. Dahası, birebir nöronun farklı kısımları bile eş vakitli olarak başka öğrenme stratejileri benimseyebiliyordu. Bu bulgular, beynin öğrenme sisteminin kestirim edilenden çok daha esnek ve çeşitlilik gösteren bir yapıya sahip olduğunu kanıtladı.
Peki, beynin bu eşsiz öğrenme yapısının sonuçları neler? Keşif, öğrenme sistemleri hakkındaki bilgilerimizi derinleştirirken, ruh sıhhati için de kritik ipuçları sunabilir. Örneğin depresyon üzere rahatsızlıklar, hudut ilişkilerindeki zayıflıklarla ilişkilendiriliyor. Beynin sinaptik seviyede öğrenme formunun daha yeterli anlaşılması, bu ilişkileri yine inşa etmeye yahut dengelemeye yönelik gayeli terapilerin geliştirilmesine kapı aralayabilir.
Yapay zekayı da etkileyebilir
Ayrıca, yapay zeka araştırmalarında da bu bulguların tesirleri büyük olabilir. Günümüzde yapay hudut ağları genelde tek tip öğrenme kurallarına dayanıyor. Halbuki beynin çoklu öğrenme yapısı, daha esnek ve aktif algoritmaların geliştirilmesi için ilham kaynağı olabilir.
Henüz cevaplanması gereken birçok soru bulunsa da, bu keşif beyin araştırmalarını yeni bir düzeye taşıyor. Farklı sinapsların neden farklı kuralları takip ettiği ve bu çeşitliliğin beyefendisine kazandırdığı öbür avantajlar üzere bahisler hâlâ tam manasıyla açıklanmış değil. Yeniden de, hafızamızın ve öğrenme biçimimizin sırlarını çözmeye yönelik bu ilerlemeler, bilim dünyasında gelecek için umut verici bir perspektif sunuyor.
Chip Alıntıdır…
