Görsel dünyayı algılarken beynimizdeki binlerce nöron aynı anda devreye girerek ışık ve hareket dalgalarını anlamlı görüntülere dönüştürüyor. Ancak nörobilim dünyası 30 yılı aşkın süredir temel bir matematiksel soruya yanıt arıyordu: Nöronlar arasındaki kimyasal ve elektriksel dalgalanmalar (nöronal gürültü), beynin bilgi işleme kapasitesine aşılamaz bir tavan sınır mı koyuyor?
*Science Advances* dergisinde yayımlanan çığır açıcı bir araştırma, uzun süredir kabul gören bu kötümser teoriyi çürüttü. Japonya’daki Kyoto Üniversitesi Enformatik Enstitüsü’nden Doç. Dr. Hideaki Shimazaki ve ekibi, memeli beynindeki nöron ağlarının hücre sayısı arttıkça bilgi işleme kapasitesini kesintisiz biçimde genişletebildiğini deneysel verilerle ortaya koydu.
Beş farenin beyninde 20 bin nöron izlendi
Araştırmacılar, teorik varsayımları test etmek amacıyla memelilerin görsel korteksini temsil eden beş farenin beynindeki yaklaşık 20 bin nöronun aktivite kayıtlarını gelişmiş optik ve elektriksel yöntemlerle yeniden analiz etti. Aynı görsel uyarana maruz kalan nöronların her denemede farklı tepkiler vermesiyle oluşan “nöronal gürültünün”, sanılanın aksine bilgi akışını tamamen tıkamadığı saptandı.
Matematiksel modellemeler, ortak gürültünün bilgi artış hızını bir miktar yavaşlattığını ancak kurallar korunduğu sürece artışı kesinlikle durdurmadığını belgeledi. Böylece hücre sayısı arttıkça beynin kapasitesinin tükendiği yönündeki klasik hipotez çürütülmüş oldu.
Matematiksel düzen: “Ölçek değişmezliği” ilkesi
Çalışma, beyindeki elektriksel parazitlerin rastgele bir karmaşa yaratmadığını, “ölçek değişmezliği” (scale invariance) adı verilen kusursuz bir matematiksel geometriyle dağıldığını gösterdi:
- Ana arterler ve yan yollar: Yüksek yoğunluklu gürültü dalgaları ana veri yollarını kaplasa da bu dalgalanmaların yönü, görsel sinyalin ilerlediği doğrultuyla doğrudan çakışmıyor.
- Sessiz hatların gücü: Şebekede gürültünün neredeyse sıfır olduğu binlerce zayıf ve sakin mikro hat bulunuyor. Sinyal bu sessiz kanallardan serbestçe geçerek kayıpsız iletiliyor.
- Kademeli artış: Ağa eklenen her yeni nöron, bir öncekine kıyasla daha az pay sunsa bile toplam algısal çözünürlüğü ve ayırt etme gücünü yukarı taşımayı sürdürüyor.
Yapay zeka ve beyin-bilgisayar arayüzlerine yeni kapı
Araştırmacılar, beynin sınırsız bir süper bilgisayar olmadığını; gözün fiziksel yapısı, retinadaki alıcı hücre sayısı ve korteksin biyolojik hacmi gibi doğal engellerle sınırlandığını hatırlatıyor. Ancak biyolojik sistemin iç parazitlerle başa çıkma yöntemi, mühendislik dünyası için yepyeni ufuklar açıyor.
Elde edilen bulguların; parazitlere dirençli yeni nesil derin öğrenme algoritmalarının tasarımında, yapay sinir ağlarının verimli ölçeklenmesinde ve felçli bireyler için geliştirilen beyin-bilgisayar arayüzleri ile nöroprotezlerin elektriksel sinyalleri hatasız okumasında kritik bir kılavuz olması bekleniyor.
