Biomedya - Biyoteknoloji & Yaşam Bilimleri

Bir fMRI tarayıcı ve yapay bir sinir ağı – beyni taklit etmek için tasarlanmış bir yapay zeka motoru – yardımıyla yeni çalışma, insan beyninin çalışma şekli ile bir bilgisayar sisteminin çalışma şekli arasında paralellikler çiziyor.

Kafanızdaki bir köpeğin neden gerçek bir köpeğin resmiyle tam olarak eşleşmediğini açıklamanın yanı sıra, bulguların hem zihinsel sağlık sorunları hem de yapay sinir ağlarının geliştirilmesi için önemli etkileri olabilir.

Güney Carolina Tıp Üniversitesi’nden sinirbilimci Thomas Naselaris; “Zihinsel görüntülerin bazı açılardan vizyona çok benzediğini biliyoruz ancak tam olarak aynı olamaz. Özellikle hangi yönlerden farklı olduğunu bilmek istedik” diyor. Ekip; yeterli eğitim verisi verildiğinde resimleri oluşturabilen ve tanımlayabilen üretken bir sinir ağı kullandı ve hem örnek görüntüleri analiz etmeye hem de kendi görüntüsünü oluşturmaya çalışırken nasıl davrandığını inceledi.

Bu analiz daha sonra bir fMRI tarayıcısı ile ölçüldüğü gibi insan beynindeki aktivite ile karşılaştırıldı. Farklı aşamalarda, gönüllülerden bir ekrandaki görüntülere bakmaları ve akıllarında kendi zihinsel resimlerini hayal etmeleri istendi.

Yapay ağdaki ve insan beynindeki sinirsel aktivite en azından bir dereceye kadar eşleşti. Araştırmacılar, hem yapay hem de insan sinir ağlarının daha düşük, daha yoğun biliş seviyeleri ile daha kesin, daha yüksek seviyeler arasında sinyaller geçirme biçimindeki benzerlikleri not edebildiler.

İnsan beyni açısından bir şeye bakmak, gözün retinasından beynin görsel korteksine kadar kesin sinyal vermeyi içerir. Yalnızca bir şey hayal ettiğimizde, bu sinyal daha bulanık ve daha az hassas hale gelir. Naselaris; “Hayal ettiğinizde beyin aktivitesi daha az kesindir. Ayrıntılara daha az ayarlanmış, yani zihinsel görüntülerinizde yaşadığınız tür belirsizlik ve bulanıklığın beyin aktivitesinde bir temeli var” diyor.

Beynin başka bir yerinde ama görsel korteksin dışındaki sinirsel aktivite, hem hayal edilen hem de görüntülenen görüntüler için eşleşiyor gibi görünüyor. Bu, bilim insanlarının beyinlerimizin travmadan nasıl acı çekebileceğini ve travmadan nasıl iyileşebileceğini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilecek bir bağlantı. 

Travma sonrası stres bozukluğu (TSSB) söz konusu olduğunda, etkilenenler genellikle müdahaleci geri dönüşler ve zihinlerindeki resimlerden rahatsız olurlar. Hayal edilen bu resimlerin neden bu kadar canlı olduğunu öğrenince, onları durdurabiliriz.

Araştırmacılar, sonuçları için sınırlamalar ve alternatif açıklamalar olduğunu kabul ediyorlar. Örneğin; konuların resimleri bu şekilde hatırlamıyor olması, ancak geniş konular olması mümkündür. Bir görüntünün zihnimizin gözündeki temsilinin, beynimize nasıl göründüğünü belirlemek ve yorumlamaya yer bırakmak neredeyse imkânsızdır.

Yine de, çalışma, kafamızın içindeki resimlerin sinirsel aktivite açısından nasıl temsil edildiğine ve aynı hileyi taklit etmede daha iyi olmak için yapay sinir ağlarını nasıl eğitebileceğimize dair birçok ilginç veri sunuyor.

Naselaris; “Beynin makinenin yaptıklarından ne ölçüde farklı olduğu, size beyinlerin ve makinelerin farklılıkları hakkında bazı önemli ipuçları veriyor. İdeal olarak, makine öğrenmesini daha beyin benzeri hale getirmeye yardımcı olabilecek bir yönü gösterebilirler” diyor.

Kaynak:  www.cell.com/current-biology/pdf/S0960-9822(20)30494-2.pdf