hipokampus

Bebekler anı oluşturabilirler. O halde hayatımızın en erken dönemlerini neden hatırlayamıyoruz?

20 Mart 2025’te Science’de yayımlanan bir beyin tarama çalışmasının sonuçlarına göre, 1 yaş kadar küçük bebekler bile anı oluşturabilirler. Bulgular, çocukluk unutkanlığının (infantile amnesia: hayatın ilk yıllarını hatırlayamama) anı oluşturamamaktan çok, geri çağırmadaki güçlüklerden kaynaklandığını düşündürüyor.

Bebekler Anı Oluşturabilir (Resim: Chat GPT)

Yetişkinler ne kadar uğraşırlarsa uğraşsınlar, hayatın ilk aylarındaki (ya da yıllarındaki) olayları hatırlayamazlar. Ancak, bunun nedeninin bebeğin bu tür anıların depolanmasında anahtar bir beyin bölgesi olan hipokampusunun yeterince gelişmemiş olması mı, yoksa yetişkinlerin bu anıları geri çağırma yetersizliği mi olduğu sorusu, uzun zamandır yanıtlanmamış bir sorudur.

Araştırmacılar (Yates ve ark., 2025) bu konuya ışık tutmak için bir bellek ödevi yapan 4 ay ila 2 yaş arasındaki 26 bebeğin beyinlerini fMRI kullanarak taradı ve çocuklar yeni bir yüz, nesne ya da manzara resmine bakarken, bir dakika sonra da aynı resim gösterildiğinde hipokampus etkinliğini ölçtüler. 

Bebek yeni bir resme bakarken hipokampus etkinliği ne kadar büyükse, o resim tekrar gösterildiğinde ona bakma süresi o kadar uzundu. Bebekler tanıdık şeylere bakarken daha çok zaman geçirme eğiliminde olduklarından, bu bulgu gördükleri şeyi hatırlıyor olduklarını düşündürür.

Araştırmacılar en güçlü kodlama etkinliğini hipokampusun arka bölümünde (yani, yetişkinlerde anının geri çağrılmasıyla en fazla ilişkili bölgede) gördüler. Yazarlar bunun bebeklerin kodlama kapasitesinin varlığının kanıtı olduğunu düşünüyorlar. Her ne kadar çalışmadaki tüm bebeklerde bu bulgu görülmüş olsa da, 12 aylıktan büyük olanlarda sinyallerin daha güçlü olması, hipokampusun tek tek anıları kodlama yeteneğinin bir tür gelişim yolu izlediğini gösteriyor.

Başka yazarlar da bu kadar küçük çocuklarda veri toplamanın kolay olmadığını, bu çalışmanın henüz olgunlaşmamış hipokampusun en azından bir tür epizodik bellek kodlaması yapabileceği fikrini desteklediğini düşünüyorlar.

Çalışmanın yazarları da yetişkinlerin hayatın ilk yıllarını hatırlayamamasının, anıların başlangıçtaki (bebeklikteki) depolama biçimi ile beynin anıya geri dönmeye çalışırken kullandığı geri çağırma ipuçları (ya da arama terimleri) arasındaki uyumsuzluktan kaynaklanan bir geri çağırma sorunu olduğu sonucuna varıyorlar. Bebeklerin deneyimleri, beynin gördüğü ve duyduğu şeyleri bağlama oturtup buna göre kategorize edebildiği ileriki yıllardaki deneyimlerden çok farklı olabilir, çünkü sadece emeklemekten yürümeye geçmek bile bütün dünya görüşünü değiştirir.

Sıçanlardaki çalışmalar da erken çocukluk anılarının beynimizde yıllarca kalabileceği fikrini destekliyor. Daha önceki bir çalışmada (Travaglia ve ark., 2016) sinirbilimcilerin optogenetik yöntemini kullanarak yetişkin sıçanlarda bebeklik anılarını kodlayan nöronları etkinleştirmeleri ve bu anıların hâlâ var olduğunu göstermeleri, anıların hep orada olduğunun kanıtı sayılıyor.

Özgün metin:

Simms, C. (2025). Babies do make memories – so why can’t we recall our earliest years? https://www.nature.com/articles/d41586-025-00855-0

Metinde Geçen Makaleler: 

Yates, T., Fel, J., Chol, D., Trach, J. E., Behm, J., Ellis, C. T., Turk-Browne, N. B. (2025). Hippocampal encoding of memories in human infants. Science 20 Mar 2025 Vol 387, Issue 6740 pp. 1316-1320 DOI: 10.1126/science.adt7570

Travaglia, A., Bisaz, R., Sweet, E., Blitzer, R. D., Alberini, C. M. (2016). Infantile amnesia reflects a developmental critical period for hi

Beynin Bir Anıyı Nerede Koruyacağına O Anının Yararlı Olup Olmaması Yol Gösteriyor

Bellek tek bir bilimsel gizemi temsil etmez; birçok gizemli yönü var. Sinirbilimciler ve psikologlar beynimizde bir arada var olan çeşitli bellek türlerini tanımaya başladılar: Geçmiş deneyimlerin epizodik anıları, olguların semantik anıları, kısa ve uzun vadeli anılar ve daha fazlası… Bunlar genellikle farklı özelliklere sahiptir ve hatta beynin farklı bölgelerinde yerleşmiş gibi görünmektedirler. Ancak bir anının nasıl ve neden bu şekilde sıralanması gerektiğini hangi özelliğinin belirlediği hiçbir zaman netlik kazanmadı.

by Kristina Armitage. https://www.quantamagazine.org/the-usefulness-of-a-memory-guides-where-the-brain-saves-it-20230830/#comments

Yapay sinir ağlarını kullanan deneylerle desteklenen yeni bir kuram, beynin anıları, gelecekte davranışlara yol göstermede ne kadar yararlı olabileceklerini değerlendirerek sıraladığını öne sürüyor. Özellikle, olgulardan (facts) kahvaltıda düzenli olarak yedikleriniz veya işe giderken yaptığınız yürüyüşler gibi faydalı, tekrarlayan deneyimlere kadar tahmin edilebilir şeylere ilişkin pek çok anının beyin kabuğunda (neokorteks) kaydedildiğini öne sürüyor. Burada anılar dünyayla ilgili genellemelere katkıda bulunabilirler. Bir partide içtiğiniz o eşsiz içeceğin tadı gibi, işe yarama olasılığı daha düşük olan anılar, hipokampus adı verilen denizatı şeklindeki bellek bankasında saklanır. Anıları yararlılıklarına ve genelleştirilebilirliklerine göre bu şekilde aktif olarak ayırmak, anıların güvenilirliğini yeni durumlarda yön bulmamıza yardımcı olacak şekilde optimize ediyor olabilir.

Yeni kuramın yazarları (Howard Hughes Tıp Enstitüsü Janelia Araştırma Kampüsü’nden sinir bilimci Weinan Sun ve James Fitzgerald, University College London’dan Andrew Saxe ve meslektaşları) bunu yakın zamanda Nature Neuroscience’da yayınlanan bir makalede açıkladılar. Makale beynin birbiriyle bağlantılı, birbirini tamamlayan iki öğrenme sistemine sahip olduğu yönündeki köklü fikri güncelliyor ve genişletiyor: Yeni bilgiyi hızla kodlayan hipokampus ve onu uzun vadeli depolama için yavaş yavaş entegre eden beyin kabuğu (neokorteks).

Bellekte tamamlayıcı öğrenme sistemleri fikrine öncülük eden ancak bu çalışmanın bir parçası olmayan Stanford Üniversitesi’nden bilişsel sinirbilimci James McClelland, bu kuramın 1990’ların ortasında kendi grubunun kuramını öne sürerken düşünmediği “genelleme yönlerini ele aldığını” belirtti. 

Bilim adamları, bellek oluşumunun en azından 1950’lerin başlarından beri çok aşamalı bir süreç olduğunu, kısmen bilimsel literatürde onlarca yıldır yalnızca H.M. olarak bilinen Henry Molaison adlı bir hasta üzerinde yaptıkları çalışmalardan fark ettiler. Hipokampüsünden kaynaklanan kontrol edilemeyen nöbetlerden muzdarip olduğu için cerrahlar onu  beyin yapısının çoğunu çıkararak tedavi etmişti. Daha sonra hasta çoğu açıdan epey normal görünüyordu: Kelime dağarcığı sağlamdı, çocukluk anılarını aklında tutuyordu ve ameliyattan önceki hayatına dair diğer ayrıntıları hatırlıyordu. Ancak, onunla ilgilenen hemşireyi her zaman unutuyordu. Ona baktığı on yıl boyunca her sabah kendini yeniden tanıtmak zorunda kalmıştı. Yeni uzun vadeli anılar yaratma yeteneğini tamamen kaybetmişti.

Molaison’un semptomları, bilim adamlarının yeni anıların önce hipokampusta oluştuğunu ve daha sonra yavaş yavaş beyin kabuğuna (neokorteks) aktarıldığını keşfetmesine yardımcı oldu. Bir süreliğine bunun tüm kalıcı anılar için geçerli olduğu yaygın biçimde varsayıldı. Ancak araştırmacılar, uzun vadede hipokampusa bağlı kalan anıların artan sayıda örneğini görmeye başladığında, başka bir şeyin de olduğu açıklığa kavuştu.

Yeni makalenin yazarları, bu anormalliğin ardındaki nedeni anlamak için yapay sinir ağlarına yöneldiler, çünkü beyindeki iç içe geçmiş milyonlarca nöronun işlevi, akıl almaz derecede karmaşıktır. Saxe, bu ağların “biyolojik nöronların yaklaşık bir idealleştirilmesi” olduğunu, ancak, gerçekte olduğundan çok daha basit olduğunu söyledi. Bu ağlar canlı nöronlar gibi, verileri alan, işleyen ve daha sonra ağın diğer katmanlarına ağırlıklı çıktılar sağlayan düğüm katmanlarına sahiptirler. Tıpkı nöronların sinapsları aracılığıyla birbirlerini etkilemesi gibi, yapay sinir ağlarındaki düğümler de diğer düğümlerden gelen girdilere göre aktivite seviyelerini ayarlar.

Ekip, öğretmen-defter-öğrenci modeli olarak adlandırdıkları hesaplamalı bir çerçeve geliştirmek için farklı işlevlere sahip üç sinir ağını birbirine bağladı. Öğretmen ağı, bir organizmanın kendisini içinde bulabileceği ortamı temsil ediyor, deneyim girdileri sağlıyordu. Dizüstü bilgisayar ağı, öğretmenin sağladığı her deneyimin tüm ayrıntılarını hızla kodlayan hipokampüsü temsil ediyordu. Öğrenci ağı, not defterine kaydedilenlere başvurarak öğretmenden gelen kalıplar üzerinde eğitim almıştı. Fitzgerald, “Öğrenci modelinin amacı nöronları (düğümleri) bulmak ve onların faaliyet kalıplarını nasıl yeniden oluşturabileceklerini açıklayan bağlantıları öğrenmektir” dedi.

Dizüstü bilgisayar ağındaki anıların tekrar tekrar oynatılması, öğrenci ağını hata düzeltme yoluyla genel bir kalıba sürüklüyordu. Ancak, araştırmacılar kuralın bir istisnasını da fark etti: Eğer öğrenci çok fazla öngörülemeyen anı (geri kalanlardan çok fazla sapan gürültülü sinyaller) üzerine eğitilmişse, bu durum öğrencinin genelleştirilmiş modeli öğrenme becerisini olumsuz etkiliyordu.

Sun, mantıksal açıdan bakıldığında bunu “çok anlamlı” bulmuştu. Evinize paketler aldığınızı hayal edin, diye açıkladı: Eğer pakette “kahve kupaları ve tabaklar gibi” gelecek için faydalı bir şey varsa, onu evinize getirip kalıcı olarak orada tutmak mantıklı görünüyor. Ancak pakette Cadılar Bayramı partisi için Örümcek Adam kostümü veya satış broşürü varsa evi bunlarla doldurmaya gerek yok. Bu öğeler ayrı olarak saklanabilir veya atılabilir.

Çalışma, yapay zekada kullanılan sistemler ile beynin modellenmesinde kullanılan sistemler arasında ilginç bir yakınlaşma sağlıyor. Saxe, bunun “bu yapay sistemlere dair kuramın beyindeki anılar hakkında düşünmek için bazı yeni kavramsal fikirler verdiği” bir örnek olduğunu söyledi.

Örneğin, bilgisayarlı yüz tanıma sistemlerinin işleyişiyle paralellikler var. Kullanıcılardan kendilerine ait yüksek çözünürlüklü görselleri farklı açılardan yüklemelerini isteyerek başlayabilirler. Sinir ağı içindeki bağlantılar, yüzün farklı açılardan ve farklı ifadelerle nasıl göründüğüne dair genel bir anlayışı bir araya getirebilir. Ancak Fitzgerald, “İçinde arkadaşınızın yüzünün yer aldığı bir fotoğraf yüklerseniz sistem, ikisi arasında tahmin edilebilir bir yüz haritası belirleyemez” dedi. Bu, genellemeye zarar verir ve sistemin normal yüzü tanıma konusundaki doğruluğunu azaltır.

Bu görüntüler belirli giriş nöronlarını etkinleştirir ve daha sonra etkinlik, bağlantı ağırlıklarını ayarlayarak ağ üzerinden akar. Daha fazla görüntüyle model, çıktı hatalarını en aza indirmek için düğümler arasındaki bağlantı ağırlıklarını daha da ayarlar.

Ancak bir deneyimin alışılmadık olması ve genellemeye uymaması, onun bir kenara atılıp unutulması gerektiği anlamına gelmez. Tam tersine, istisnai deneyimleri hatırlamak hayati önem taşıyabilir. Beynin anılarını ayrı ayrı depolanan farklı kategorilere ayırmasının nedeni bu gibi görünüyor: Beyin kabuğu (neokorteks) güvenilir genellemeler için kullanılırken, hipokampus istisnalar için kullanılır.

McClelland, bu tür araştırmaların “insan belleğinin yanılabilirliği” konusunda farkındalığı artırdığını söyledi. Bellek sınırlı bir kaynaktır ve biyoloji, sınırlı kaynaklardan en iyi şekilde yararlanmak için taviz vermek zorunda kalmıştır. Hipokampus bile mükemmel bir deneyim kaydı içermiyor. Bir deneyim her hatırlandığında, ağın bağlantı ağırlıklarında değişiklikler olur ve bu da bellek öğelerinin ortalamasının daha fazla alınmasına neden olur. Kendisi, “Görgü tanıklarının ifadelerinin önyargıdan ve tekrarlanan sorgu saldırılarının etkisinden nasıl korunabileceği” koşulları hakkında soruları gündeme getirdiğini söyledi.

Model aynı zamanda daha temel sorulara da ışık tutabilir. “Güvenilir bilgiyi nasıl oluştururuz ve bilinçli kararlar veririz?” Kaliforniya Politeknik Devlet Üniversitesi’nden araştırmaya dahil olmayan sinir bilimci James Antony şöyle konuştu: Güvenilir yordamalar yapmak için anıları değerlendirmenin önemini gösteriyor: Çok sayıda gürültülü veri veya güvenilmez bilgi, yapay zeka modellerinin eğitimi için olduğu kadar insanların eğitimi için de uygun olmayabilir.

Kaynak: Saugat Bolakhe. The Usefulness of a Memory Guides Where the Brain Saves It. https://www.quantamagazine.org/the-usefulness-of-a-memory-guides-where-the-brain-saves-it-20230830/#comments