Yeni Matematiksel Model Beynimizin Karmaşık Kararları Nasıl Verdiğini Açıklıyor!

Bu yazının içerik özgünlüğü henüz kategorize edilmemiştir. Eğer merak ediyorsanız ve/veya belirtilmesini istiyorsanız, gözden geçirmemiz ve içerik özgünlüğünü belirlememiz için [email protected] üzerinden bize ulaşabilirsiniz.

“Şimdiye kadarki ilk biyolojik olarak gerçekçi 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.


Yazan: David Nield

Kaynaklar ve İleri Okuma:

  1. Bu yazı ScienceAlert sitesinden çevrilmiştir.
  2.  Journal of Neuroscience
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0

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 24/07/2019 06:31:36 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.

Soru Sorun!
Öğrenmeye Devam Edin!
Evrim Ağacı %100 okur destekli bir bilim platformudur. Maddi destekte bulunarak Türkiye'de modern bilimin gelişmesine güç katmak ister misiniz?
Destek Ol
Gizle

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

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
Geri Bildirim Gönder