Beynimiz kendisiyle nasıl konuşur? Bir grup sinir hücresinin (nöron) dünyadaki değişimleri algılaması, bunu bilgiye dönüştürmesi ve bilgiyi diğer nöral ağlara aktararak his ve davranışları üretmesinin mekanizması nedir? Beynin gizemini aralamak için nöronların bireysel ve kollektif iletişim dillerinin çözülmesi gerekir. Nöronların birbiriyle iletişim kurmalarını sağlayan sinyal paternleri nöral kod ya da başka bir deyişle sinir dili kavramıyla açıklanır. Buna karşın beyinde şifresi çözülecek tek bir nöral kod yoktur. Farklı amaçlar için özelleşmiş nöral ağların kendine özgü kodları olduğu tahmin edilmektedir. Yani beynin Babil kulesinde yaşayanlar tek bir dil değil, çok sayıda dille konuşur. Koku sinyalinin şifresi işitmeden ve görmeden farklıdır.
Nöral Kod Problemi
Bilgisayar ve yapay zekanın babalarından Alan Turing, İkinci Dünya Savaşı sırasında Almanya’nın gizli iletişim yöntemi Enigma’nın şifresinin çözülmesine yardım etmiştir. Gelişmiş bir bilgisayara benzettiğimiz beynin şifresinin çözümü ise çok daha zor bir hedeftir. 1960’larda William Bialek bilgi teorisini kullanarak nöral kodu okuma problemini tanımlamıştır.
Nöral kod problemi birkaç temel soruyu sorar. Duyusal sinyallerden nasıl olup da dış dünyanın anlamlı bir temsilini oluşturabiliyoruz? Sinir hücrelerinin ilettiği elektriksel ve kimyasal sinyaller çevreyi anlamlandırmak ve onunla etkileşim kurmak için gereken karmaşık hesaplamaların yapılmasını nasıl sağlıyor? Sinir hücrelerinin iletişiminde kısıtlayıcı olan anatomik ve fizyolojik faktörler nelerdir? Bunlar basit gibi görünmekle beraber bilimin karşılaştığı en zor sorular olabilir.
İnsan beyni 100 milyar nöron içerir. Bir nöron ise binlerce farklı hücre ile bağlantı kurabilir. Yani beynimizde katrilyonlarca bağlantı mevcuttur. Bu karmaşıklığın yanında ortada sürekli değişen, dinamik bir yapı vardır. Beyindeki bağlantılar devamlı yeniden oluşur, kuvvetlenir, zayıflar veya kaybolur. Bu dinamizm hayatın gerektirdiği farklı şartlara uyum ve yeni becerilerin edinilebilmesi için elzemdir. Beyinde farklı özellikler gösteren değişik nöron tipleri vardır. Nöronların konumu, sayısı yanında tipi, sinapslarda etkin olan nörotransmitterler, hücreler arası alandaki büyüme faktörleri ve hormonlar beynin çalışma şekli çözümlenirken göz önüne alınması gereken parametrelerden sadece birkaçıdır.
Çok Sayıda Nöral Kod
Sinir hücrelerinin farklı seviyelerdeki organizasyonu farklı şifrelere sahip olabilir. Yani tek tek hücreler düzeyinde, belli bir fonksiyonel özelleşmiş sinir hücre grupları içinde ve farklı gruplar arasında çözülmesi gereken pek çok nöral kod olduğu sanılmaktadır. Örneğin maymun beyni üzerinde yapılan araştırmalarda, beyindeki hareket merkezinde yer alan nöronların tek tek elektriksel aktivitesinin toplamı vücutta gözlenen hareketi açıklamaya yetmemiştir. Buna karşılık tüm nöron topluluğunun genel aktivitesi ile hareketin seyri tahmin edilebilmektedir. Bu da basit bir hareket için bile onbinlerce nöronun birbiriyle ilişkili aktivitesi gerektiğini gösterir. Peki beynin uzak alanlarındaki nöron toplulukları aktivitelerini nasıl koordine eder? Nöral kod sinir hücrelerinin sinyal gönderme hızına mı yoksa paternine mi bağlıdır? Bu eski bir tartışma olsa da cevap muhtemelen çok daha karmaşıktır. Nöral kodun çözülmesi için güçlü matematiksel araçlar ve teorilerden yararlanılmaktadır.
Bir sinir hücresinin sinyal gönderme frekansı keşfedilen ilk nöral kod tipidir. Örneğin duyusal bir uyaran güçlendikçe onu algılayan nöronun ateşlenme hızı artar. Ancak tek başına frekans ile taşınabilecek bilgi çeşidi azdır. Daha çok bilgi iletmenin yolu zamansal (temporal) kod olabilir. Zamansal kodlamada sinyallerin oluştuğu zaman ve aradaki boşluklar anlam kazanır. Bazı bilim insanları zamansal kodlamanın prefrontal korteks gibi yüksek bilişsel fonksiyonlardan sorumlu beyin kısımlarında baskın olduğunu düşünmektedir. Daha büyük ölçekte ise az önce değindiğimiz topluluk (populasyon) kodu önem kazanabilir. 1990’larda Francis Crick ve Christof Koch senkronize 40-hertz osilasyonların bilinçte anahtar rolü olduğunu öne sürmüştür. Koch daha sonra Itzhak Fried ile beraber eskiden olasılık dışı kabul edilen bir teoriyi deneylerle desteklemiştir. Büyükanne hücre hipotezine göre beynimizde belirli bir yer, kişi veya şeyi anımsamak için belirli tek nöronlar vardır. Buna göre tek bir nöron basit bir devre anahtarından çok daha fazla bilgi işleme kapasitesine sahip görünmektedir. Anlamlı bir mesaj oluşması için on binlerce nöron yerine bazen tek bir nöron aktivitesi yeterli olabilir.
Senkronizasyonun Önemi
Nöral kodda önemli kavramlardan biri senkronizasyon yani eş zamanlı olmadır. Beraber sinyal ateşleyen nöronlar hedefleri üzerinde daha büyük etki oluşturur. Kalabalık nöron topluluklarında senkroni EEG ile kaydedilen beyin ritimlerinde gözlenebilir. Bu ritimler nöronların birbirleriyle etkili iletişim kurabilmeleri için fırsat penceresi oluşturabilir. Senkronizasyonun düzenlenmesi nöral koda müdahale etmede önemli bir araç olabilir. Bu açından nöral kodun çözülmesi beyin sinyallerinin anlamlandırılması kadar onlara etki etmeyi yani yeniden yazmayı da içermektedir. Bilim-kurgunun popüler konularından bilincin yapay bir ortama aktarılması ve tekillik (singularity) bir gün gerçekleşecekse bunun ön koşullarından bir nöral kodun çözülmesi olmak zorundadır.
Beyin elektrik sinyalleri kullanarak sinyal aktarması ve içerdiği bağlantılar nedeniyle bilgisayara benzetilmektedir. İşlem gücü kapasitesi olarak karşılaştırılırsa günümüzün en güçlü bilgisayarlarının insan beynini yakaladığı söylenebilir. Ancak tek başına bu kapasite zeka için yeterli değildir. Nöral kod beynimizin yazılımıdır ve farkımızı oluşturur. Nöral kodun çözülmesi beden-ruh ikilemi ve özgür irade gibi çeşitli felsefi tartışmalar için daha güçlü bir anlayış kazandırabilir. Beynin çalışma şeklinin tam olarak anlaşılması şizofreni, bipolar bozukluk, depresyon, Alzheimer gibi çeşitli hastalıkların tedavisi için yeni olanaklar sunabilir.
Referans
- blogs.scientificamerican.com
- Xiaoling Hu, Yiwen Wang, Ting Zhao, and Aysegul Gunduz, “Neural Coding for Effective Rehabilitation,” BioMed Research International, vol. 2014, Article ID 286505, 17 pages, 2014.
