Beynimiz Çok Gelişmiş Bir Bilgisayar mı, Değil mi?

Beynimizi çok kapsamlı ve gelişmiş bir bilgisayar olarak düşünmeye meyilliyizdir. Çünkü tıpkı bir bilgisayar gibi, etraftan gelen verileri toplar, belli bir merkezde işler ve genler ile çevrenin belirlediği bir altyapı çerçevesinde bu uyaranlara uygun bir cevap üretir. Örneğin ateşe dokunmaktan uzak durur, yemek arar, üremeye çalışır, su peşinde gideriz. Bu yaklaşım öyle yaygındır ki, New Scientist dergisinin 18 Ekim 2018 tarihli bir yazısının başlığı şöyle der: "Beyniniz, 100 milyar mini-bilgisayarın bir arada çalışması gibidir!"

Buna karşılık bazı psikolog ve sinirbilimciler (ve kimi zaman bilgisayar bilimciler de), beynimizin bir bilgisayar olamayacağını, bunun aşırı basite indirgenmiş ve düpedüz yanıltıcı bir metafor olduğunu söylemekte. Bu yazının okurlarının, beynin bilgisayar metaforuna alışık olduğunu tahmin ettiğimizden, tersten başlayalım ve beynin neden bir bilgisayar olmadığı iddiasını anlamak için, Kaliforniya'daki Amerikan Davranışsal Araştırma ve Teknoloji Enstitüsü'nden psikolog Dr. Robert Epstein'in şu sözlerine kulak verelim (makalesinin tamamına Türkçe olarak buradan erişebilirsiniz):

Yeni doğmuş sağlıklı bir bebek, bir düzine kadar refleks ile hayata gelir. Refleksler, hayatta kalmamız için önemli olan çeşitli uyaranlara önceden hazırlanmış tepkilerdir. Örneğin bir bebeğin yanağına dokunursanız, kafasını o yöne çevirecektir. Ağzına bir şey verecek olursanız, emmeye başlayacaktır. Su altına sokulacak olursa, nefesini tutacaktır. Avcuna koyulan bir şeyi öylesine sıkıca tutacaktır ki, neredeyse bir dal üzerinde kendi ağırlığını dengelemesi bile mümkündür. Belki hepsinden önemlisi, yenidoğanlar hızlı bir şekilde değişen çevrelerine adapte olmalarını sağlayan çok güçlü bir öğrenme becerisine sahiptirler. Öyle ki, bu dünya uzak atalarının yüzleştiğinden çok daha farklı içerikte olsa bile uyum sağlayabilirler. Uzun lafın kısası; duyular, öğrenme mekanizmaları, refleksler hayata ne ile başladığımızdır. Düşünecek olursak, bunlar hiç de az buz şeyler değildir. Eğer bunlardan bazılarına doğuştan sahip olmasaydık, hayatta kalmak konusunda büyük sorunlar yaşayabilirdik.

Epstein, bu temel biyolojik arkaplanı, bilgisayarlara şöyle bağlar:

Ama size ne ile doğmadığımızı söyleyeyim: bilgi, veri, kurallar, yazılım, bilgi birikimi, leksikonlar, ifade biçimleri, algoritmalar, programlar, modeller, hafızalar, görseller, işlemciler, alt rutinler, enkoderler, dekoderler, semboller... Yani dijital bilgisayarların bir şekilde zekice davranmasını sağlayan tasarımsal elementlerin hiçbirine sahip değilizdir. Bunlarla doğmamakla kalmayız, aynı zamanda bunları hiçbir zaman geliştirmeyiz de... Bizler, onları nasıl manipüle edeceğimizi belirten sözcükler veya kuralları depolamayız. Görsel uyaranların sembolik gösterimlerini yaratmayız, onları kısa-dönem hafızada saklamayız, sonrasında uzun-dönem hafıza aracına transfer etmeyiz. Bilgiyi, bilgisayarlar gibi toplamayız veya hafıza girdileri olarak görseller veya kelimeler tutmayız. Bilgisayarlar bunların hepsini yaparlar; ancak diğer organizmalar bunu yapamazlar.

Open Clipart

Aslına bakarsanız bu anlatım ilk etapta çarpıcıdır; çünkü ilk bakışta canlılar (ve biz) bunların hepsini aslında yapıyor gibiyizdir. Etraftan veri alırız, bunları kısa ve uzun dönem hafıza olarak ayırt edilebilen hafıza çeşitlerinde saklarız, bunları tetikleyen uyaranlarla karşılaştığımızda bu anıları beynimiz çağırıp kullanabilir, buna uygun tepkiler üretebiliriz. Bunlar, bilgisayarların yaptıklarından çok da farklı değildir.

Ancak Epstein'ın söylemek istediği, bunların bilgisayarlarda yapılış biçimi ile bizim beynimizdeki yapılış biçiminin tamamen farklı olduğu ve arada bir paralellik bulunmadığı yönündedir. Zaten tartışma da, bu analojide (benzetimde) gerçek bir paralellik bulunup bulunmadığı konusundadır. Epstein'ın kendi tarafını savunmasına kulak verelim:

Bilgisayarlar gerçekten de veriyi "işlerler". Sayılar, harfler, kelimeler, formüller, fotoğraflar... Bu bilgilerin öncelikle bilgisayarların kullanabileceği bir formata sokulması gerekir: birler ve sıfırlar ("bitler"). Bunlar, ufak kümeler halinde öbeklenir ("baytlar"). Bilgisayarımdaki her bir bayt 8 bitten oluşur ve bu bitler belli bir şekilde bir araya gelerek "k" harfini üretir. Bir diğer bit grubu "ö", bir diğeri "p", bir diğeri "e" harflerini kodlar ve sona bir tane daha "k" geldiğinde bunu bilgisayar "köpek" sözcüğü olarak algılar. Benzer şekilde, örneğin köpeğim Henry'nin masaüstü arkaplanıma koyduğum fotoğrafı, bu baytlardan bir milyon kadarının ("bir megabayt") çok spesifik bir desen oluşturmasıyla ortaya çıkar. Hatta bu bayt dizisinin etrafına da, bilgisayara o dizinin bir sözcük değil de bir resim olduğunu söyleyen başka özel diziler gelmesi gerekir.

Epstein'ın söylemek istediği, bilgisayarların veriyi işleyebilmek için bu dizileri kelimenin gerçek anlamıyla yer değiştirip, düzenleyip, manipüle etmesi gerektiğidir. Bir metni düzenleyip, bir fotoğrafı rötüşlediğinizde bilgisayarın yaptığı, bu veriyi kodlayan bitlerin yerini değiştirmek, parçalarını düzenlemek, yerine yeni bitler eklemektir. Bu tarz işleri yapan sistemlere "program" ya da "yazılım" deriz. Bunlardan bir dizisi bir araya geldiğinde de bir "uygulama" ("app") elde ederiz.

Ancak insan beyninde bu tarz bitler ve baytlar bulunmaz. Veri, verinin sayısal bir ifadesiyle depolanmaz. Veri işlenirken, o verinin bir kısmında kendini tekrar eden bilgi serisi düzenlenmez, kesilip yapıştırılmaz, değiştirilmez.

George Zarkadakis'in 2015 yılında yayınladığı Kendi Görüntümüzde (In Our Own Image) isimli kitabında, insanların kendi beyinlerini son 2000 yılda ne tarz metaforlar ile betimlediği anlatılmaktadır. İlk başlarda İncil'e dayanan anlatımlarda beyin, "ruh" denen kavramın yaşadığı yer olarak betimlenmektedir. Bu "ruh", yaratıcı tanrı tarafından insana üflenmiştir. Sonraları 3. yüzyıl civarında hidrolik mühendisliğin ortaya çıkması sonucunda beynimiz ve zekamız hidrolik modellerle betimlenmeye başlamıştır. Örneğin fiziksel ve zihinsel fonksiyonlarımızın, vücudumuzda hidrolik-benzeri şekillerde itilen sıvılarla sağlandığı düşünülmüştür. Bu hidrolik benzetimi 1600 yıl boyunca süregelmiştir. 1500'lü yıllarda ise yaylar ve dişliler ile çalışan otomatlar hayal edilmeye ve tasarlanmaya başlanmıştır. Dolayısıyla René Descartes gibi filozoflar, insanların karmaşık birer makina olduğunu iddia etmeye başlamışlardır. 1600'lü yıllarda İngiliz filozof Thomas Hobbs, beyin fonksiyonlarının insan vücudundaki basit mekanik hareketlerin sonucu olduğunu ileri sürmüştür. 1700'lerde elektrik ve kimyaya yönelik keşifler, insan zekasının anlatımının bu tarz metaforlara kaymasına neden olmuştur. 1800'lerin ortalarında iletişim teknolojilerindeki gelişmeler, Alman fizikçi Hermann von Helmholtz'un beyni bir telegrafa benzetmesine neden olmuştur.

Tahmin edilebileceği gibi, 1940'lardan sonra bilgisayar teknolojisinin başlamasıyla birlikte beyin de bir bilgisayara benzetilmeye başlanmıştır. 1951 yılında yayımlanan Dil ve İletişim (Language and Communication) isimli kitabında George Miller, zihnin; bilgi teorisi, hesaplama ve linguistik çerçevesinde detaylı bir şekilde izah edilebileceğini ileri sürerek bilgisayar-beyin ilişkisini perçinlemiştir. Nihayet, 1958 yılında yayınladığı Bilgisayar ve Beyin (The Computer and the Brain) isimli kitabında büyük bilgisayar bilimci John von Neumann, insan sinir sisteminin ilk bakışta dijital bir yapı gibi davrandığını ilan ederek insan zihnini bir bilgisayar olarak görmüştür. Daha güncel olaraksa 2013 yılında yayınlanan Zihin Nasıl Yaratılır (How to Create a Mind) isimli kitabında Ray Kurzweil, insan beynindeki algoritmalar, beynin bilgiyi nasıl işlediği ve hatta beyin yapısının yüzeysel de olsa elektronik devrelere ne kadar benzediği gibi konuları anlatmaktadır. Epstein ise, bunların düpedüz spekülasyon olduğunu ileri sürmektedir.

Epstein'a göre beyinde veriler depolanmaz ve işlenmez. Daha ziyade olan, her bir beynin, her bir yaşanmışlığa göre biyolojik ve kimyasal olarak değişmesidir. Yani beynimiz bir organ olarak her bir deneyimle değişir, farklılaşır. Örneğin piyano çalmayı öğrendiğinizde, beyniniz piyano notalarını bitler ve baytlar olarak depolamaz. Daha ziyade beyniniz (daha doğrusu beyninizdeki sinaptik bağlantılar), biyolojik olarak değişirler. Bu değişimler hiçbir zaman 1 ve 0 gibi basit dijital değerlere indirgenemezler. Dolayısıyla olan, veri depolama ve işleme değildir; beynin, değiştiği yeni yapıya göre hareket etmesidir.

Ama gerçekten olan bu mu?

Beyin Veri İşler mi?

Duyu organlarımızın etraftan veri toplayıp beyne ilettiği net olarak bilinmektedir. Ancak beyin, Epstein'ın iddia ettiği gibi yapısal olarak değiştiği için mi veri işleyip kullanmış gibi gözükmektedir? Yoksa birçok bilgisayar bilimcinin ileri sürdüğü gibi, beyin gerçekten de bir bilgisayar gibi mi çalışmakta?

Öncelikle şunu anlamamız gerekiyor: Her bilgi işlem, hesaplama yapmak demek değildir. Hesaplama sözcüğünün anlamı, bilgisayar biliminde net bir şekilde tanımlanmıştır. Bu tanımı ilk geliştiren kişi ise, modern bilgisayarları teorik olarak mümkün kılan büyük bilim insanı Alan Turing'dir. Turing, 1928 yılında matematikçi David Hilbert'in "Her matematiksel soruya cevap verebilecek bir makina üretilebilir mi?" sorusuna yanıt ararken, bugün Turing Makinası dediğimiz matematiksel modeli geliştirmiştir. Turing'in bu modeli, bazı matematiksel önermelerin yapısal olarak hesaplanamaz olduğunu, yani doğru veya yanlış olduklarının gösterilmesinin imkansız olduğunu ortaya koymuştur. 1940'larda ise bu matematiksel modelin sadece matematik problemlerini çözmek için geliştirilmiş bir model olmadığını; problem çözme dediğimiz işin ta kendisini tanımlayan bir model olduğunu fark etmiştir. İşte bilimde biz problem çözme işine hesaplama demekteyiz.

Nautilus'tan Brian Gallagher'a göre Epstein'ın sorunu, hesaplamayı her türlü "bilgi işlem" olarak tanımlamasıdır. Hesaplama bu demek olmadığı için, Epstein'ın yaklaşımının tamamı bir "saman adam" olmaktadır. Yani Epstein, doğru olmayan bir tanım üzerinden giderek yargılara varmakta ve sonuçlara ulaşmaktadır. Halbuki tanım doğru kullanıldığında, Epstein'ın yaklaşımının otomatik olarak hatalı olduğu görülecektir.

Bilgi Teorisi'nin kurucusu Claude Shannon, bilgi sözcüğünün "entropinin tersi" olarak tanımlamaktadır. Entropi, düzensizlik demektir ve Termodinamik'in İkinci Yasası kapalı sistemlerde düzensizliğin her zaman artmak zorunda olduğunu söylemektedir. Bilgi akışı olan sistemlerde ise geçici ve yerel olarak düzensizlik azaltılabilmektedir. Dolayısıyla bilgi, entropinin zıttı gibidir.

Bu anlaşıldığında, beynin de neden bir bilgisayar olduğu anlaşılabilir: Beyin, durmaksızın bilgi işlemek suretiyle entropiye sürekli karşı koymaktadır. Çünkü beyinlerimiz bilgiyi işlerken, ortamda bulunan belirsizliği durmaksızın azaltmaktadır. Beynin yaptığı her işlem, ortamı çözümlemeye yöneliktir. Bu da, entropinin azaltılması yoluyla olmaktadır. Santa Fe Enstitüsü'nden karmaşık sistemler teorisyeni David Krakauer şöyle diyor:

Beynin veri işlemesi sayesinde belirsizlikte meydana gelen azalmayı ölçmek mümkündür. Bu durum, nöroprostetik alanında yapılan gelişmelerle de ispatlanmıştır. Bilgi teorisi, işitmemizi mümkün kılan prostetikleri mümkün kılmıştır. Robotik uzuvları sadece beyinlerimizle kontrol etmemizin önünü açmıştır. Dolayısıyla bu bir metafor falan değil! Beynimizin bilgisayar olduğu gerçeği, derin bir matematiksel prensiptir ve bu sayede beynimizi anlayabilir ve onu yeniden inşa edebiliriz!

Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar bilimci Prof. Dr. Cem Say da Krakauer'e katılıyor:

Dr. Say'ın kitabı 50 Soruda Yapay Zeka'yı buraya tıklayarak edinebilirsiniz. Dr. Say, kitabında beynin tam da bir bilgisayar olduğunu ve bunun neden bilimsel bir yaklaşım olduğunu detaylıca izah etmekte.

Mimari Fark, Temel Benzerlikleri Egale Etmez!

Bilgisayarlarla beyin arasında mimari bir farklılık olduğu kesindir. Her şeyden önce beyin, biyolojik evrim sonucunda var olmuş organik yapılı bir organdır. Bilgisayarlarsa, insan mühendisliğinin tasarımsal ürünüdür ve inorganik yapılıdır. Organik yapıların çalışma prensipleri, inorganik yapılı cisimlerden oldukça farklıdır. Zaten bu nedenle inorganik yapılar biyolojik evrimden geçmezler; organik yapılarsa inorganik yapılar kadar uzun soluklu değildir.

İkincisi, bilgisayarlar statik bir mimariye sahiptir. Bir bilgisayarı oluşturan devre ve kabloların her biri, her zaman sabittir. Bu kablolardan veya devrelerden birisi bozulacak olursa, bilgisayarın işlevi aksayacaktır. Beyin ise, yine biyolojik bir organ olması dolayısıyla, dinamik bir yapıdır. Beyindeki sinirlerden biri, birkaçı, hatta koskoca bir bölümü bile bozulsa, beyin işlevini sürdürebilir. Hatta bir süre sonra beynin diğer bölümleri, eksik kalan işlevleri tamamlayacak şekilde yeniden yapılandırılabilir.

Üçüncüsü, beyin aktif olarak dinamik bir yapıdır. Yani beyinde her an yepyeni bağlantılar kurulmakta, var olan bağlantılar bozulmaktadır. Ancak tüm bunlar olurken, beyin normal şekilde fonksiyonlarını sürdürür. Örneğin siz yeni bir şey öğrenirken, görüşünüz geçici olarak kapatılmak zorunda değildir; kulaklarınız çalışmayı durdurmaz. Bilgisayarlarda ise bu tarz bir "aktif yeniden yapılandırma" mümkün değildir. Bir bilgisayarın devrelerini değiştirmek için, o bilgisayarı durdurmanız ve bilgi akışını kesmeniz gerekir. Bir bilgisayar çalışırken, bir devreyi söküp bağlantıları yeni bir yere takacak olsanız o bilgisayar çalışmayacaktır - veya çalışması etkin bir şekilde aksayacaktır.

Bu ve bunun gibi temel farklılıklar, bilgisayarlar ile beyinler arasındaki metaforu zayıflatmaktadır. Ancak bilim insanları beyin-bilgisayar benzetiminden söz ederken, birebir bir benzetim yapmamaktadırlar. Prof. Dr. Cem Say'ın da vurguladığı gibi, bilgisayarların yapısal mimarisi von Neumann'ın tasarımına dayanıyor - ancak beynin bir tasarlayıcısı bulunmuyor. Doğanın şart koştuğu gereksinimlere bağlı olarak, yüz milyonlarca yıllık jeolojik süreçler için, milyonlarca nesil boyunca biriken birikimli seçilimin (evrimin) ürünü olarak var olmuş bir mimariden söz ediyoruz. Ne var ki bu mimari farklılık, temel çalışma prensiplerinin ve bu prensiplerden doğan son ürünün benzerliğinin altını oymamakta. Hatta eğer söz konusu "hesaplama" ise, bunun birden fazla yolu olsa da sonucun benzer şekillerde tezahür edebileceğinin en ilginç göstergelerinden birisi, bilgisayarlar ile beyinler arasındaki benzerlik olabilir.

İnsanlık asırlar boyunca ellerindeki en güçlü teknolojiler ile beyni benzetmiş ve onu bu teknolojilere benzeterek izah etmeye çalışmış olabilirler. Hatta bu benzetimlerin hepsi (veya çoğu) hatalı da olabilir. Ancak benzetimlerden çoğunun hatalı olması, bilgisayar benzetiminin hatalı olduğunu iddia etmemiz için geçerli bir temel oluşturmamaktadır. Günümüzdeki bilgisayar tanımının altını dolduran teorik altyapı, bundan asırlar öncesinden kalma hidrolik sistem tanımından veya yaylı-çarklı sistem tanımından çok daha sağlam, çok daha kapsamlı, çok daha matematiksel, çok daha derindir. Bu derinlik, temelsiz bir felsefi çıkarımdan değil; ayakları yere basan matematiksel bir analizden gelmektedir - ve nörobiyolojik çalışmaların sonuçlarıyla da uyumludur.

Epstein'ın Temel Birkaç Hatası

Epstein ve benzeri "Beyin bilgisayar değildir." tarafını savunanların yaygın olarak düştüğü hata, bilgisayarların tam olarak nasıl çalıştığını anlamaksızın beyin ile bilgisayar benzetimlerini eleştirmeye kalkışmalarıdır. Örneğin Epstein, halk arasında yaygın olarak bilinen "birler ve sıfırlar" anlatımıyla bilgisayarların çalışmasını izah etmektedir. Halbuki bu, bir bilgisayarın nasıl çalıştığının basitleştirilmiş bir ifadesinden başka bir şey değildir. Moleküler Nörolog Sergio Graziosi, şöyle diyor:

Dr. Epstein, bu benzetmesiyle bilgisayarları hiç de anlamadığını belli ediyor. Aslında bilgisayarlar birler ve sıfırlar ile çalışmazlar; çünkü bunları bünyelerinde barındırmazlar. Benzer şekilde görselleri, semfonileri, metinleri de... Bilgisayarlar, fazlasıyla isabetli ve değişken fiziksel unsurlardan oluşurlar ve bu unsurlar, bilgisayar bünyesinde birler veya sıfırlar olarak yorumlanabilir, bu yorumlar da istediğiniz herhangi bir şeyi yorumlamakta kullanılabilir.

Örneğin bizlerin birler ve sıfırlar dediğimiz bitler, aslında devrelerden akan elektriğin voltaj farklarına karşılık gelmektedir. Geleneksel olarak 5 voltluk bir potansiyel fark "1"e, 0 voltluk potansiyel fark ise "0"a karşılık gelir. Bir bilgisayar (veya bilgisayara veri girecek olan arayüzler), önceden belirlenmiş iletişim protokollerine uygun bir şekilde seri veya paralel bir şekilde voltaj farkları yaratarak bilgisayara değişken bir elektrik akımı gönderirler. Bilgisayarın yine o önceden belirlenmiş protokollere göre çalışan iç dinamiklerinde ise bu voltaj farkları 1'ler ve 0'lar olarak yorumlanır. Bu açıdan bakıldığında, elle tutulup gözle görülemez olan nörobiyolojik elektrik atımlarının beynimizde hayallere, düşüncelere, görsellere dönüşmesi; bir bilgisayarın bir görseli üretmesinden o kadar da farklı değildir.

Bunu, genetikten anlamak da mümkündür: Bir genetik kodu dizilediğimizde, karşımıza şu tarz bir bilgi çıkar:

NCBI GenBank

Bu, gerçekte olan fiziksel altyapının (şekerlerin, bazların, fosfatların, elektronların - yani sayısız fiziksel malzemenin) basitleştirilmiş bir ifadesinden ibarettir. Bu demek değildir ki genlerimizin içinde "A, C, G, T" gibi harfler kodlanmıştır ve bunlar, genetiğe içsel bir anlam katmaktadır. Biz insanlar, bu genleri okuduktan sonra onları bu 4 harf ile temsil ederek basitleştirmişizdir. Yoksa bu harfleri kullanmak, o harflerin taşıdığı bilginin içsel ve fiziksel değerini ortadan kaldırmaz. İşte bilgisayarlarda da birler ve sıfırlardan bahsediyor olmamız; genetikteki "A, C, G, T" kullanımından farksızdır. Halbuki bilgisayarlarda da o birleri ve sıfırları oluşturan ve okuyan fiziksel düzenekler mevcuttur - tıpkı genlerimizdeki "A, C, G, T" dediğimiz nükleotitleri okuyan fiziksel düzeneklerin mevcut olması gibi.

Bir bilgisayar ile bir beyin arasındaki en önemli fark; bir bilgisayarın insanlar tarafından, insanlar için, insanların istek ve ihtiyaçları doğrultusunda yaratılmış olmasıdır. Bu yaratılış, ona bir basitlik katar. Çünkü insanlar, bir bilgisayarın her bir parçasının tam olarak nasıl çalıştığını anlayabilirler - çünkü onu insanlar yaratmışlardır! Beyinde ise bir yaratılış olmadığı için ve milyonlarca yıla yayılan evrimin ürünü olduğu için; veri akışı ile bu verilerin okunmasının tam olarak nasıl yapıldığını kestirmekte güçlük çekmekteyiz. Zaten bilim insanlarının çözmeye çalıştığı da, daha ziyade, beynin ne tip bir bilgisayar olduğudur - çünkü beynin bilgisayar olarak görülebileceğinde çok temel bir hata bulunmuyor gibi gözükmektedir.

Epstein'ın görüşlerinin yaptığı en önemli katkı, çevreden gelen veriler ışığında beynin değiştiği tespitidir. Hoş, bu tespit ilk olarak Epstein tarafından yapılmamıştır ve birçok nörobilimci, beynin öğrenme biçiminin değişmek olduğunda hemfikirdir. Ancak bu tespitten yola çıkarak beynin işlem yapmadığını iddia etmek abesle iştigaldir. Epstein'ın orijinal makalesinde verdiği bir örnek (1 dolarlık banknotu hafızadan çizmeye çalıştığımızda berbat olmamız - ancak banknot bize verildiğinde rahatlıkla çizebildiğimize yönelik deney), bizlerin veri işleyen makinalar olmadığımızı değil; tam tersine, veri işlediğimizi ancak beynimizin kusursuz hafızaya sahip olmadığını göstermektedir.

Epstein'ın yaptığı, bilimde varsayılan genel yaklaşım ve kabullere meydan okumaktır. Bu, müthiş erdemli bir yaklaşımdır - hele ki Epstein gibi kaliteli bir bilim insanından geldiğinde. Ne var ki, en azından spesifik olarak bu örnekte, Epstein'ın yaklaşımının pek de doğru olduğunu söylemek mümkün değildir. Dahası, Epstein'ın verdiği örneklerin beynin bir çeşit bilgisayar olduğu metaforunu yıkmaya yetecek güç ve kapsamda olduğunu da söyleyemeyiz.

Sonuç

Tüm bu açılardan düşünecek olursak, bilgisayar benzetiminin belki kusursuz olmasa da, beynin gerçekte olduğu şeye en yakın benzetimlerden birisi olduğunu görebiliriz. İleride inorganik malzeme kullanımını aşıp, organik bilgisayar modelleri geliştirmeye başlayacak olursak, bunların beynin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını çok daha iyi modellediğini görebiliriz. Ancak görünen o ki, Epstein'ın makalesinde iddia ettiği gibi tarihçiler bize bakıp da, bizim eski zamanlardaki insanlara bakıp da hidrolik benzetmesini saçma bulmamız gibi bizlerin bilgisayar benzetmesini saçma bulmayacaklar. Çünkü gelecekte beyni çok daha iyi modelleyeceğini umduğumuz teknolojiler, günümüzdeki hesaplama teorisinin ve uzantılarının omurgası üzerine inşa edilmiş olacak. Dolayısıyla benzetimin özü sabit kalacak (veya çok az bir değişimle geleceğe aktarılacak).

Ne olursa olsun, teknolojimiz ve bu teknolojinin tam olarak nasıl çalıştığına yönelik kavrayışımız derinleştikçe, beynimizi daha iyi tanımamız ve ona hükmetmemiz de kaçınılmaz olacak.