Evrim Ağacı
Reklamı Kapat

Beynimizin Karmaşık Kararları Nasıl Verdiğini Matematiksel Olarak Açıklayabilir miyiz?

Beynimizin Karmaşık Kararları Nasıl Verdiğini Matematiksel Olarak Açıklayabilir miyiz?
Tavsiye Makale
Reklamı Kapat

Bu yazı, Science Alert isimli kaynaktan birebir çevrilmiştir. Çevirmen tarafından, metin içerisinde (varsa) açıkça belirtilen kısımlar haricinde, herhangi bir ekleme, çıkarma veya değişiklik yapılmamıştır. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Bu haber 4 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.

Şimdiye kadarki biyolojik olarak gerçekçi ilk matematiksel model.

Beynimizin nasıl işlediğini derinlemesine anlamak, bilim insanları için hayranlık verici ve bir o kadar da zorlu bir iş. Yeni çalışmalar, karmaşık bir matematiksel model aracılığıyla zihnimizin iç işleyişine dair daha kapsamlı ve ayrıntılı bilgiler ortaya çıkarmayı vaat ediyor. Birleşik Krallık’tan bilim insanları; beynin karmaşık kararları verme şekliyle uyuşan bu modelin, oluşturulan ilk biyolojik olarak gerçekçi matematiksel model olduğunu belirtiyorlar.

Bu model sadece davranışı önceden kestirmekle kalmıyor; gerçek sinirsel aktiviteyi de tahmin edebiliyor. Model, zihnin karar verme sürecinde izlediği yolları olduğu kadar hatalarımızdan öğrenme ve gelecekteki davranışlarımızı ona göre yönlendirme şeklimizi de simüle ediyor. Araştırmacıların bulguları, zamanla, obsesif kompülsif bozukluktan Parkinson hastalığına kadar birçok durumu daha iyi anlamamızı sağlayabilir.

Model üzerine çalışan araştırmacılardan Johannes Friedrich (Columbia Üniversitesi), bu tür modellerin oluşturulmasının zor olduğunu söylüyor ve nedenini şöyle belirtiyor:

Model, süreçteki her an için tüm olası kararları planlamalı ve hesaplamalar (computation) biyolojik açıdan makul şekilde yapılmalı. Hem insanlar hem de diğer hayvanlar için “karar verme” temel bir yeti olduğundan bu model, beynin nasıl işlediğini anlamamızda önemli bir parçadır.

Friedrich ve çalışma arkadaşları, çalışmalarının odağına alışkanlığa dayalı kararların (üzerinde düşünmeden ve duraksamadan, her gün kullandığınız yoldan işe gitmeniz gibi) yerine; amaca dayalı kararları (her gün kullandığınız yol güzergahında kapanmış bir yolla karşılaştığınızda tepki göstermeniz gibi) aldılar. Alışkanlığa dayalı kararlar hakkında yapılan oldukça çok çalışma varken amaca dayalı kararlar ölçülüp biçilmesi gereken çok fazla değişken kapsadığı için çalışılması daha zor bir alan. 

Araştırmacıların yazdığı girift matematiksel algoritma, deneysel verilerle karşılaştırıldı ve hem davranışsal seçim ihtimallerini hem de karar değişikliklerini ön görme işlemini (karmaşık karar verme sürecinin ayırt edici özelliği) hassas bir şekilde yakaladı. Model; sinir hücrelerinin oluşturduğu bir ağın, belli bir düzende bağlandığında, verilen her durum için en uygun kararı ve sonrasındaki birikimsel ödüllendirmeyi (belirli bir zamana kadarki ödüllendirmenin toplamı) nasıl belirlediğini gösteriyor.

Modelin önemli özelliklerinden bir diğeri ise, sinir kavşaklarının geçmişte neyin işe yarayıp yaramadığına dayanarak kendilerini nasıl yeniden şekillendirebildiklerini ve duruma uyum sağlayabildiklerini açıklaması. Sinir kavşaklarının geçmişe dayalı çıkarsamalarda bulunma özelliği, insanlarda ve diğer hayvanlarda sürekli karşılaşılan bir davranıştır. 

Araştırmacılar; sinir hücrelerini bir araya getiren sinir kavşaklarının, amaca dayalı karar verme sürecinde, seçilen harekete ve anlık ödüllendirmeye bağlı olarak durumların nasıl art arda birbirini izlediği bilgisini işin içine kattığını buldular. Araştırmacılardan Máté Lengyel şunları söylüyor:

Heyecan verici bulduğum diğer bir nokta da şu: Beynin bunu nasıl yapıyor olabileceğinin anlaşılması, şimdiden bize bilgisayarlarda benzer görevleri yapmak için kullanılabileceğimiz yeni algoritmalar sağladı.

Model üzerinde çalışan araştırmacıların bulguları Journal of Neuroscience’de yayınlandı.

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 0
  • Tebrikler! 0
  • Bilim Budur! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: Science Alert | Arşiv Bağlantısı
  • J. Friedrich, et al. (2016). Goal-Directed Decision Making With Spiking Neurons Johannes Friedrich And Máté Lengyel Journal Of Neuroscience 3 February 2016, 36 (5) 1529-1546; Doi: Https://Doi.org/10.1523/Jneurosci.2854-15.2016. Journal of Neuroscience, sf: 1529-1546. | Arşiv Bağlantısı

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 26/09/2020 18:35:09 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/4205

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Reklamı Kapat
Güncel
Karma
Agora
Hastalık
Organ
Elektrik
Nobel Ödülü
Küresel Isınma
Beslenme Davranışları
Veri
Büyük Patlama
Neandertaller
Algı
Gezegen
Sağlık
Koaservat
Mikoloji
Entropi
Beslenme Biçimi
Sürüngen
Doktor
Viral Enfeksiyon
Amerika
Mistisizm
Mikroevrim
Abd
Covid-19
İklim Değişikliği
Daha Fazla İçerik Göster
Daha Fazla İçerik Göster
Reklamı Kapat
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, Evrim Ağacı'nda çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
“Eğer ki herkes birebir aynı kalıptan çıkmış olsaydı, 'güzellik' diye bir şey var olmazdı.”
Marie François Xavier Bichat
Geri Bildirim Gönder