Sünger hücreleri sinir sisteminin kökenine işaret ediyor olabilir

Süngerler basit yaratıklardır, fakat arıtma tesisi uzmanıdırlar: Her gün on binlerce ton suyu vücutlarından geçirip süzerler. Beyinleri ya da nöronları olmadığından, bu sürece hakimiyetleri çok çarpıcıdır. Science‘da yayınlanan bir çalışma, süngerlerin beslenmelerini düzenlemek ve potansiyel olarak istilacı bakterileri ayıklamak için karmaşık bir hücre iletişim sistemi kullandığını ortaya koyuyor (J. M. Musser ve diğerleri. Science https://doi.org/g4xt; 2021). Bu bulgular, araştırmacıların hayvanların sinir sistemlerinin nasıl evrimleştiğini anlamalarına yardımcı olabilir, diyor Connecticut, New Haven’daki Yale Üniversitesi’nde evrimsel biyolog olan Casey Dunn. “Bu, süngerleri yeni bir ışıkta görmemizi sağlayan gerçekten heyecan verici bir çalışma” diyor.

Credit: Willem Kolvoort/Nature Picture Library

Hücreler sıklıkla birbirleriyle iletişim kurar ve nöronlar bunu sinaps adı verilen bağlantılar aracılığıyla sinyaller ileterek yapar. Önceki araştırmalar, nöronları olmamasına karşın süngerlerin sinapsların işlev görmesine yardımcı olan proteinleri kodlayan genlere sahip olduğunu bulmuştu (M. Srivastava ve diğerleri. Nature 466, 720–726; 2010). 

Bu genlerin hangi hücrelerde ifade edildiğini keşfetmek için Almanya, Heidelberg’deki Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı’nda (EMBL) evrimsel biyolog olan Detlev Arendt ve meslektaşları, tatlı su süngerinin (Spongilla lacustris) çeşitli bireysel hücrelerindeki RNA dizisini çıkardılar. Süngerin 18 farklı hücre tipine sahip olduğunu buldular. Bunların birkaçında sinaptik genler etkindi ve sindirim adalarının çevresinde kümelenmişti. Bu, bir tür hücresel iletişim formunun hayvanın süzerek beslenme (arıtma tesisi) davranışını koordine ettiğini düşündürüyor.

Araştırmacılar daha sonra bu hücre tiplerinden birini incelemek için X-ışını görüntüleme ve elektron mikroskobu kullandılar ve bunlara salgısal nöroid hücreler adını verdiler. Taramalar, nöroidlerin süngerlerin koanositlere (choanocyte: süngerlerin su akışı sistemlerini yöneten ve besinlerinin çoğunu yakalayan tüy-benzeri çıkıntıları olan hücrelere) ulaşmak için uzun kollar gönderdiğini ortaya koydu. Bu kollar nöroidlerin koanosistlerle iletişim kurmasını mümkün kılıyor, böylece su akışı sistemini duraklatıp artıkları ya da yabancı mikropları temizleyebiliyorlar. Ancak, bu nöroid hücreler sinir değil ve sinaps olduklarını gösteren bir işaret de yok. 

Aslında bu hücre tipi gerçek bir sinir sisteminin öncüsü olabilir, diyor çalışmanın ortak yazarı olan EMBL’de evrimsel biyolog olan Jacob Musser. “Ara bir noktadayız, tüm bu bağımsız parçalar zaten elimizde, şimdi onları daha kapsamlı bir şekilde bir araya getirme aşamasındayız, ancak, hızlı bir sinaps oluşturmak için gereken tüm karşılıklı bağlantıları kurduğumuz da söylenemez” diyor.

Bazı bilim insanları bu hücrelere sinir sisteminin öncüsü demenin zorlama olduğunu düşünüyor. Kaliforniya Üniversitesi, San Diego’da evrimsel gelişim biyoloğu olan Linda Holland, “Bu sonuç ayartıcı, ama henüz kesin bir şey yok” diyor. Sinir sistemlerinin bu hücresel iletişim sisteminden mi evrimleştiğini, yoksa daha önce mi (hatta bazılarının öne sürdüğü gibi birden fazla kez mi) ortaya çıktığını kanıtlamanın zor olacağını söylüyor. Kanada, Edmonton’daki Alberta Üniversitesi’nde deniz biyoloğu olan Sally Leys’ göre, tek hücreli ökaryotlar dahil olmak üzere birçok başka organizma da aynı sinaptik genleri içeriyor.

Maine, Lewiston’daki Bates College’da gelişimsel genetikçi olan April Hill, bilim insanlarının bu çalışmayı ve yöntemlerini bu yaygın bulunan süngerin daha fazla araştırılması için bir “itici güç” olarak kullanmasını umuyor. Diğer süngerlerin de benzer bir hücresel iletişim sistemi kullanıp kullanmadığının, yanıtlanmamış önemli bir soru olmaya devam ettiğini ekliyor.

Kaynak: Kozlov M. Sponge Cells Hint at Origins of Nervous System

Nature, 599: 193.

Belleğin Dinamikleri: Stres Daha Sonraki Hatırlamayı Nasıl Keskinleştiriyor

Özet: Araştırmacılar insan belleğinin büyüleyici bir yönünü keşfettiler: Olumsuz deneyimlerden sonra hatırlamamız daha keskin hale geliyor.

Bir çalışmada, anı hatırlama kalıplarını anlamak için katılımcılarla görüntüye dayalı deneyler yapıldı. Katılımcılar, olumsuz deneyimlerden sonra meydana gelen yüksüz olayları daha doğru bir şekilde hatırladılar; bu da hafızanın olumsuz olandan yüksüz olana doğru aktığını gösteriyor.

Bu bulgunun görgü tanıklarının ifadelerini anlamak, Travma Sonrası Stres Bozukluğu’nu (TSSB) tedavi etmek ve Alzheimer gibi bozukluklarda bellek kaybını azaltmak açısından önemli sonuçları olabilir.

Önemli Olgular:

• Olumsuz deneyimler, sonraki yüksüz olayların hatırlanmasını kolaylaştırır.
• Çalışma bellek ve travma hakkındaki geleneksel beklentilere meydan okuyor.
• Bulgular, TSSB tedavisi ve yasal tanıklıklar için önemli sonuçlar doğurabilir.

Kısa bir süre içinde iki farklı ama benzer deneyim yaşadığınız bir zamanı düşünün. Belki aynı hafta içinde iki tatil partisine katıldınız veya işte iki sunum yaptınız. Kısa bir süre sonra, ikisini karıştırdığınızı görebilirsiniz,. Ancak, zaman geçtikçe bu karışıklık azalır ve bu farklı deneyimler arasındaki farkı daha iyi ayırt edebilirsiniz.

Nature Neuroscience‘ta yayınlanan yeni bir araştırma, bu sürecin hücresel düzeyde gerçekleştiğini ortaya koyuyor ve bu bulgular Alzheimer hastalığı gibi bellek bozukluklarının anlaşılması ve tedavisi için kritik önem taşıyor.

Dinamik engramlar anıları depolar

Araştırma, beyindeki bellek bilgilerini depolayan nöronal hücreler olan engramlara odaklanıyor. Makalenin kıdemli yazarlarından biri olan Dheeraj S. Roy (Buffalo Üniversitesi Jacobs Tıp ve Biyomedikal Bilimler Fakültesi Fizyoloji ve Biyofizik Bölümü’nde PhD ve yardımcı doçent), “Engramlar, anıları hatırlamayı desteklemek için yeniden aktive edilen nöronlardır” diyor. “Engramlar bozulduğunda, bellek kaybı yaşarsınız.”

Roy bir deneyimi hemen izleyen dakikalarda ve saatlerde, beynin engramı depolamak için sıkılaştırması (consolidation) gerektiğini söylüyor. “Şunu bilmek istedik: Bu sıkılaştırma sürecinde; yani, bir engramın oluştuğu zaman ile daha sonra bu anıyı hatırlamanız gereken zaman arasında neler oluyor?”

Araştırmacılar, duyusal bilgiyle (yani, bir uyaranla) başlayan öğrenme ve bellek oluşumu için bir hesaplama modeli geliştirdiler. Bu bilgi, beynin anıların oluştuğu kısmı olan hipokampüse ulaştığında, bazıları uyarıcı, bazıları ise engelleyici olan farklı nöronlar aktive olur.

Nöronlar hipokampüste aktive olduğunda, hepsi aynı anda ateşlenmeyecektir. Anılar oluşurken, zaman içinde yakın bir şekilde aktive olan nöronlar engramın bir parçası haline gelir ve gelecekteki hatırlamayı desteklemek için bağlantılarını güçlendirir.

Roy, “Anı hatırlama sırasında engram hücrelerinin aktivasyonu, ya hep ya hiç süreci değildir, daha çok iyi bir hatırlama için bir eşiğe (yani, özgün engramın belli bir yüzdesine) ulaşılması gerekir” diye açıklıyor.

“Modelimiz, engram popülasyonunun sabit olmadığını gösteren ilk modeldir: Geri çağırma sırasında aktive olan engram hücrelerinin sayısı zamanla azalır, bu da dinamik bir yapıya sahip oldukları anlamına gelir ve bu nedenle bir sonraki kritik soru bunun davranışsal bir sonucu olup olmadığıdır.”

Anıların Ayırt Edilmesi İçin Dinamik Engramlara İhtiyaç Vardır

“Öğrenmeden sonraki pekiştirme döneminde, beyin iki deneyimi ayırmak için aktif olarak çalışır. Bu çalışma muhtemelen tek bir anı için aktive edilmiş engram hücrelerinin sayısının zamanla azalmasının nedenlerinden biridir.”

“Eğer doğruysa, bu, zaman geçtikçe anıları ayırt etmenin neden daha iyi hale geldiğini de açıklar. Deneyimin anısı başlangıçta büyük bir otoyola benzer, ama zamanla, dakikalar ila saatler mertebesindeki pekiştirme dönemi boyunca, beyniniz bunları iki şeride böler, böylece ikisi arasında ayrım yapabilirsiniz.”

Roy ve ekipteki deneyciler artık test edilebilir bir hipoteze sahipti ve bunu farelerle iyi hazırlanmış bir davranış deneyi kullanarak gerçekleştirdiler. Fareler, benzersiz kokulara ve ışık koşullarına sahip iki farklı kutuya kısa bir süre maruz bırakıldı; biri yüksüz bir ortamdı, ama ikinci kutuda ayaklarına hafif bir şok aldılar.

Bu deneyimden birkaç saat sonra, genellikle sürekli hareket eden fareler, her iki kutuya da maruz kaldıklarında korku anılarını hatırladılar ve donakaldılar.

Roy, “Bu, ikisi arasında ayrım yapamadıklarını gösterdi” diyor.

“Ancak on ikinci saatte, aniden, yalnızca ilk deneyimleri sırasında rahatsız oldukları kutuya maruz kaldıklarında korku gösterdiler. İkisi arasında ayrım yapabildiler. Hayvan bize bu kutunun korkutucu olduğunu bildiklerini, ancak beş saat önce bunu yapamadıklarını söylüyor.”

Ekip, ışığa duyarlı bir teknik (optogenetik) kullanarak, hayvan kutuları keşfederken fare hipokampüsündeki aktif nöronları tespit edebildi. Araştırmacılar bu tekniği aktif nöronları etiketlemek ve daha sonra beyin tarafından geri çağırma için kaç tanesinin yeniden aktive edildiğini ölçmek için kullandılar. Ayrıca, tek bir engram hücresinin deneyimler ve zaman boyunca izlenmesine izin veren deneyler de yürüttüler.

“Bu yüzden size bir engram hücresinin veya bunların bir alt kümesinin zaman içinde her ortama nasıl tepki verdiğini tam anlamıyla söyleyebilirim ve bunu anı ayırt etme yeteneğiyle  ilişkilendirebilirim” diye anlatıyor Roy.

Ekibin ilk hesaplamalı çalışmaları, tek bir anıda yer alan engram hücrelerinin sayısının zamanla azalacağını öngörmüştü ve hayvan deneyleri bunu doğruladı.

“Beyin ilk kez bir şey öğrendiğinde, kaç nörona ihtiyaç olduğunu bilmez ve bu nedenle bilerek daha büyük bir nöron alt kümesi devreye girer” diye açıklıyor. “Beyin nöronları stabilize ederken, anıyı sıkılaştırırken, gereksiz nöronları uzaklaştırır, böylece daha az nörona ihtiyaç duyulur ve bunu yaparken farklı anılara yönelik engramları ayırmaya yardımcı olur.”

Bellek bozukluklarında neler oluyor?

Bulgular, Alzheimer hastalığı gibi bellek bozukluklarında neyin yanlış gittiğini anlamakla doğrudan ilgilidir. Roy, bu tür bozukluklar için tedaviler geliştirmek için, ilk anı oluşumu, sıkılaştırma ve hatırlama için engramların aktivasyonu sırasında ne olduğunu bilmenin kritik olduğunu açıklıyor.

Roy, “Bu araştırma bize, bellek işlev bozukluğunun neden meydana geldiğine dair çok olası bir adayın, anı oluşumundan sonraki -engramların değiştiği- erken devredeki bir aralık olması gerektiğini söylüyor” diyor.

Şu anda erken Alzheimer hastalığının fare modellerini inceleyerek engramların oluşup oluşmadığını ya da doğru şekilde sabitlenip sabitlenmediklerini bulmaya çalışıyor. Engramların anıyı oluşturmak ve sabitlemek için nasıl çalıştığı hakkında daha fazla şey bilindiğine göre, araştırmacılar engram popülasyonu azaldığında hayvan modelinde hangi genlerin değiştiğini inceleyebilirler. “Fare modellerine bakabilir ve şunu sorabiliriz: Değiştirilen belirli genler var mı? Eğer varsa, sonunda test edecek bir şeyimiz olur, bu ‘rafine etme’ veya ‘pekiştirme’ süreçleri için geni modüle ederek bunun bellek performansını iyileştirmede bir rolü olup olmadığını görebiliriz” diyor.

Kaynak: Memory’s Dynamics: How Stress Sharpens Subsequent Recall. January 19, 2024. Ellen Goldbaum.

Memory’s Dynamics: How Stress Sharpens Subsequent Recall

Bellek Şaşırtıcı Ölçüde Doğru Olabilir

İnsan belleği ne kadar güvenilirdir? Aylar önce gerçekleşen bir olayı düşünürseniz, belleğinizdeki ayrıntılardan kaç tanesi doğru olur?

Bu hafta Psychological Science‘da yayınlanan yeni bir makaleye göre, günlük deneyimlerimize dair belleğimiz, hayata oldukça sadıktır. Dahası, belleğin bir grup bellek bilimcisinin tahmin ettiğinden çok daha doğru olduğu kanıtlandı.

Pennsylvania Üniversitesi’nden araştırmacılar Nicholas B. Diamond ve meslektaşları bu çalışmayı yürüttüler ve oldukça basit bir yaklaşım kullandılar.

Diamond ve diğerleri, 74 katılımcıdan daha önce deneyimledikleri belirli bir olay hakkında mümkün olduğunca çok ayrıntıyı hatırlamalarını istedi. Örneğin, olaylardan biri, katılımcıların her birinin tamamladığı yerel bir sanat galerisi turuydu.

En önemlisi, olay sırasında gerçekten ne olduğunun kesin ayrıntıları araştırmacılar tarafından biliniyordu; çünkü olayı onlar ayarlamıştı. Bu şekilde, her katılımcının bildirdiği her ayrıntının doğruluğu kanıtlanabiliyordu. Sanat galerisi turu katılımcıları iki gün sonra test edildi, ancak olay ile test arasındaki gecikmenin birkaç ay olduğu ikinci bir olay daha vardı.

Sonuçlar, her katılımcının çok sayıda olayın ayrıntısını hatırladığını (sanat galerisi etkinliği için ortalama 50’nin üzerinde) ve katılımcıların bildirdiği ayrıntıların yüzde 93’ünden fazlasının, olay ile bellek testi arasındaki gecikmeye bakılmaksızın doğru olduğunu gösterdi. Daha uzun gecikmelerle, katılımcılar daha az ayrıntıyı hatırladı, ancak bildirdikleri ayrıntılar doğruydu.

Bu yüzde 93’lük doğruluk, bellek konusunda uzmanlaşmış 68 psikologdan oluşan bir panelin sağladığı tahminlerden çok daha yüksekti. Uzmanlara deneysel yöntemlerin bir açıklaması verildi ve hatırlanan ayrıntıların doğru olma oranını tahmin etmeleri istendi. Ortanca uzman tahmini sadece yüzde 40 doğruluk içindi.

Diamond ve diğerleri, insan belleğinin çoğu araştırmacının inandığından daha doğru olduğu sonucuna varmıştır. Yazarlar, belleklerimizin örneğin çok duygusal olaylar sırasında bozulmasının birçok nedeni olsa da, normal belleklerimizin epey güvenilir olduğunu söylüyorlar:

Uzak (günler veya yıllar öncesine ait) gerçek dünya olaylarının belleği beklenenden daha doğrudur… Belleğin belirli koşullar altında kirlenmeye maruz kalması, belleğin doğası gereği güvenilmez olduğu anlamına gelmez.

Yazarlar, yine de, bu çalışmada kullanılan olayların nispeten yeni olaylar olduğunu kabul ediyorlar, bu yüzden her gün tekrar tekrar gerçekleşen olaylara ilişkin belleğimiz karışıklığa daha yatkın olabilir.

Bana göre, bu ilginç bir çalışma, ancak olayların yeni ve sıra dışı olması önemli bir faktör olabilir. Sıkıcı şeyler için belleğin -örneğin belirli bir günde kahvaltıda ne yediğiniz gibi- çok daha az güvenilir olacağından şüpheleniyorum. Ama sonra, sıkıcı olaylara yönelik belleğin gerçekten o kadar da güvenilir olması gerekmediğini düşünüyorum.

Kaynak: The Surprising Accuracy of Memory

Nov 26, 2020 3:00 PM. Last updated Dec 2, 2020 12:12 AM. By Neuroskeptic.

https://www.discovermagazine.com/mind/the-surprising-accuracy-of-memo

Beyniniz Algıları Anılardan Nasıl Ayırt Eder?

Algılanan bir görüntünün sinirsel temsilleri ve onun anısı neredeyse aynıdır. Yeni araştırmalar bunların nasıl ve neden farklı olduğunu gösteriyor.

Bellek ve algı tamamen farklı deneyimler gibi görünür ve sinirbilimciler beynin bunları farklı şekilde ürettiğinden emindiler. Ancak 1990’larda, nörogörüntüleme çalışmaları beynin yalnızca duyusal algı sırasında aktif olduğu düşünülen kısımlarının anıların hatırlanması sırasında da aktif olduğunu ortaya koydu.

Boston Üniversitesi’nde sinirbilim doçenti ve Görsel Sinirbilim Laboratuvarı müdürü olan Sam Ling, bu yüzden “Bir bellek temsilinin aslında algısal bir temsilden farklı olup olmadığı sorusu gündeme gelmeye başladı” dedi. Örneğin, güzel bir manzaraya dair anılarımız, daha önce onu görmemizi sağlayan sinirsel aktivitenin yeniden yaratılması olabilir mi?

“Tartışma, duyusal kortekslerin herhangi bir katılımı olup olmadığı konusundaki bu tartışmadan ‘Bir dakika, bir fark var mı?’ demeye doğru kaydı” dedi Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü’nde öğrenme ve esneklik birimini yöneten araştırmacı Christopher Baker. “Sarkaç bir taraftan diğerine, ama bu kez de çok uzağa sallandı.”

Anılar ve deneyimler arasında çok güçlü bir nörolojik benzerlik olsa bile, bunların tam olarak aynı olamayacağını biliyoruz. Columbia Üniversitesi’nde doktora sonrası bilim insanı ve yakın zamanda Nature Communications tarafından yapılan bir çalışmanın baş yazarı olan Serra Favila, “İnsanlar bunları birbirine karıştırmıyor” dedi. Ekibinin çalışması, anıların ve görüntü algılarının nörolojik düzeyde farklı şekilde bir araya getirildiği yollardan en az birini belirledi.

Bulanık Noktalar

Dünyaya baktığımızda, onunla ilgili görsel bilgiler retinanın fotoreseptörlerinden geçerek görsel kortekse akar ve burada farklı nöron gruplarında sırayla işlenir. Her grup görüntüye yeni karmaşıklık seviyeleri ekler: Basit ışık noktaları çizgilere ve kenarlara, sonra konturlara, sonra şekillere ve sonra gördüğümüz şeyi somutlaştıran tamamlanmış sahnelere dönüşür.

Yeni çalışmada, araştırmacılar nöronların erken gruplarında çok önemli olan bir görme işleme özelliğine odaklandılar: şeylerin uzayda nerede bulunduğu. Bir görüntüyü oluşturan pikseller ve konturlar doğru yerlerde olmalıdır, aksi takdirde beyin gördüğümüz şeyin karışık, tanınmaz ve çarpık bir görünüşünü yaratacaktır.

Araştırmacılar, katılımcıları dart tahtasına benzeyen bir zemin üzerinde dört farklı desenin konumlarını ezberlemeleri için eğittiler. Her desen tahtada çok belirli bir yere yerleştirildi ve tahtanın ortasındaki bir renkle ilişkilendirildi. Her katılımcının bu bilgiyi doğru bir şekilde ezberlediğinden emin olmak için test edildi; örneğin, yeşil bir nokta görürlerse, yıldız şeklinin en soldaki konumda olduğunu biliyorlardı. Daha sonra, katılımcılar desenlerin yerlerini algılayıp hatırladıkça, araştırmacılar beyin aktivitelerini kaydetti. Beyin taramaları araştırmacıların nöronların bir şeyin nerede olduğunu nasıl kaydettiğini ve daha sonra bunu nasıl hatırladıklarını haritalandırmalarına olanak sağladı. Her nöron, görüş alanınızdaki bir alana veya “alıcı alana”, örneğin sol alt köşeye dikkat eder. Favila, bir nöronun “sadece o küçük noktaya bir şey koyduğunuzda ateşleneceğini” söyledi. Uzayda belirli bir noktaya ayarlanmış nöronlar bir araya gelme eğilimindedir ve bu da beyin taramalarında aktivitelerinin tespit edilmesini kolaylaştırır.

Görsel algı üzerine yapılan önceki çalışmalar, erken, daha düşük işleme seviyelerindeki nöronların küçük alıcı alanlara sahip olduğunu ve daha sonraki, daha yüksek seviyelerdeki nöronların daha büyük alıcı alanlara sahip olduğunu ortaya koymuştur. Bu mantıklıdır, çünkü daha yüksek seviyeli nöronlar, görsel alanın daha geniş bir bölümünden bilgi çekerek birçok düşük seviyeli nörondan gelen sinyalleri derler. Ancak daha büyük alıcı alan aynı zamanda daha düşük mekansal duyarlılık anlamına gelir ve Ankara’yı göstermek için Anadolu’nun üzerine büyük bir mürekkep lekesi koymak gibi bir etki yaratır. Aslında, algılama sırasında görsel işleme, küçük, net noktaların daha büyük, daha bulanık ama daha anlamlı lekelere dönüşmesi meselesidir.

Ancak Favila ve meslektaşları, algıların ve anıların görsel korteksin çeşitli bölgelerinde nasıl temsil edildiğine baktıklarında, büyük farklılıklar keşfettiler. Katılımcılar görüntüleri hatırladıkça, görsel işlemenin en üst seviyesindeki alıcı alanlar algı sırasında oldukları boyuttaydı; ancak alıcı alanlar zihinsel görüntüyü çizen diğer tüm seviyelerde bu boyutta kaldı. Hatırlanan görüntü her aşamada büyük, bulanık bir lekeydi. Bu, görüntünün anısı depolandığında, yalnızca en üst seviyedeki temsilinin saklandığını gösteriyor. Anı tekrar deneyimlendiğinde, görsel korteksin tüm alanları aktive edildi; ancak bunların aktivitesi, girdi olarak daha az kesin versiyona dayanıyordu.

Yani bilginin retinadan mı yoksa anıların depolandığı yerden mi geldiğine bağlı olarak, beyin bunu çok farklı şekilde ele alıyor ve işliyor. Orijinal algının kesinliğinin bir kısmı belleğe girerken kayboluyor ve Favila, “bunu sihirli bir şekilde geri alamazsınız” diyor. Dartmouth College’da doktora sonrası araştırmacı olan Adam Steel, bu çalışmanın “gerçekten güzel” bir yönünün, araştırmacıların gördüklerini bildirmek için insan deneklere güvenmek yerine, doğrudan beyinden bir anı hakkındaki bilgileri okuyabilmeleri olduğunu söyledi. “Yaptıkları deneysel çalışmanın gerçekten olağanüstü olduğunu düşünüyorum.”

Bir Özellik mi, Yoksa Bir Hata mı?

Peki, anılar neden bu “daha bulanık” şekilde hatırlanıyor? Bunu bulmak için araştırmacılar, artan büyüklükte alıcı alanlara, farklı nöron seviyelerine sahip görsel korteksin bir modelini oluşturdular. Daha sonra, seviyeler arasında ters sırada bir sinyal göndererek uyandırılmış bir anıyı simüle ettiler. Beyin taramalarında olduğu gibi, en büyük alıcı alana sahip seviyede görülen mekansal bulanıklık, geri kalan tüm seviyelerde devam etti. Favila, bunun hatırlanan görüntünün görsel sistemin hiyerarşik yapısı nedeniyle bu şekilde oluştuğunu gösterdiğini söyledi.

Görsel sistemin hiyerarşik olarak düzenlenmesinin nedenine dair bir kuram, nesne tanımaya yardımcı olmasıdır. Alıcı alanlar küçük olsaydı, beynin görüş alanında olanı anlamlandırmak için daha fazla bilgiyi entegre etmesi gerekirdi; bu, Eyfel Kulesi gibi büyük bir şeyi tanımayı zorlaştırabilirdi, dedi Favila. “Daha bulanık” hafıza görüntüsü, “nesne tanıma gibi şeyler için optimize edilmiş bir sisteme sahip olmanın sonucu” olabilir.

Ancak Minnesota Üniversitesi’nde doçent olan Thomas Naselaris, “bunun bir özellik mi, yoksa bir hata mı olduğu net değil” dedi. Yeni çalışmada yer almadı, ancak 2020 tarihli bir çalışmada algı ve hafızanın beyinde çok farklı göründüğü sonucuna vardı. Farkın avantajlı olduğu fikrini, belki de algıları anılardan ayırt etmeye yardımcı olduğu fikrini destekliyor. “Zihinsel imgelemesi sahne imgelemesinin tüm ayrıntısına ve kesinliğine sahip olan bir kişinin kolayca kafası karışabilir” dedi.

Bulanıklık ayrıca gereksiz bilgilerin depolanmasını önlemeye yardımcı olabilir. Favila, “Belki de önemli olan her pikselin görüş alanında nerede olduğunu hatırlamak değil, piksellerin bir aile üyesine veya bir arkadaşa ait olmasıdır” dedi.

Naselaris, “Görsel sistemin son derece ayrıntılı, canlı ve kesin görüntüler üretemediği gibi bir durum söz konusu değil,” dedi. İnsanlar örneğin uyku ve uyanıklık arasındaki “hipnogojik” durumdayken çok canlı görsel görüntüler bildirdiler. Beyin “uyanık saatlerde bunu yapma eğiliminde değil.”

Favila ve ekibi, benzer işlemlerin şekiller veya renkler gibi görsel belleğin diğer yönlerinde de gerçekleşip gerçekleşmediğini keşfetmeyi umuyor. Özellikle algı ve bellekteki bu farklılıkların davranışları nasıl yönlendirdiğini incelemek konusunda istekliler.

Favila, “Algı ve bellek farklıdır; onlara ilişkin deneyimimiz farklıdır ve tam olarak hangi şekillerde farklı olduklarını belirlemek, belleğin nasıl ifade edildiğini anlamak için önemli olacaktır,” dedi. Bu farklılıklar “verilerde her zaman gizlice beklemektedir.”

Kaynak: Yasemin Saplakoğlu. How Your Brain Distinguishes Memories From Perceptions. December 14, 2022.

Derin Öğrenme ve Bellek

Derin Öğrenme Sistemlerindeki Belleği Anlamak: Sinirbilim ve Bilişsel Psikoloji Bakış Açıları

Bellek modelleme, derin öğrenme alanında aktif bir araştırma alanıdır. Son yıllarda, Nöral Turing Makineleri (NTM) gibi teknikler, derin öğrenme sistemlerinde insan benzeri bellek yapıları oluşturmak için temel oluşturma konusunda önemli ilerleme kaydetti. Bu yazıda konuya farklı bir açıdan yaklaşacak ve derin öğrenme modellerinde bellek hakkında düşünürken aklımızda bulundurmamız gereken üç temel soruyu yanıtlamaya çalışacağım:

a) Derin öğrenme sistemlerinde belleği bu kadar karmaşık bir konu yapan nedir?

b) Bellek mimarileri için nereden esinlenebiliriz?

c) Derin öğrenme modellerinde belleği temsil etmek için kullanılan ana teknikler nelerdir?

İlk iki soruyu iyi cevaplamak için, hem biyolojik hem de psikolojik bellek kuramlarına bakmalıyız. Bu bizi, bellek hakkındaki bilgimizi en çok etkileyen iki düşünce okuluna götürecektir: Sinirbilim ve bilişsel psikoloji. Aynı düşünce akışını izleyerek, bu makaleyi üç ana bölümde yapılandıracağız. İlk bölüm, sinirbilimin bellek kuramını açıklayacaktır. İkinci bölüm, belleğe bilişsel psikoloji perspektifinden yaklaşırken, son bölüm, derin öğrenmenin, belleği sinir ağlarına dahil etmek için bu disiplinlerden nasıl esinlendiğine odaklanacaktır. O halde, anıların yaratıldığı yerden başlayalım: İnsan beyninden…

Sinirbilimde Bellek Kuramı

Anıların nasıl yaratıldığını ve bazen nasıl yok edildiğini ve uzun ve kısa süreli bellek arasındaki farkları anlamak, son on yılda sinirbilim araştırmalarının önemli bir alanı olmuştur. Bu düzeydeki araştırmaları esinleyen simgesel konulardan biri, HM olarak bilinen hastadır.

Henry Gustav Molaison (HM), dokuz yaşındayken geçirdiği bir kaza sonucu, sonraki yıllarda düzenli olarak kasılmalar yaşıyordu. 1952’de, yirmi beş yaşındayken, belirtilerini hafifletmek için bir ameliyat geçirdi. Prosedür başlangıçta başarılı kabul edildi, ta ki doktorlar HM’nin hipokampüsünün bir kısmını yanlışlıkla kestiklerini keşfedene kadar… Sonuç olarak, HM yeni anıları hatırlayamıyordu.

Yeni anılar olmadan yaşama fikri, her zaman şimdiki zamanda yaşamanın analoğudur. İnanın bana, farkındalıkla ilgili bir şeyden söz etmiyorum, geçmişteki yakın bir olayla ilişki kuramayacağınızı ya da gelecekteki bir olayı hayal edemeyeceğinizi düşünün. HM gününü sadece birkaç dakika boyunca bilgileri hatırlayarak, aynı insanları selamlayarak ve aynı soruları tekrar tekrar sorarak geçiriyordu. HM vakası, sinirbilimcilerin anıların nasıl yaratıldığını, depolandığını ve hatırlandığını anlamalarına yardımcı olmak için çok önemliydi.

Modern sinirbilimin bellek kuramı beynin üç temel bölgesini içerir: Talamus, prefrontal korteks (beyin kabuğunun ön-alın bölgesi) ve hipokampus. Talamus, duyusal bilgileri (görme, dokunma, konuşma) işleyen ve değerlendirme için beynin duyusal loblarına ileten bir yönlendirici olarak düşünülebilir. Değerlendirilen bilgiler sonunda kısa süreli anılar oluşturmak üzere bilincimize girdiği prefrontal kortekse ulaşır. Bilgiler ayrıca hipokampüse gönderilir ve oradan farklı kısımları uzun süreli anılar oluşturmak üzere çeşitli kortekslere dağıtılır. Sinirbilimin bugün karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, bu dağınık anı parçalarının tutarlı bellek deneyimlerine nasıl yeniden birleştirilebileceğini anlamaktır. Bu, sinirbilimde “bağlama sorunu” olarak bilinir.

Bağlama Sorunu

Sinirbilimsel bellek kuramının en kafa karıştırıcı yönlerinden biri olarak kabul edilen bağlama sorunu, diğer duyusal bilgilerden anıları yeniden yaratma kavramına meydan okur. Sevdiğiniz biriyle konsere gitme deneyimini ele alın. Olayla ilgili anılar parçalanacak ve beynin farklı bölgelerinde depolanacaktır. Ancak, aynı grubun bir melodisini dinlemek veya karınızı dans ederken görmek gibi tek bir deneyim, kavramın tüm anısını hatırlamak için yeterli olacaktır. Bu nasıl mümkün olabilir?

Bağlama sorununu çözen bir kuram, anı/bellek parçalarının beyinde sürekli akan elektromanyetik titreşimlerle birbirine bağlı olduğunu belirtir. Bu titreşimler, anı parçaları arasında zamansal (mekansal değil) bir bağlantı oluşturarak bunların tutarlı bir bellek olarak birlikte etkinleşmesini sağlar.

Sinirbilimsel bellek kuramı, akıllı bir bellek mimarisinin bazı ana bileşenlerini anlamamız için bize temel sağlar. Ancak, insan belleği yalnızca beynin bileşenlerinin bir yan ürünü değildir, aynı zamanda bağlamsal koşullardan da derinden etkilenir. 

Bilişsel Psikolojinin Bellek Kuramı

Sinirbilimsel bellek kuramının “bağlama sorunu”, dağınık anı parçalarının nasıl tutarlı anılara geri çağrılabileceğini açıklar. Bağlama sorununu açıklamak için beynimizin mimarisinin ötesine geçmemiz ve anıların nasıl hatırlandığını derinden etkileyen her türlü psikolojik bağlamsal unsuru değerlendirmemiz gerektiği ortaya çıkar. Bilişsel psikolojide belleğin çağrışımsal doğasını açıklamaya çalışan ana kuramlardan biri, Hazırlama Etkisi olarak bilinir.

Çağrışımsal Bellek ve Hazırlama Etkisi

Bilişsel psikolojideki tüm iyi kuramlar gibi, Hazırlama Etkisini deneyler bağlamında açıklamaya çalışalım. “Akşam yemeği” sözcüklerini duyduğunuzda aklınıza gelen ilk şeyi düşünün. Şarap mıydı, tatlı mıydı? Belki de cumartesi gecesi bir buluşma? Gördüğünüz gibi, bir sözcük kadar basit bir şey bile karışık bir duygu kümesini ve hatta diğer ilgili kelimeleri uyandırabilir. İlişkili anıları başarılı bir şekilde hatırlarız.

Önceki deneylerin en dikkat çekici sonuçlarından biri, bu ilgili kelimeleri veya anıları ne kadar hızlı hatırlayabildiğinizi fark etmektir. Bunun nedeni, ilişkili anıların Ekonomi Nobel Ödülü sahibi Daniel Kanehman’ın Sistem 1 olarak adlandırdığı şeyin bir parçası olmasıdır: Bunlar hızlı gerçekleşirler ve bir dizi ilgili duygusal ve fiziksel tepki üretirler. Psikolojide, bu tür fenomene İlişkisel Olarak Tutarlı denir.

Sözcüğümüze geri dönersek… “akşam yemeği” sözcüğünün “şarap” veya “tatlı” fikrini uyandırması, “akşam yemeğinin tatlıyı hazırlaması” anlamında bir hazırlama etkisi olarak bilinir. Hazırlamanın, belleğin nasıl çalıştığını açıklamada önemli bir rolü vardır. Hazırlama etkisi yalnızca sözcükler için değil, aynı zamanda duygular, fiziksel tepkiler, içgüdüler ve diğer bilişsel fenomenler için de geçerlidir. Bellek bağlamında, hazırlama etkisi bize anıların yalnızca ilişkili fikirlerle değil, aynı zamanda “hazırlanmış fikirlerle” de hatırlandığını söyler.

Kullanırlık Sezgisi (Availability Heuristic)

Bilişsel psikolojik bellek kuramının bir diğer önemli unsuru, olayların sıklığını nasıl hatırladığımızı kapsar. Örneğin, size “son on yılda kaç konsere gittiniz?” diye sorarsam, cevap akıcı geliyorsa veya yakın zamanda bir endişeye kapıldıysanız sayıyı abartmanız muhtemeldir. Aksi takdirde, son konser deneyiminizden hoşlanmadıysanız, sayı çok düşük olabilir. Bu bilişsel süreç Kullanırlık Sezgisi olarak bilinir ve belleğimizin bir yanıtın hızlı kullanılabilirliğinden nasıl derinden etkilendiğini açıklar.

Artık belleği beyin (sinirbilim) ve sosyal ortamlarımız (bilişsel psikoloji) bağlamında nasıl düşünebileceğimize dair bir fikrimiz var. Bu kuramlar derin öğrenme algoritmalarında nasıl taklit edilir?

Bellek ve Derin Öğrenme

Sinirbilim ve bilişsel psikolojik bellek kuramlarından, herhangi bir yapay bellek sisteminin insan belleğine benzemek için belirli bir özellik kümesine sahip olması gerektiğini biliyoruz. a) Belleği farklı bilgi alanlarını tanımlayan bölümlere ayırın b) Ayrı bölümleri tutarlı bilgi yapılarına yeniden birleştirin c) Bağlamsal ve doğrudan ilişkili olmayan bilgilere ve dışsal veri referanslarına dayalı verileri alın.

Bilgisayar bilimindeki hiçbir disiplin, derin öğrenmeden daha fazla insan benzeri bir bellek sisteminden faydalanamaz. Derin öğrenme alanında, ilk günlerinden beri, insan belleğinin bazı temel özelliklerini simüle eden sistemleri modelleme çabaları olmuştur.

Derin Öğrenme ve Açık Bellek

Derin öğrenme modellerinde belleğin önemini anlamak için örtük ve açık bilgi kavramlarını birbirinden ayırmamız gerekir. Örtük bilgi genellikle bilinçdışıdır ve dolayısıyla açıklanması zordur. Konuşma ve görme analizi gibi alanlarda örtük bilgiye örnek bulabiliriz: Örneğin, bir resimdeki maymunu tanımak veya konuşulan bir cümledeki ton ve ruh halini anlamak gibi. Bu modelle çelişen şekilde, açık bilgi kolayca bildirimsel olarak modellenebilir. Örneğin, bir maymunun bir hayvan türü olduğunu veya belirli sıfatların saldırgan olduğunu anlamak, açık bilginin klasik örnekleridir. Derin öğrenme algoritmalarının örtük bilgiyi temsil etmede inanılmaz ilerleme kaydettiğini biliyoruz, ancak hâlâ açık bilgiyi modelleme ve “ezberleme” konusunda zorluk çekiyorlar.

Açık bilgiyi derin öğrenme algoritmaları bağlamında bu kadar zor yapan nedir? Milyonlarca birbirine bağlı düğüme sahip geleneksel sinir ağları mimarisini düşünürseniz, çıkarımsal bilgi parçalarını ve bunların ilişkilerini depolayabilen ve böylece ağdaki farklı katmanlardan kolayca erişilebilen bir çalışma belleği sisteminin eşdeğerinden yoksun olduklarını fark ederiz. Son zamanlarda, bu sınırlamayı ele almak için yeni derin öğrenme teknikleri yaratıldı.

Nöral Turing Makineleri (NTMs)

Derin öğrenme algoritmalarının hızlı evrimi, açık bilgiyi işlerken insan belleğinin özelliklerine benzeyen bellek sistemlerine olan ihtiyacı tetikledi. Bellek modelleme alanındaki en popüler tekniklerden biri Nöral Turing Makineleri (NTM) olarak bilinir ve DeepMind tarafından 2014 yılında tanıtılmıştır.

NTM, tam vektörleri depolayabilen bellek hücreleriyle derin bir sinir ağını genişleterek çalışır. NTM’nin en büyük yeniliklerinden biri, bilgileri okumak ve yazmak için sezgisel yöntemler kullanmasıdır. Örneğin, NTM, girdi desenlerine dayalı vektörleri alabilen içerik tabanlı adresleme olarak bilinen bir mekanizma uygular. Bu, insanların bağlamsal deneyimlere dayalı anıları hatırlama biçimine benzer. Ek olarak, NTM, ne sıklıkla hatırlandıklarına bağlı olarak bellek hücrelerinin önemini artırmak için mekanikler içerir.

NTM, derin öğrenme sistemlerinde bellek yeteneklerini etkinleştiren tek teknik değildir, ancak kesinlikle en popüler olanlardan biridir. İnsan belleğinin biyolojik ve psikolojik işlevlerini taklit etmek kolay bir çaba değildir ve derin öğrenme alanındaki en önemli araştırma alanlarından biri haline gelmiştir.

Kaynak: Jesus Rodriguez. Understanding Memory in Deep Learning Systems: The Neuroscience, and Cognitive Psychology Perspectives. Jul 25, 2018. 

İnsan Bellek Teknolojilerinin Geleceği

İnsan belleği, bilindiği üzere, yanılabilirdir. Bir şeyleri unuturuz, yanlış hatırlarız ve çoğu zaman artık neleri bilmediğimizi bile bilmeyiz. Ya değerli anı kataloğumuzu karıştırıp, bir düğmeye basarak onları bilinncin en önüne çıkarmanın bir yolu olsaydı? Bazılarınızın bildiği gibi, insanlığa fütüristik teknolojilerin merceğinden bakan İngiliz bilimkurgu şaheseri Black Mirror’ın bir bölümünün varsayımı budur. Henüz tam olarak orada olmasalar da, son birkaç yılda sinirbilimciler insan beyniyle ilgili en temel sorulardan birini anlamada şaşırtıcı bir ilerleme kaydettiler: Bireysel bellek “izleri” beynimizde nerede bulunur?

Yeni teknolojilerin patlaması, en azından farelerde bir anıyı tanımlamamıza, bir anıyı silmemize veya hatta yapay anılar yerleştirmemize olanak sağladı. Teksas Üniversitesi’nden Dr. Alison Preston, her zaman anıların ne olduğuna dair sezgisel bir algıya sahip olduğumuzu, ancak bunların ardındaki mekanizmaları gerçekten anlamadığımızı söylüyor. Beynin devasa nöron yumağının içinden kırılgan anıları çıkarıp alma yeteneği sadece ilk adımdır. Bir olayı, bir kavramı veya hatta bir fikri yalnızca nöronların birbirleriyle konuşmalarına dayanarak izole edebildiğimizde, anılarımızı zamanın erozyonundan kurtarmak için kaydedip manipüle edebilmeye de yakınız demektir.

Bellek araştırmalarının “altın çağına” hoş geldiniz.

Bellek Engramı

2000’li yıllarda, sözde “yüz hücreleri”nin keşfi, belirli anıların tamamen tek tek nöronlarda tutulduğunu öne sürüyordu. Örneğin, bir kişi Jennifer Aniston’ın yüzünü gördüğünde, görsel işleme merkezindeki tek bir hücre aktive oluyordu. Nöron, sahibi sadece aktrisin yüzünü düşünse bile canlanıyordu ve bu da Aniston kavramının tamamı için gerçek bir yer olduğunu düşündürüyordu.

Basit mi? Evet. Peki, doğru mu? Pek sayılmaz.

Günümüzde, sinirbilimciler genellikle anılar hakkında yüzyıllık bir hipotezi (anıların, beyin bölgelerine epey dağıtılmış nöron ağlarında depolandığını) kabul ediyorlar. İlk olarak 1910’larda psikolog Dr. Karl Lashley tarafından öne sürülen bellek izi (veya bellek engramı) fikri, modern nörobilimde deneysel olarak bir türlü araştırılamamıştır. Ancak yeni teknolojiler sayesinde bilim insanları belirli bir anıyı oluşturan nöron kümesini belirleyebilir hale geldi.

Taraf Tutan Bellek Depolaması

Burada, öğrenme sırasında harekete geçen önemli bir protein olan CREB devreye giriyor. 2009’da bilim insanları şaşırtıcı bir şekilde nöronlardaki CREB (bkz.) seviyesini yapay olarak artırırsanız, bunun onları aktive etme ve bir anıyı depolama olasılığını artırdığını buldular.

Araştırmacılar bir virüs kullanarak, korku anılarında rol oynayan bir beyin bölgesi olan amigdaladaki nöronları farelerde CREB seviyelerini artırmaya ikna ettiler. Daha sonra hayvanları bir ses tonunu elektrik şokuyla ilişkilendirecekleri şekilde eğittiler. Şaşırtıcı bir şekilde, yeni bellek engramının yüksek CREB seviyelerine sahip nöronlarda depolanma eğiliminde olduğunu buldular; öyle ki, bu nöronları bir toksinle öldürdüklerinde, kemirgenler acı dolu deneyimi kalıcı olarak unuttular.

Kısa bir süre sonra, başka bir çalışma bu sonuçları doğruladı: CREB, nöronal Jedi’ların midicholorian’ları (bkz.2) gibidir; seviyeler ne kadar yüksekse, gücü kullanmak, öhöm, bir anıyı kaydetmek için seçilmiş olma şansları o kadar yüksektir. Sebebi şudur: CREB nöronların daha uyarılabilir olmasına neden olur, böylece komşularına kıyasla gelen deneyimleri kaydetmeye daha istekli olurlar.

Sonuç? Öğrenmeden hemen önce belirli nöron gruplarını yapay olarak etkinleştirebilirsek, bu anıların nerede sonlanacağını seçebiliriz, tıpkı yeni verileri sabit diskteki bir bloğa taşımak gibi. Ve hangi beyin hücrelerinin -hatta hangi sinapsların- anıları depoladığını bilirsek, bu bağlantıları güçlendirmeye veya ortadan kaldırmaya doğru büyük bir adım olur.

Anı Ekmek

Ancak anıları bulmak resmin sadece bir parçasıdır. “Anı engramı” kuramının gerçek testi, anıları (yani, hiç gerçekleşmemiş olayların anılarını) yaratma yeteneğidir. Bunu zaten kaba bir düzeyde yapabiliyoruz. Bir olayı zihnimizin ön saflarına getirdiğimizde, beyin anıyı depolamak için kullanılan aynı sinirsel bağlantıları yeniden etkinleştirmek için çok çalışır. Ancak, tam da bu süreç aynı zamanda anıyı kırılgan ve değişime açık hale getirir. Birçok çalışma, anıların hatırlandıktan sonra “yeniden sağlamlaştırma”(bkz. 3) adı verilen bir süreçten geçtiğini göstermiştir; bir kez daha sinir devrelerine kazınırlar ve bu süre zarfında, bu anı hakkında yanlış bilgiler yerleştirmek oldukça kolaydır.

Ancak nöroteknolojiler bilim insanlarının çok daha kesin sonuçlara varmasını sağlamıştır. MIT’den Dr. Susumu Tonegawa bir dizi çalışmada, korkutucu bir şeyi tamamen zararsız bir duruma yapay olarak bağlamanın ne kadar kolay olduğunu göstermiştir. Bu ekip, farelerde anı kodlamasıyla ilişkili bir beyin bölgesi olan hipokampüsteki aktif nöronlara ışığa duyarlı proteinler iletmek için bir virüs kullandı. Daha sonra hayvanları bir şoku bir odayla ilişkilendirmeleri için eğittiler. Bu anıyı depolayan nöronlar canlandı ve sırayla bu ışığa duyarlı proteinleri seri biçimde ürettiler, yani esasen bunları engramın bir parçası olarak etiketlediler. Ekip fareleri tamamen yeni, zararsız bir ortama yerleştirdiğinde, korku engramını ışıkla yapay olarak aktive ettiler – böylece, fareler anında güvenli yerden korkmaya başladılar. Bunun aksine, engram nöronlarını farklı bir ışık frekansıyla engellemek, orijinal şok odasına olan korkularını geçici olarak “sildi”.

Daha sonraki bir çalışmada, aynı ekip benzer bir korkulu anıyı büyük bir anıya -cinsel çekim anısına- bağladı, özünde duygusal yükü olumlu bir şeye dönüştürdü.

İnsan Anıları

Bu teknolojiler insanlar için fazla istilacı olsa da, bilişsel bilim insanları kendi anılarımızı ortaya çıkarmada da ilerleme kaydediyorlar. “Anı kodu çözme” olarak adlandırılan teknoloji, bireysel hatırlamalarla ilişkili sinirsel kalıpları belirlemek için fonksiyonel MRI görüntülerini kullanıyor. Pennsylvania Üniversitesi’nde bir sinirbilimci olan Dr. Michael Kahana, “Bu, bilişsel sinirbilimdeki en önemli devrimlerden biri” diyor.

Son bulgular, insanların sinirsel kalıplarının son derece özgül olabileceğini, gördükleri yüzleri, uykularındaki düşleri veya hatta hatırladıkları bir TV şovundan belirli sahneleri yeniden oluşturabileceğimizi gösteriyor. Örneğin, İngiliz dizisi Sherlock’u izleyen insanlara bakan bir çalışma, gönüllünün bir sahneyi ünlü dedektifle mi, yoksa onsuz mu düşündüğünü belirleyebildi. Daha da ilginci, bu sinirsel kalıp insanlar arasında, hatta sahneyi hiç görmeden sadece başkalarının tarif ettiğini duyanlar arasında bile dikkat çekici derecede benzerdi. “Farklı insanların aynı sahneyi hatırladıklarında, kendi sözcükleriyle tarif ettiklerinde, hatırlamak istedikleri şekilde hatırladıklarında aynı parmak izini görmemiz şaşırtıcıydı,” diyor Johns Hopkins Üniversitesi’nde çalışmaya liderlik eden Dr. Janice Chen.

Bu muazzam bir şey: temelde insan beyninin sadece yüzler veya yerler için değil, çok daha soyut ve genel bir şey için de benzer şekilde anıları kodladığını ve geri çağırdığını gösteriyor. Başka deyişle, anı kodu çözme aktarılabilir olabilir: anı kalıplarını çözmek için bir kişinin zihinsel süreçlerini kullanabilirsek, kuramsal olarak, bilmeyen veya isteksiz bir kişinin anısını da kabaca çözümleyebiliriz.

Daha da çılgını şu: bilim insanları fare çalışmalarını insanlarla birleştirmeye başladı. DARPA (bkz. 4) liderliğindeki bu deneyler, insanlar yeni bir görev öğrenirken hipokampüsteki elektriksel aktiviteyi kaydetmek için implante edilmiş elektrotlar kullanıyor. Aynı devreyi hatırlama sırasında etkinleştirdiğimizde, bu anıları biyolojik olarak arka planda kaybolmuş olsalar bile, potansiyel olarak güçlendirebiliriz.

Bellek engramları arayışı son birkaç yıldır şaşırtıcı derecede verimli oldu. Ve hâlâ kendi anılarımızla özgürce oynayabilmenin bir yolunu bulamamış olsak da, artık böyle bir geleceği hayal etmek imkansız değil. Belki de gelecekte daha yeni teknolojilerin yardımıyla bellek engramlarına erişebileceğiz, bunları harici depolama aygıtlarına kopyalayabileceğiz ve bu engramları istediğimiz zaman geri sarabileceğiz, yeniden oynatabileceğiz veya yeniden yazabileceğiz.

Kaynak:

Shelley Fan. Here’s the Tech That Could One Day Track, Boost, or Erase Human Memory
January 25, 2018.
https://singularityhub.com/2018/01/25/heres-the-tech-that-could-one-day-track-boost-or-erase-human-memory/

Zihin, Zihinsiz Maddeden Nasıl Çıkabildi?

Özgün metin: Ralph Lewis. How could mind emerge from mindless matter? Psychology Today Posted Jan 2019. Downloaded on January 30, 2019.

(Ref. Bu makalenin bölümleri şundan uyarlandı: Ralph Lewis. Finding Purpose in a Golden World: Why We Are Even If the Universe Doesn’t (Amherst, NY: Prometheus Books, 2018)

Ben bir psikiyatristim (metnin yazarı Ralph Lewis’i kast ediyor:-), beyin ve davranış arayüzünden çalışıyorum. Hastalarımı sinir ateşlenmesi ve bağlantıları olarak mı, yani, kimya ve biyoloji olarak mı görmeliyim, yoksa diğer bireylerle ve toplumla ilişkiler içinde yaşayan zengin içsel zihinsel hayatları olan psikolojik varlıklar olarak mı? Reçete ettiğim ilaçlar kimyasal ve biyolojik düzeyde çalışırken, uyguladığım psikoterapi ve salık verdiğim çevresel değişiklikler psikolojik ve sosyal düzeylerde iş görüyor. Bu düzeyler arasına gerçekten bütünleşmiş bir biçimde bağlantı kurmak insanın tam olarak anlaşılmasında meydan okuyucu olabilir.

2019’da bile birçok insan hâlâ zihnin ve kendiliğin sadece fiziksel parçacıkların ürünü olmayan bir ruha sahip olduğunu savunuyor. Sinirbilimciler hâla yağmurun nereden geldiğini çözmeye çalışan bilim-öncesi insanlar tarafından hayal edilen köhne dinlere dayandığını düşünerek bir tür tuhaf halk psikolojisiyle alay etse de, gerçekte akıllı insanların bu tür şeylere hâlâ inanması tamamen anlaşılabilir. Nihayetinde zihin ve öznel öz-farkındalık bilinci (kendinin farkında olan bilinç) maddenin fiziksel özelliklerine (her ne iseler) nitel bir benzerlik taşımaz. Beynin işleyişini devrelere, nöronlara ve nörotransmiterlere dayanan salt maddî bir temelde açıklamaya yönelik indirgemeci bilimsel yaklaşım inanılmaz ilginç ve aydınlatıcı olmakla birlikte, henüz bilinçli bir kendilik olmanın nasıl bir şeye benzediği ya da neden böyle olduğunun gizemini çözememektedir. Fakat durum şu: Bilimden öğrendiğimiz her şey bizim ve dünyanın salt fiziksel madde ve enerjiden oluştuğumuzu doğrulamaktadır.

Tahayyülümüz dışında herhangi bir yerde tinsel bir alemin varolmasının bilimle uyuşmasının kesinlikle bir yolu yoktur. Ruhlar ve doğaüstü veya normaldışı kuvvetler gibi tinsel fenomenlerin gerçek olması için bilimin çoğunun yanlış olması gerekir. Başka bir sonuca varmak istersek, bütün bir bilimsel bilgi ve kanıt toplamının epey bir kısmını reddedip en baştan başlamaya hazır olmalıyız. (Bunun mobil telefonumu çalıştıran aynı bilgiler ve kanıt tabanı olduğunu düşünün; bilim yanlış olsaydı, çalışmazdı.)

Beynin ya da zihnin işleyişinin sadece parçalarının (fiziğin yalın yasalarına göre birbirleriyle etkileşen temel parçacıklardan yapılmış atomlardan oluşan sinir hücreleri devrelerinin) toplamı olduğunu öne süren geleneksel bilimsel indirgemecilik yöntemi (karmaşık şeyleri sistemin en küçük unsurlarını ya da parçalarını belirleyip çözümlemek) insan zihni ve onu üreten beyin için eksik bir açıklama getiriyor.

Her Şey Bu Kadar Mı

Bilimsel indirgemecilik (beyin dahil) dünyanın anlaşılmasına yönelik çok önemli ve şık bir yaklaşımdır ve şaşırtıcı içgörülere yol açmıştır, ama bazı insanlara doyurucu gelmeyebilir, iç karartabilir. Her şey nihayetinde parçacıklara ve fiziğe indirgenebilirse, o zaman her şey nihayetinde amaçsız ve boşuna görünebilir. “Hepsi bu kadar mı?” diye sorulabilir. Öyleyse, insanlığımız nereden geliyor? Karmaşık öznelliğimiz olmadan, böyle bir evrene nerede uyduğumuzu anlamaya ihtiyacımız var.

Karmaşıklık ve Ortaya Çıkış – Parçaların Toplamından Daha Büyük

Yaklaşık son otuz yılda karmaşıklık kuramı (karmaşık sistemler kuramı) denen etkileyici bir yeni disiplin gelişti. Bu bilim karmaşık sistemlerin özelliklerinin daha yalın bileşenlerin etkileşiminden nasıl çıktığını açıklamaya yönelik modeller tasarlamaya odaklandı. Karmaşık sistemler gerek nicel, gerekse nitel olarak daha yalın bileşenlerinden ayrılan özellikler kazanırlar. Bunlar bileşenlerinin doğasında bulunmayan ve onlardan çıkarsanamayan ya da yordanamayan / öngörülemeyen özelliklerdir. Karmaşık sistemin bu yeni özelliklerine ortaya çıkan (emergent) fenomenler denir. Ortaya çıkış (emergence), indirgemeciliğin zıttıdır. Bütün, parçalarının toplamından büyüktür. Söz konusu olan ‘büyü’ değil, sadece karmaşık fiziksel etkileşimlerdir. Ortaya çıkış, kendiliğinden, aşağıdan yukarıya, kendini-örgütleyen bir karmaşıklık fenomenidir, herhangi bir dışsal neden, hiçbir yukarıdan aşağıya tasarım, hiçbir merkezî sistem denetimi gerektirmez. Karmaşıklık bilimi standart indirgemecilik yaklaşımının yerini almaz. Onu tamamlar. İndirgemecilik hâlâ karmaşık sistemlerin anlaşılması için son derece yararlı ve güçlü bir yöntemdir.

Ortaya Çıkış: Yenilik Evrene Girebilir

En temel örnek olarak suyun özelliklerini düşünün. Suyun bazı temel özellikleri vardır: Yapıştırıcı (cohesive) davranış, ısıyı ılıtma yeteneği ve donunca genişleme… Hatta daha yalını, suyun ‘ıslaklığını’ düşünün. H₂O’yu oluşturan tek tek hidrojen ve oksijen atomları bu özelliklerin ve davranışların, hiçbirine sahip değildir. Bu özellikler tek tek atomların özelliklerinden yordanamaz ya da çıkarsanamaz; bunlar ortaya çıkmışlardır (emergent).

Su, basit bir örnektir. Ortaya çıkmış olandan çok daha görkemli yenilik, doğanın tümü, aslında. Bunu evrenin kendiliğinden rehbersiz yaratıcılığı olarak düşünün; en mucizevi olan şey, bilinçli niyetin hiç olmaması.

Beyin Uyumlu Karmaşık Sistemlerin En Karmaşığıdır

Beynin, bütünün parçalarının toplamından büyük bir fenomen olduğu açıktır ve onun ürünü olan zihin ya da öznel kendilik duygusu parçalarından nitel açıdan kökten farklıdır; ortaya çıkan bir özelliktir.

Aslında bu sadece beyin için değil herhangi bir karmaşık uyumsal (adaptive) sistem için geçerlidir; dünyada bunun sayısız örneği vardır. Sadece birkaçını sayarsak: Bireysel organizmalar, bir organizmanın içindeki bağışıklık sistemi ya da beyin gibi sistemler, sosyal böcek kolonileri, kuş sürüleri, hayvan sürülerinin göçleri, trafik akışı, kentler, malî piyasalar, internet, ekosistemler, iklimler… Bunların her biri birçok failin/bileşenin etkileştiği bir ağa sahip olan bir sistemdir.

Ortaya çıkış fenomenlerini üreten karmaşık uyumsal sistemler bileşen parçaları arasında dinamik etkileşim ağları oldukları için karmaşık olarak değerlendirilirler. Değişen ortamlarına yanıt olarak değiştikleri ve kendilerini örgütledikleri için uyumsal olarak değerlendirilirler.

Bilinç Evrende Kökten Yeni Bir Fenomen Olarak Ortaya Çıktı. Hayat da Öyle.

İnsan beyni bildiğimiz en karmaşık uyumsal sistemdir. Bir fenomen olarak bilinç de bildiğimiz tüm fenomenlerin fiziksel maddesinden en kökten farklı olandır. Fakat elbette bilincin her zaman çok zengin ve karmaşık olmadığını unutmayın; farklı türlerde ve insanlarda farklı beyin sağlığı hallerinde derece derece ortaya çıkar, çok sayıda minimal ve yalın bilinç halleri bulunur.

Bilinçten başka sıradan maddeden ortaya çıkan bildiğimiz çok farklı diğer fenomen, hayatın kendisidir. Bir zamanlar canlıların mutlaka canlı olmayan maddenin yoksun olduğu bir tür gizemli hayat verici öze, bir tür hayati kuvvete (élan vital) sahip oldukları varsayılırdı. Fakat bir şeyi neyin canlı yaptığına dair gizem yirminci yüzyılda çözüldü. Bir şeyi canlı yapan şey, atomlarının örgütlenmesidir.

Karmaşık Uyumsal Sistemlerin Kendiliğinden ve Kendi Kendine Örgütlenmesi ve Bunları Yöneten Kurallar

Canlılar karmaşık uyumsal sistemlerin özel bir sınıfıdır. Karmaşık Uyumsal Sistemlerin merkezî bir karakteristiği, örgütlenmedir. Göze çarpan bir şekilde bu sistemler kendini-örgütleme ya da kendiliğinden bir düzen süreciyle oluşurlar. Başlangıçta düzensiz olan bir sistemin parçaları arasında yerel etkileşimlerden bütün düzeni yaratırlar. Süreç, herhangi bir dış failin ya da merkezî denetimin tasarımını gerektirmez.

Karmaşık uyumsal bir sistemin bileşenlerinin etkileşimlerini yöneten ‘kurallar’ genellikle çok elementerdir ve bireysel bileşenler arasında yerel bir düzeyde çalışırlar. Karmaşık uyumsal sistemler mahalle sakinleri arasındaki etkileşimlerden yerel bir düzeyde doğan yeni politik örgütlenmelere kadar benzer şekilde ortaya çıkarlar. Basit ve yerel etkileşim kuralları kendi kendine örgütlenmeyi olası kılar. Kimse ‘zorunlu’ değildir, süreç yukarıdan aşağıya doğru değil, aşağıdan yukarıya doğrudur. Fakat bu etkileşimlerden kaynaklanan karmaşık bütün sistem, yeni ortaya çıkan özellikleriyle birlikte, tek tek bileşenler üzerinde sınırlayıcı bir etkiye sahiptir, geriye dönük olarak da onları etkiler. Bileşenler ile bütün arasında karşılıklı ya da yansıtıcı geri bildirim halkaları kurulur, örneğin, termitler ile bütün olarak koloni arasında ya da bireysel nöronlar ile bütün olarak bireyin arasında…

Tasarlanmış Gibi Görünecek Kadar “Akıllı”

Doğadaki Karmaşık Uyumsal Sistemler çok girift olabilirler ve o kadar ‘akıllı’ görünebilirler ki, bir kopyaya ya da master plana göre birleşik süreç aracılığıyla dikkatle yönlendirilmiş ve zekice tasarlanmış olmaları gerektiğini düşünmek affedilebilir. Fakat karmaşıklık bilimi bütün bunların doğal, kendiliğinden, kendini-örgütleyen süreçler aracılığıyla, hiç yol gösterilmeden, nasıl olduğunu açıklayabilir. (Zeki bir Tasarımcı Olarak Her Şeye Gücü Yeten’i çağırmakta özgür hissedin, fakat bunu yapmak tamamen gereksizdir ve süreçlerin kusurlulukları, yetersizlikleri ve eksiklikleri düşünülürse, Tasarımcı ne yazık ki her şeye gücü yeten, her şeyi bilen ya da hep iyi olmayabilir.)

Tasarım gereği dayatılan sınırlamaları olan insan yapımı Karmaşık Uyumsal Sistemler bile insan tasarımcıları tarafından tamamıyla denetlenemez ya da yordanamazlar (malî piyasaları yordayabilen biri var mı?)

Canlı organizmalar söz konusu olduğunda doğal seçilimle ve cinsel seçilimle evrimin iyi anlaşılmış süreçleri doğada gördüğümüz mucizevî ve girift karmaşıklığın daha fazla şekillenmesinde ilaveten muazzam güçlü bir rol oynar, zeki tasarımın görülmesini büyük oranda pekiştirir. Fakat Karmaşık Uyumsal Sistemlerin kendini örgütleyen süreçleri evrimden bağımsız olarak ortaya çıkar ve hem canlı, hem de cansız sistemler için geçerlidir. Evrimsel kuvvetler karmaşıklığın artmasını yönlendirmekte denetimi almadan önce, hayatın başlangıçtaki köklerinde neredeyse kesin olarak merkezî bir rol oynadılar.

Bilincin Nasıl Ortaya Çıktığını Bilimsel Olarak Daha Yeni İncelemeye Başladık

Karmaşıklık kuramı bilimcilere nihaî bir bilinç kuramının olabileceği konusunda önemli ipuçları verir. Karmaşıklık kuramı bugün artık sinirbilimin bilgi-işlemin ve döngüsel denetimin beyin-sinir ağlarında nasıl çalıştığını anlama arayışının ayrılmaz parçasıdır. Bu ağlar tek bir bölgenin tamamen denetlemediği sibernetik halkalar olarak iş görürler.

Şurası muhakkak ki bilincin bilimsel açıklanmasından epey uzağız. Bilinci açıklamaya yönelik ciddi bilimsel çabalar ancak 1990’larda başladı -ondan önce bilinç çok zorlu bir konu olarak düşünülür ve bilimselden çok felsefî bir sorunun parçası olarak görülürdü. Gerçekten de sinirbilim disiplin olarak birkaç onyıl yaşındadır. 1990’ların başlarında psikiyatri eğitimine başladığımda zihni ve beyni az çok paralel konular olarak inceledik, genellikle nasıl tamamen bütünleştirileceklerinden emin değildik. O zamandan bu yana zihin-beyin ilişkisinin bilimi büyük ilerlemeler kaydetti. Buna gelişkin beyin görüntüleme gibi yeni teknolojiler yardımcı oldu. Sinirbilimciler algıların, düşünce süreçlerinin ve öznel kendilik duygusunun her biri binlerce bağlantıya sahip milyarlarca nöronun yoğun ve karmaşık etkileşimlerinden nasıl ortaya çıktığı; karmaşık ağları ve geri bildirim halkalarını nasıl oluşturduğu, yüz milyonlarca yıllık, rehberi olmayan doğal seçilim süreçleriyle nasıl şekillendiğinin gizemini istikrarlı bir şekilde çözüyorlar.

Bilinci bilimsel olarak açıklama sürecine gerçekten ancak yeni başladık ve şaşırtıcı ilerlemelere ve fantastik içgörülere rağmen açıklamalarda hâlâ doldurulması gereken büyük boşluklar var. Fakat belli bir boşluğun sonunda bilim tarafından kapatılamayacağını iddia etmek akıllıca bir iddia olmazdı.

Az Biraz İçki Faydalı Mı? Tıbbın Bu Görüşü Değişiyor Mu?

Az ya da orta düzeyde (günde 1-2 bira, 1 tek/duble rakı, 1-2 kadeh şarap) içki içmenin yararına dair en çok bilinen argüman, kalp ve damar sistemini için koruyuduğu yönündedir. Bugünlerde alkolün koruyucu etkisini gösteren sonuçların düşük nitelikli gözlemsel çalışmalardan çıkan istatistiksel bir hata olabileceği öne sürülmektedir. Örneğin, daha önce ağır biçimde içki içen, ama çalışma sırasında içmeyi bırakmış olan kişilerin bu çalışmalara içmeyenler olarak alındıkları görülmektedir. Yeni bazı çalışmalar ise alkolün kalp damar sistemine yararı bir yana, zararlı olabileceğini düşündürmektedir. Örneğin, alkol atrial fibrilasyon nöbetlerini tetiklemektedir ve içki bırakıldığında bu belirti düzelmektedir. 

2021 başlarında yapılan bir epidemiyolojik analizin tahminine göre, alkol ABD’deki kanser olgularının %4.8’ine, kanserden ölümlerin %3.2’sine katkıda bulunmuştur. Bu yaz Lancet Oncology alkolün sonucu olarak global kanser yükü üzerine yüksek profilli, genel nüfusa dayanan bir çalışmanın sonuçlarını yayımladı. 2020’de dünya çapında yeni kanser olgularının %4’ü alkole atfedilebilirken ılımlı düzeyde içki içmenin bu yıllık 741.000 olgunun 103.000’inden sorumlu olması dikkate değer. Çalışmanın baş araştırmacılarından Harriet Rumgay “Kanser riski düşük ya da orta düzeyde içki içme ile bile yükselmektedir.” dedi.  “Az içmeniz kanser riskinin çok içmenize göre daha az olduğu anlamına gelir, fakat alkol tüketiminin güvenilir sınırı diye bir şey yoktur.”

Çalışmaya göre, içki içmek ağız boşluğu, yutak, gırtlak, yemek borusu, kalın bağırsak, rektum, karaciğer ve göğüs dahil, en az yedi farklı tür kanserin görülme riskini artırıyordu. Kuzey Amerika’da erkekler alkole bağlı kanser yükünün üçte iki kadarını temsil etse de az ya da orta düzeyde içki içmek kadınlarda kanser olgularının erkeklere göre göre daha fazla artmasına neden oluyordu.

Güney Kore’den gelen son araştırma mide bağırsak sistemi kanserlerinde nöbet şeklinde içmenin sürekli fakat ılımlı bir şekilde içki içmeye tercih edilebilir olduğunu gösterdi.

2020’de American Kanser Derneği kılavuzlarını güncelledi. Artık kılavuzda kısa ve özlü bir öğüt var: “Alkol içmemek en iyisidir.”

Üç dönemde alkolün sinir sistemine yönelik zehirli etkilerine beynin daha duyarlı olduğu görülmektedir: döllenmeden doğuma kadar geçen süre, geç ergenlik (15-19 yaş) ve geç erişkinlik (65 yaş üstü). 

Yakın zamanlarda Massachusetts General Brigham Biobank’ın verileri az ya da çok alkol kullanımından farklı olarak ılımlı alkol kullanımının hem stresle ilişkili nörobiyolojik faaliyeti, hem de büyük kalp damar sistemi olaylarını düşürdüğünü göstermiştir.

Bu yeni bilgiler hekimlerin ılımlı düzeyde alkol tüketiminin sağlık üzerine etkileri konusunda bilgi verirken önceki yıllardan daha temkinli olmaları gerekeceği anlamına gelir.

Uluslararası Kanser Üzerine Araştırmalar Kurumu’ndan Harriet Rumgay “Alkol etiketlerine sigara paketlerindekine benzer kanser uyarılarının eklenmesinin insanları alkol ürünleri satın almaktan caydırabileceğine ve kanser ile içkinin nedensel bağlantılarına dair farkındalığı artıracağına dair kanıtlar var” diyor. “Fakat genel nüfusta alkol kullanımını azaltmanın en etkili yolları yüksek vergiler yoluyla alkolün fiyatını artırmak, satın alma  olanaklarını kısıtlamak ve alkol markalarının halka pazarlanmasını engellemektir.”

Kardiyolog Christopher Labos alkolün negatif etkilerine dair yeni ortaya çıkan verilerin çoğu hasta tarafından şaşırtıcı bulunmayacağına dikkat çekiyor. “Derinlerde bir yerde çoğu kişinin alkolün sağlıklı olmadığını bildiklerini düşünüyorum, ama bu sosyal kültürümüzün bir parçası ve dolayısıyla davranışlarımızı haklılaştırmanın yolunu buluyoruz… Tıpkı abur cuburlarda olduğu gibi, bu arada sırada kendimizi sevindirmeyeceğiz anlamına gelmez, fakat artık içkiyi yararlı bir şey gibi sunmayı bırakmalıyız, çünkü değil.”

Kaynak: https://www.medscape.com/viewarticle/965387. John Watson, 22 Aralık 2021.

Koronavirüs Konusundaki Yanlış Bilgilerin İnternette Yayılmasında En Etkili Adam

---

https://www.nytimes.com/2021/07/24/technology/joseph-mercola-coronavirus-misinformation-online.html (25 Temmuz 2021’de indirildi.)

Yazan: Sheera Finkel

---

9  Şubat’ta internette çıkan yazı, aşıların yasal tanımıyla ilgili masum görünen bir soruyla başlıyordu. Sonraki 3400 sözcükte koronavirüs aşılarının bir “tıbbî sahtekârlık” olduğu ilan ediliyor ve aşıların enfeksiyonları önlemediği, bağışıklık sağlamadığı ve hastalığın bulaşmasını engellemediği söyleniyordu. Hatta aşıların “genetik kodlamayı değiştirdiğini, sizi kapatma düğmesi olmayan bir virüs proteini fabrikasına dönüştürdüğünü” iddia ediyordu.

Yazıdaki iddialar kolaylıkla çürütülebilirdi. Ciddiye almaya gerek yoktu. Sonraki birkaç saat içinde yazı İngilizce’den İspanyolca’ya ve Lehçe’ye çevrildi. Düzinelerce blogda çıktı ve internette yanlış iddiaları tekrar eden aşı karşıtları tarafından yayıldı.Yazı Facebook’ta da etkili oldu ve 400 000 kişiye ulaştı.

Bütün bu çabaların kaynağı bir kişiyi işaret ediyordu: Cape Coral’daki (Florida, ABD) bir osteopat (Türkçesi kırık-çıkıkçı) hekim olan Joseph Mercola… Dr. Mercola kanıtlanmamış ya da onaylanmamış tedaviler önerdiği için uzun süredir eleştiri konusuydu ve hükümetin yaptırımlarına uğramıştı. Fakat son zamanlarda araştırmacılara göre internette koronavirüs konusunda yanlış bilgilerin başlıca yayıcısı haline gelmişti.

The New York Times düzinelerce kişiyi istihdam eden ve internetle haşır neşir bir girişimci olan Dr. Mercola’nın pandemi başladığından bu yana Covid-19 aşıları konusunda kuşku yayan 600’ün üzerinde makale yayımladığını ve diğer aşı kuşkucularından çok daha geniş bir izleyici kitlesine ulaştığını saptadı. İddiaları Twitter, Instagram ve Youtube’de geniş yankı bulmuştu.

Devamını oku: Koronavirüs Konusundaki Yanlış Bilgilerin İnternette Yayılmasında En Etkili Adam

Merak

(PsikeArt dergisinin 30. (Merak) sayısında yayımlanmıştır.)

Uyandıklarında yanlarında bir bebek bulunduğunu ve bebeğin kendisine ait olduğunu iddia eden iki kadın anlaşmaya varamayınca Kral Süleyman’ın karşısına çıkarılırlar. Süleyman kadınları uzlaştıramayacağını anlayınca adamlarından bir kılıç getirmelerini ister. Bebeği ikiye bölüp kadınlar arasında paylaştırmayı önerir. Bebeğin gerçek annesi, yalan söylediğini düşünecekleri için öldürülmeyi göze alarak, hemen atılır ve iddiasından vazgeçtiğini, bebeğin kendisine ait olmadığını söyler. Süleyman bunun üzerine durumu anlar ve bebeğin gerçek annesine verilmesini buyurur.
Bu öykü farklı yönlerden okunabilir: Genellikle Süleyman’ın kararının ne kadar adil olduğu ya da gerçek annenin ne kadar fedakarca bir davranış sergilediği üzerinde durulur. Forrester, Freud Savaşları’nda, yaygın olan bu iki okumaya ek olarak, üçüncü bir okumaya, Freud’unkine değinir ve öykünün gözden kaçan önemli bir yönünün, bebeğin annesi olmadığı halde öyle olduğunu iddia eden annenin davranışının anlaşılmasıyla ilgilenir. Freud’dan yola çıkarak, haset kavramı üzerinde fikir yürütür. Özetle, ona göre, haset, “ondan benim de olsun” ana fikriyle özetlenebilecek olan imrenmeden farklı olarak, “benim yoksa, onun da olmasın” ifadesiyle dile getirilebilir.