İnsan zihninin yapısı ve eğretilemenin zihinde işlenişi

 

Paul Mac Lean, saralı hastalar üzerinde yaptığı çalışmalarda elde ettiği bilgilere dayanarak, beynin üç ana bölümden oluştuğu fikrini ortaya atmıştır (The Triune Brain, 1952-1960). Lean’e göre, R-Complex, limbic-system ve neo-cortex olarak adlandırdığı üç bölüm birbirinden bağımsız zeka, zaman-uzay kavram ve belleğe sahiptir. Kabaca, R-Complex omurilik soğanı-omurilik, limbic-system beynin orta bölümü ve neo-cortex de beynin iki yarı küresinin dış katmanından oluşmaktadır. Bu bölümlerden en eski olanı, ilkel sürüngen beyni ile benzer özellikler taşıdığı için Lean tarafından “sürüngen beyni” olarak adlandırılan R-Complex’tir. Dokunma, basit düzenleme, motor kontroller, hayatta kalmaya yönelik basit düzeyde hisler-refleksler, aynı düzeyde bellek işlevleriyle vücudun nefes, kalp atışı gibi otonom sistemlerini kontrol eder, uyku dahil sürekli aktiftir. Beynin bir üst düzeydeki parçası, limbic-system, Lean tarafından “ilkel memeli beyni” olarak adlandırılmıştır ve evrim sürecindeki ilk memeli olan primatların beyinleri ile ortak özellikler taşır. Sürüngen beynine göre daha karmaşık bir bellek ve mantık sistemi içerir, duyguların kaynağı olup içgüdüsel davranışları bir üst kademeye taşır. Tek başına bir karar almayan bu bölüm, bir üst bölüm ile yoğun iletişim halindedir. Lean’ın neo-cortex olarak adlandırdığı en üst beyin bölümü ise daha üst düzey memelilerin ve insanın beyin yapısında bulunur. İnsan beyninde kapladığı hacim, tüm beynin yaklaşık 2/3’ünü oluşturur. Neo-cortex daha karmaşık düşünce, mantık, özel yetenekler ve bunlara ait belleği barındırır. Beyin bölümleri arasında yönetimsel hiyerarşi vardır. Hayatta kalma amacı ile R-Complex’in ürettiği kararlar, limbic-system’in ürettiği duygusal dürtülerin, duygusal dürtüler de neo-cortex in ürettiği zeka, yaratım ve kültüre dayalı sonuçların önüne geçebilir.

 

Şekil: İnsan Beyni Bölümleri

Her tür sosyal ve kültürel karşılaşma, insan beynine gelen ve mevcut bilgilerden faydalanılarak çözümlenmesi-yorumlanması gereken yeni bir bilgi kümesidir (Jerome Feldman, 2006). İnsan beyni, yaklaşık 10-100 milyar arası sinir hücresinden oluşur, her hücre 1000-10000 arası başka sinir hücresi ile çeşitli farklı türde bağlantılara sahiptir. Bu bağlantılar, çeşitli elektro-kimyasal yollarla hücreler arası haberleşmeyi sağlar.

Beyindeki çalışma sistemi büyük oranda paralel hesaplamalara dayanır. Herhangi bir hareket veya düşünce, milyarlarca nöronun önemli bir kısmında hareketliliğe neden olur. Sürekli bir bütünsel oto-kontrol altında çalışan bu paralel yapıda her bölüme ne yapması gerektiğini söyleyen bir merkezi kontrol sistemi yoktur. Benzer şekilde öğrenme sürecinin de bir denetleyicisi yoktur. Sinirsel hesaplamalar, beynin anlık elektrokimyasal durumu ile giriş verileri arasında sürekli olarak eşleşmeler kurulması, bunların sınıflandırılarak, en güçlü – başarılı olanın seçimine dayalıdır. Dolayısıyla beynin, büyük oranda paralel yapılı bir “en iyi eşleşmeler” bilgisayarı olduğu söylenebilir. İki nöron arasındaki elektro-kimyasal iletişim saniyenin yaklaşık‘inde (1×10-3 = 1 milisaniye) gerçekleşmektedir (Feldman, From Molecules to Metaphors, 2006, sf. 50). Dış ortam etkilerine en hızlı tepki süresi yaklaşık saniye olduğuna göre, bu tepkinin yaklaşık 100 nöron adımında gerçekleştiği söylenebilir. Yani bir arkadaşımız bize seslenip bizden elimizi kaldırmamızı istediğinde, bunu algılayıp elimizi kaldırma hareketine başlamamız arasındaki süre en az 100 milisaniye olacaktır. İki nöron arası en basit bir iletişimin bile 1 milisaniyede tamamlanabildiği düşünülürse, sesin kulakta algılanması, elektro-kimyasal sinyallerin beyne iletimi, konuşmanın taşıdığı anlamın çözülmesi, gerekli karar mekanizmalarının çalışması, motor komutlarının verilmesi, komutların kaslara ulaşması gibi karmaşık bir olaylar dizisinin, bu kadar kısa sürede gerçekleştirilebilmesinin tek yolu, beynin bir nöron adımına yetecek sürede, büyük seviyede paralel nöron iletişimi sayesinde aslında milyarlarca nöron adımını yürütmesidir. Bu çalışma sistemi, bilgisayar mühendisliğinde geniş olarak işlenmiş, beynin sinir ağı yapısını taklit eden bilgisayarlar tasarlanmıştır. Bilgisayar mühendisliğinde, seri ve paralel bilgi işlem sistemleri, çok büyük ölçüde paralel bilgi işlem (massively parallel computing), yapay sinir ağları, sıklıkla duyulan kavramlardır. Tam olarak kanıtlanmamış olmakla beraber, görüntülerin ve dolayısıyla ürün biçimlerinin, gözden gelen iki ve üç boyutlu görsel yapı korunarak beyinde saklandığı, hayatta karşılaşılan biçimlerle görsel üst üste konma eşleştirmeleri gerçekleştirildiğine dair bulgulara erişilmiştir. Gözden gelen görüntü verisinin, beyindeki nöron bağlantıları üzerine iki boyutlu yansıtılarak saklandığı – işlendiği varsayımına dayanılarak geliştirilmiş, aynı yapıyı taklit eden paralel bilgisayar donanımları, görüntü işleme amacıyla yıllardır kullanılmaktadır.

 

Şekil: Temel nöron tipleri; çift kutuplu, tek kutuplu, çok kutuplu, piramidal. Nörona benzer özellikler taşıyan ve tek başına tüm sayısal bilgi işlem devrelerinin üretilebilmesine yeterli olan yapı taşı NAND mantık kapısı (howstuffworks, 2001)

Araştırmalar, hareket etmede işlev gören motor sinyalleri üreten sinir hücrelerinin birçoğunun, aynı tür hareketin algılanması sırasında da elektro-kimyasal hareketlilik gösterdiğini kanıtlamıştır. Örneğin bir şeyi el ile kavrama ile ilgili bir görüntü izlediğimizde, elle kavrama ile ilgili motor işlevleri yöneten beyin devrelerinde büyük ölçüde elektro-kimyasal hareketlilik görülür. Eğer bu ölçü, tüm devreler düzeyine yayılmış ise, zaten el ile kavrama olayı gerçekleşiyor demektir (Buccino, 2001). El ile kavrama ile ilgili görsel işitsel bir duyum alan insan beyni, bu olayı en kolay şekilde algılayabilmek için, zihninde olayın kendi eli tarafından gerçekleştirildiğini canlandırır (Hawk 2004, Tettamanti 2005). Buna göre, yeni karşılaşılan bir endüstri ürününün, kullanıcı tarafından algılanabilmesi için, zihinde canlandırılacak bir olayda yer alabilecek biçimlere sahip ya da bunlara benzetilebilir yapıda olması, ürünün kolay anlaşılması, benimsenmesi ve kullanılabilmesi için önemlidir.

Fikirler, kavramlar, biçimler, sesler, kokular vs. de beyinde sürekli olarak işlenmekte ve çeşitli sinirsel hareketliliğe yol açmaktadır. Bu tür kavramların anlaşılması ve işlenebilmesi için kullanılan beyin devre ve sistemleri tam olarak bilinmemekle beraber, eldeki ipuçları beyinde her biçim, kelime, kavram, çizim vs. için bir veya birden fazla kararlı donanımsal bağlantı şablonunun bulunduğunu göstermektedir. Öğrenme süreci ise nöronlar arasındaki bu bağlantıların daha güçlenmesinden ibarettir. Nöronlar arası trilyonlarca bağlantı, öğrenme öncesinde de sonrasında da aynı sayıdadır. Bir kavram, kelime ve biçimin ilk görülmesi ile beyinde hareketlenen nöron grubu, aynı kavram, kelime veya biçimin sonraki görülmesi veya düşünülmesi ile tekrar hareketlenir. Bu nöron grubu, bu hareketlenme iletişimini ne kadar sık gerçekleştirirse, hücrelerin bilgi iletmede kullanılan kimyasal ve elektriksel özellikleri o düzeyde gelişecek ve sinyallerin iletilme hızı ve gücü artacaktır. Böylece, bu grubu hareketlendiren girişlerle karşılaşıldığında, bu girişlerin algılanması öncelikle daha kolay, sonrasında daha hızlı hale gelecektir. Daha güçlü sinyaller, bunlara bağlı diğer zihinsel karar almalara daha güçlü etki edecek, zincirleme bir zihinsel hızlanma sağlayacaktır. Bu durum, insan zihnindeki öğrenme ve hatırlama olgularını basitçe açıklamaktadır (Feldman 2006).

Bir ürünle karşılaşıldığında, bu ürüne ait biçimler, beyinde bazı sinirsel bağlantıları hareketlendirecektir. Ürünle karşılaşmanın, bağlantılarda yarattığı güçlenme, ürün biçiminin beyine iki veya üç boyutlu bir harita olarak kaydedilmesi anlamına gelecek, karşılaşmada biçimin yanında gelen diğer bilgiler de bu biçim ile eşleştirilecektir. Biçimle sonraki karşılaşmalarda, artık daha da güçlü bağlantılara sahip olan sinir ağı şablonu daha hızlı hareketlilik gösterecek ve ürünün çevresindeki kavramlarla birlikte daha kolay algılanmasını sağlayacaktır.

İnsanlar, ilk karşılaştıkları biçim veya kavramları, kendi vücutlarını da dahil ettikleri eğretilemeli canlandırmalarda kullanarak hesaplar-anlarlar. Bir biçim ve kavram ile belirli bir sıklığın üzerinde karşılaşan insan zihni, artık bu biçim-kavram’ın eğretilemeli anlamını hesaplamak veya düşünmek yerine, basitçe bellekten daha önce hesapladığı anlamı çekmek işlemini gerçekleştirir (Bowdle, Wolff & Boronat, 2001).

Eğretilemenin gücü, zihindeki özgün ve çok boyutlu kavramsal bağlantılar kurulmasına dayalı çalışma biçiminden aynen faydalanmasından gelmektedir; Kaynak ortam ile hedef ortam arasındaki eğretileme bağlantısının kurulmasından sonra insan zihni, belleğinde kayıtlı kaynak ortam özelliklerini, daha soyut ve bilinmeyen hedef ortama otomatik olarak aktarmaya çalışır (Feldman, 2007). Bu bilgi, ürünün semantik algılanışının basit yapısına uyumlu olmakla beraber, bu yapının çok daha ileri düzeyde anlaşılmasını sağlayabilecek potansiyele sahiptir.

 

Şekil: Ürünün eğretilemeli algılanışı

(Srinivas Narayanan, 1997 dan ürün tasarımına uyarlanmıştır)