Beynin Renk Kataloğu (Pantone): Renkleri Nasıl Algılıyoruz?

Sinirbilim araştırmacısı olarak Ulusal Sağlık Örgütü’nde çalışan ve aynı zamanda bir sanatçı olan Bevil Conway, renkleri oldukça seviyor. Özellikle Holbein şirketi tarafından yapılan sulu boyaları çok beğeniyor ve diğer boyalarda bulamayacağımız, gerçekten güzel bir mor rengin olduğunu düşünüyor. Conway, bulması zor olan, mesela şirketin “Mars Menekşesi” olarak isimlendirdiği ve neredeyse kahverengi olan bir renge veya daha merlotlu (bir çeşit Fransız üzümü) olarak tanımlanan "Kinakridon Menekşe" gibi belirli tonun peşindeyse, renkleri benzerliğe göre düzenleyen bir Holbein kataloğuna göz atabilir. Duvarını boyamayı düşünen herkes, parlak sarılardan yeşillere, mavilere, morlara ve kahverengiye dönüşen bu renk çizgilerine aşinadır.

Ancak Conway eğer Pantone gibi başka bir boya şirketinde alışveriş yapmaya karar verirse, "renk alanı" olarak da bilinen bu katalog, farklı bir şekilde karşısına çıkacaktır. Aynı şekilde ışık ve renk ölçümlerini araştıran ve standartlaştıran bir kuruluş olan Commission Internationale de l'Éclarage’ye danışmayı seçerse de bambaşka bir renk haritası bulacaktır. Conway bu seçeneklerden dolayı şaşkınlık içerisindeyken, aklına şu soru geldi:

Neden bu kadar farklı renk alanları var ve bu alanlar, gerçekten nasıl görüp algıladığımız ile ilgili temel bir şeyi yansıtıyorsa, tek bir renk alanı olması gerekmez mi?

Bin yıldır araştırmacılar ve felsefeciler insanların renkleri nasıl algıladıkları ve renk tonları arasındaki bağlantının nasıl olduğuna dair cevaplar aramışlardır. Örneğin, mavi renk için dillerinde herhangi bir sözcük olmayan Antik Yunanlılar renklerle ilgili şunları tartışmışlardı: Tüm renkler, Platon'un teorisinde olduğu gibi, kırmızı, siyah, beyaz ve ışığın karışımı mıydı, yoksa Aristo’nun öne sürdüğü gibi tanrılar tarafından cennetten gönderilen gün ışığı mıydı ve her renk siyah ile beyazın veya karanlık ile aydınlığın bir karışımı mıydı? Isaac Newton ise prizma ile yaptığı deneyde gökkuşağını oluşturan ana bileşenleri tanımladı ve bu da onu diğer tüm renklerin 3 ana renkten meydana geldiğini düşünmeye yönlendirdi. Bu renkler kırmızı, sarı ve maviydi.

Bugün, renk algısı konusundaki bilimsel anlayışımızın kökleri biyolojiye dayanmaktadır. Her renk elektromanyetik spektrumun belirli bir bölümünü temsil etse de insanlar bu spektrumun yalnızca "görünür ışık" olarak bilinen bölümünü görebilir. İnsanlara göre görünür ışık olan dalga boylarında kırmızılar en uzun olan iken, morlar ve maviler en kısa olandır. Işık fotonları, gözdeki fotoreseptörleri uyararak bu bilgiyi elektrik sinyallerine dönüştürüp retinaya gönderir. Bu sinyaller işlenerek beynin görsel korteksine gönderilir.

Ancak göz ve sinir sisteminin bu ışık dalgaları ile nasıl iletişim halinde olduğunun mekanizmasıyla, insanın bir rengi öznel bir şekilde nasıl algılayabildiği tamamıyla iki farklı şeydir. Buna kualia adı verilir.

Amazon

Allen Beyin Bilimi Enstitüsünde (İng: "Allen Institute for Brain Science") renk algısının nörolojisini inceleyen kıdemli bilim insanı olan Soumya Chatterjee, sinirbilimin, sinyal dönüşümleri üzerine bir çalışma olarak tanımlanabileceğini söylüyor. Ayrıca Chatterjee, retinadaki foto reseptörler bilgiyi görsel kortekse aktardıktan sonra, bilginin dönüştürülmeye devam ettiğini ve bilim insanlarının henüz bu dönüşüm dizilerinin algıya veya bir kişinin sahip olduğu renk deneyimine nasıl yol açtığını anlamadıklarını anlatıyor.

Rengin bazı özelliklerini zaten kesin olarak ölçebiliyoruz. Bilim insanları, ışığın dalga boyunu, bir rengin parlaklığını veya ışıltısını hesaplayabilmekteler. Ancak insan algısı söz konusu olduğunda, işler biraz daha karmaşık hale geliyor. İnsanlar rengi, ışığın kalitesi veya rengi çevreleyen diğer tonlar gibi bir dizi başka değişkeni hesaba katarak algılar. Bazen bu, beynin aynı nesneyi tamamen farklı iki renk olarak algılayacağı anlamına gelir; bunu aslında çoğumuz bazı ışıklarda beyaz ve altın renginde, diğerlerinde mavi ve siyah görünen ünlü elbiseyle gözlemledik.

Forbes

Bazen bu beyindeki hesaplamalar, tamamen farklı iki girdinin sonucunu aynı çıkarabilir. Örneğin sarı ışığın, beynin sarı olarak anladığı kendine özgü dalga boyu vardır. Ancak tamamen farklı dalga boylarına sahip olan yeşil ve kırmızı ışığı karıştırdığımızda oluşan ışığın fiziksel özellikleri, sarı olarak algıladığımız diğer dalga boylarından farklı olsa da, beynimiz bu kombinasyonu da sarı olarak algılar. Beynimizin bu farklı iki girdiyi niçin birbirine benzer olarak algıladığına bir açıklama getirmek zor bir iştir.

Conway, renkleri düzenlemek ve anlayabilmek için beyindeki nöron aktivasyon modellerine dayandırdığı yeni bir yöntemi öneriyor. Kasım 2020'de Current Biology'de yayımlanan bir makalede Conway, her rengin benzersiz bir sinirsel aktivite modelini ortaya çıkardı.^[1] Çalışmada, deneye katılanların sözlü olarak tanımlanan renge değil, beynin herhangi bir renge verdiği tepkiye odaklandı. Bu yaklaşım sinirbilimcilerin cevap aradığı renkleri nasıl algıladığımız sorusuna bambaşka bir bakış açısı getirdi. Chatterjee bu konuda şöyle söylüyor:

Algı, genellikle bilinen bir nicelik olarak kabul edildikten sonra, araştırmacılar buna yol açan sinirsel süreçleri anlamaya çalışır. Biz ise bu çalışmamızda, algısal değişkeni bilinmeyen olarak alıp (bahsi geçen soyut renk alanı), onu ölçülen sinirsel aktiviteye dayanarak elde etmeye çalıştık.

Elbette Conway, beynin renge tepkisini gözlemlemek için teknolojiyi kullanan ilk kişi değildi. Önceki çalışmalarda bir kişi farklı renklere bakarken neler olup bittiğini gözlemlemek için fMRI verileri kullanılıyordu; ancak bu taramaların gecikmesi beynin bu uyaranları yorumladığı anda tam olarak ne olduğunu yakalamayı zorlaştırıyordu. Ayrıca fMRI taramaları, gerçek nöron ateşlemesini değil, kan akışını ölçtüğü için, beyin aktivitesini izlemenin dolaylı bir yoluydu. Bu yüzden Conway, nöronların ateşlenmesinin elektriksel aktivitesini tespit etmek için manyetik sensörler kullanan manyetik ensefalografi (MEG) adı verilen başka bir yöntem denedi.

MEG tekniği, fMRI'den çok daha hızlıydı. Bu nedenle Conway, denekleri farklı renklere bakmadan önce, renklere bakarken ve sonrasındaki nöron ateşleme modellerini yakalayabildi. Güzellik salonlarındaki dev bir retro saç kurutma makinesine benzeyen MEG makinesine sırayla 18 gönüllü oturdu ve onlara her birinde sarı, kahverengi, pembe, mor, yeşil, koyu yeşil, mavi veya koyu mavi spiraller olan kartlar gösterdi. Daha sonra MEG taraması sırasında deneklerden gördükleri rengin adını söylemelerini istedi.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

Washington Üniversitesi'nde Fizyoloji ve Biyofizik Doçenti Greg Horwitz, Conway'in çalışmayı düzenlerken çok akıllıca davrandığını söylüyor. Bu çalışmada, benzer olduğunu düşündüğümüz renkler değil de, gözdeki foto reseptörlerde benzer reaksiyonları uyandıran renkler kullanıldı. Örneğin, sarı ve kahverengi bizim için çok farklıyken aslında foto reseptörlerdeki reaksiyonları oldukça benzerdir. Bunun anlamı MEG tarafından tespit edilen beyin aktivitesi kalıplarındaki herhangi bir farklılığın, ışık ve gözdeki reseptörler arasındaki etkileşime değil, beynin görsel korteksindeki işlemeye atfedilmesi gerektiğidir. Horwitz bu sürecin fotoreseptörlerden daha karmaşık olduğunu söyleyerek, algılama sürecinin aslında ne kadar karmaşık olduğunu belirtiyor.

Supraconductivite

Conway, daha sonra MEG sonuçlarını okumak ve 18 denek arasında benzer sinirsel aktivite modellerini ortaya çıkarmak için sınıflandırıcı bir yapay zekâ tasarladı. Bunun ardından ise bu modellerin deneklerin gördüklerini bildirdikleri renklerle eşleşip eşleşmediğini görmek istedi. Örneğin belirli bir sinirsel aktivite modeli kişinin koyu mavi bir spiral gördüğünü söylemesi ile her zaman ilişkili miydi? Conway bu konuda şöyle diyor:

Eğer bilginin kodu çözülebiliyor ise, sonrasında bu bilgi beynin geri kalan kısmı için davranış bildirmeye uygun hale gelir.

Başlangıçta Conway, herhangi bir sonuç bulup bulamayacağından emin değildi; çünkü MEG, çok berbat bir uzamsal çözünürlüğe sahip olmasıyla meşhurdur. Makine, beyin aktivitesinin ne zaman gerçekleştiğini belirtmekte oldukça iyidir; ama bunun beynin tam olarak neresinde gerçekleştiğini göstermede pek de iyi değildir.

Ancak daha sonra örüntüler ortaya çıktığında, kod çözücünün bunları fark etmesinin kolay olduğu anlaşıldı. Conway’e göre örüntülere bakmak, hangi renge bakıldığını %90’ı aşan bir doğruluk payı ile çözmek için yeterliydi ve bu akıl almaz bir sonuçtu. Chatterjee, Conway’in MEG yaklaşımının sinirbilimcilerin algı hakkındaki geleneksel sorularını allak bullak ettiğini şu sözlerle ifade ediyor:

Algılama genellikle bilinen bir nicelik olarak kabul görür ki bu deneyde söz konusu nicelik, karttaki spiralin rengidir. Daha sonra araştırmacılar, algılamaya yol açan sinirsel süreçleri anlamaya çalışırlar. Bu deneyde ise Conway, soruya farklı taraftan yaklaşarak önce sinirsel süreçleri ölçtü ve sonra bu süreçlerin deneklerin renk algısını nasıl etkilediğini anlamaya çalıştı.

MEG, ayrıca Conway'in algının zamanla ortaya çıkışını izlemesine olanak verdi. Bu süreç, gönüllünün spirali gördüğü andan rengini yüksek sesle adlandırdığı ana kadar yaklaşık bir saniye sürüyordu. Makine, aktivasyon modelleriyle beyinde renk algısının ne zaman ortaya çıktığını gösterebildi. Ardından bu algının anlamsal bir kavrama dönüşmesi için -yani gönüllünün rengi adlandırmak için kullanabileceği kelimeyi bulması için- yaklaşık yarım saniye daha bu aktivasyonu izledi.

Ancak bu yaklaşımın bazı eksikleri vardı. Conway farklı renklerin beyinde yarattığı farklı desenlerdeki cevapları tanımlarken, bu cevapların beynin tam olarak neresinde olduğunu açıklayamadı. Diğer bir deyişle, 18 deneğin beyinleri sarı, kahverengi veya açık mavi için belirli kalıplar deneyimledi; ancak Conway, bu kalıpların tam olarak beynin neresinde gerçekleştiğini saptayamadı. Ayrıca makalede bu desenlerin oluşma mekanizmasından bahsedilmiyordu. Conway bu konuya şöyle yaklaşıyor:

İlk aşamada sinirsel bir fark olduğunu anlamak çok büyük bir adım. Bir farkın olduğunu bilmek ufuk açıcı çünkü bize insan beyninde bir tür topografik renk haritası olduğunu gösteriyor.

Chatterjee de şöyle diyor:

MEG, küçük nöron toplulukları düzeyine inemese bile, algıladığımız renkler arasındaki ilişkiler kaydedilen aktiviteler sayesinde belirlenebiliyor. Bu da Conway ve arakadaşlarının çalışmasını oldukça yaratıcı ve etkileyici hale getiriyor.

Buna ek olarak Conway, çalışmada MEG’in bu örüntüleri fark etme konusunda yeterince iyi olmadığına dair sunulan argümanların kesin bir şekilde aksini ispatlıyor. Conway, artık MEG'i beyindeki nöronların çok ince uzamsal yapısı ile ilgili her türlü şeyi çözmek için kullanabileceğimizi söylüyor.

Wikiwand

MEG, ayrıca verileri beynin bu sekiz renk spiralini sıcak veya soğuk renk göstermelerine bağlı olarak farklı şekilde işlediğini gösterdi. Conway aynı tonda olan (yani gözümüzdeki fotoreseptörlerince aynı renk olarak algılanan dalga boylarında olan) fakat insanların onları farklı algılamasını sağlayan parlaklık veya ışıltı gibi ayrı değişkenlere sahip renk çiftlerini deneye dahil ettiğinden emin oldu. Örneğin sarı ve kahverengi aynı tonda olup parlaklıkları farklı olan sıcak renklerdir. Aynı durum, soğuk renkler olan mavi ve koyu mavi için de geçerlidir. MEG verileri, mavi ve koyu maviye karşılık gelen beyin aktivitesi modellerinin sarı ve kahverenginin modellerinden daha benzer olduğunu gösterdi. Bu tonların hepsi aynı; ancak parlaklık miktarında farklılık olsa bile, beyin sıcak renk çiftini (iki maviye kıyasla) birbirinden çok daha farklı olarak algılamıştır.

Conway, daha çok rengi test ederek kendi renk alanını dalga boylarına dayanarak değil sinirsel aktivite desenlerine dayanarak oluşturmak için fazlasıyla heyecanlı. Bu konsepti de “beynin pantonesi” olarak tanımlıyor. Fakat araştırmasının nasıl seyredeceği konusunda tamamıyla emin değil. Nasıl ki bir merak olarak başlayan lazer gibi araçlar, araştırmacıların onlarla oynamaya başladıklarında asla hayal etmedikleri çok sayıda uygulamaya sahip olduğu daha sonra anlaşıldıysa, yararlı olduğu ortaya çıkan çoğu şeyin yararlılığının yalnızca geçmişe bakıldığında anlaşılır olduğunu söylüyor.

Conway’in çalışması, belirli renklerin algılanmasını kodlayan sinirsel modellerin tam olarak nerede ortaya çıktığını açıklayamamakla birlikte, araştırmacılar bunun bir gün mümkün olacağına inanıyorlar. Bu kalıpları anlamak, bilim insanlarının, insanların görme deneyimini eski haline getirecek görsel protezler geliştirmelerine veya insanların algıladıkları şeyi tam olarak ifade etmelerini sağlayacak yollar bulmalarına yardımcı olabilir. Ya da belki bu, makinelerin tıpkı insanlar gibi daha iyi ve tam renkli görmeyi öğrenmelerine yardımcı olabilir.

Daha temel bir düzeyde, renk algısının sinirsel aktivite ile nasıl eşleştiğini anlamak, beynin etrafımızdaki dünyayı nasıl anladığımızı anlamaya yönelik önemli bir adım olabilir. Horwitz bu konuda şöyle diyor:

Temsilin algıyla eşleştiği bir beyin alanı bulabilirseniz, bu büyük bir sıçrama olur. Rengin temsilinin deneyimlediğimizle eşleştiği beynin bölümünü bulmak, renk algısının gerçekte ne olduğunu anlamaya doğru büyük bir adım olacaktır.