İnsanlar olarak gorme eylemimizin gizemi tamamen cozulebilmiş değil ancak New York Universitesi’nden iki matematikci ve bir sinir bilimci, insanların nasıl gorduğunu korteks ile gozun bağlantısını acıklayan matematiksel bir modelle tanımladılar.
İnsanların gorme konusu, buyuk bir gizem ve New York Universitesi’nde bir matematikci olan Lai-Sang Young, “Gorduğunuzu duşunduğunuz bircok şeyi aslında uyduruyorsunuz. Onları aslında gormuyorsunuz” diyor ancak yine de beynimizin gorsel bir dunya kurma konusunda oldukca iyi iş cıkardığını soyleyebiliriz.
Tek başına anatomi calışmaları, beynimizin bu goruntuleri nasıl oluşturduğunu acıklayamıyor ancak yeni bir araştırmaya gore matematik, burada kilit bir rolde olabilir. Young, NYU’dan calışma arkadaşı olan sinir bilimci Robert Shapley ve matematikci Logan Chariker ile ortak bir calışma gercekleştirdi. Calışmada yıllarca yapılmış biyolojik deneylerin toplandığı belirtildi ve beynin sınırlı gorsel bilgiye dayanarak nasıl detaylı gorsel uretimler yaptığını acıklayan matematiksel bir model geliştirildi.
Young ve ekip arkadaşları, her seferinde basit bir temel goruntu elementini birleştirerek modellerini inşa ettiler. Korteksteki kac adet noronun nesnelerin sınırlarını belirtmek icin etkileşime gectiğini ve kontrasttaki değişimleri acıkladılar. Şimdi de beynin hangi objelerin hareket ettiğini nasıl anladığını cozmek uzerine calışıyorlar.
Katmanlar ve gorsel korteks:
Gorme eylemi hakkında hic şuphesiz ki bildiğimiz birkac şey var. Gozlerimiz bir lens gibi calışıyor. Dış dunyadan gelen ışığı alıyor ve gozumuzun arka kısmında bulunan retinaya gorsel alanımızın olceklendirilmiş kopyasının izini duşuruyor. Retina da beynimizin bir parcası olan ve kafamızın arka tarafında bulunan gorsel korteks ile bağlantılı.
Retina ile gorsel korteks arasında cok az bir bağlantı bulunuyor. Retina ile gorsel korteksi bağlayan yaklaşık 10 kadar sinir hucresi var. Bu hucreler, LGN’i (lateral genikulat cekirdek) oluşturuyor ki bu, gorsel bilginin dış dunyadan beynimize seyahat ettiği tek yol. LGN hucreleri, kucuk gorsel alanlarında karanlıktan aydınlığa ya da aydınlıktan karanlığa gecildiğinde gorsel kortekse titreşim gonderir. Hepsi bu. Aydınlanmış dunya, retinayı verilerle bombardımana tutar ve beynin yapacağı tek şey, kucuk LGN hucrelerinin sinyalleriyle yoluna devam etmek. Bu kadar az bilgiye dayanarak dunyayı gormek, kucuk pecetelere alınan notlarla Yuzuklerin Efendisi kitabını yeniden oluşturmaya calışmak gibi bir şey.
Korteks ile retina, birbirine birkac noronla bağlı olsa da korteksin kendisinin sinir hucreleri oldukca yoğundur. Retinadan arka tarafa suzulen her 10 LGN noronu icin gorsel korteksin sadece ilk giriş katmanında 4.000 noron bulunur. Bu uyuşmazlıkla birlikte beyin, aldığı gorsel verileri oldukca yoğun bir şekilde işler. Shapley, “Gorsel korteksin kendi aklı var” diyor.
Gorsel donguler:
Gormenin sinirsel anatomisi oldukca ilginctir. Adeta cok cılız bir insanın cok ağır bir yuku kaldırması gibidir. Bu kadar az şeyle bu kadar buyuk işi nasıl halledebiliyor diye duşunulur. Tabii Young, Shapley ve Chariker, bu soruyu matematiksel modelle cevaplamaya calışan ilk kişiler değiller ancak onceki calışmalarda retina ile korteks arasında daha fazla bilginin seyahat ettiği varsayılıyordu. Shapley “İnsanlar, biyolojinin sayısal modelle soylediklerini ciddiye almıyordu” diyor.
LGN hucreleri, kortekse 1 voltun onda biri buyukluğunde elektriksel titreşimler gonderiyor ve bunu bir milisaniyelik bir surede gercekleştiriyor. Young’un soylediğine gore bu etkileşimleri kontrol eden kurallar, fiziksel sistemlerdeki etkileşimleri kontrol eden kurallardan cok daha karmaşık.
Her bir noron, diğer yuzlerce norondan eş zamanlı olarak sinyaller alıyor. Bu sinyallerden bazıları noronun parlamasını teşvik ediyor. Diğerleriyse baskılıyor. Bir noron, diğer baskılayıcı ve uyarıcı noronlardan elektriksel titreşimler aldığında zarındaki voltaj dalgalanıyor. Parlama, voltaj belli bir eşiği gectiğinde meydana geliyor (zar potansiyeli). Bunun ne zaman olacağını ongormek ise neredeyse imkÂnsız.
Aslında durum bundan daha karışık. Her bir noron, yuzlerce diğer norondan sinyaller alıyor. Yani gorsel korteks, bir geri donuşum uzerine geri donuşum dongusu. Shapley, burada işleri asıl zorlaştıran şeyin cok fazla hareketli parca olması olduğunu dile getiriyor.
Gorsel korteksin ilk modellerinde bu ozellik goz ardı edilmişti. Bilginin sadece gozun onunden retinaya ve oradan da kortekse doğru aktığı varsayılmıştı. Bu “ileri besleme” modellerini oluşturmak kolay olsa da korteks anatomisinin cıkarımını gormezden geliyorlardı ki “geri donuşum” donguleri hikÂyenin buyuk bir kısmını oluşturuyor.
Young bu durumla ilgili olarak “Geri donuşum donguleriyle uğraşmak, oldukca zor cunku bilgi gelmeye devam ediyor ve seni değiştiriyor; gelmeye devam ediyor ve seni etkiliyor. Bu, hicbir modelin başa cıkamayacağı bir şey ve beynin her yerinde bulunuyor” ifadelerini kullandı.
Gorsel yığını:
Laboratuvar deneylerinde araştırmacılar, basit gorsel uyarıcılarla calıştılar. Primatların gorsel kortekslerine elektrotlar bağlandı ve araştırmacılar, uyarıcı tepkimesiyle uretilen sinir titreşimlerini izlediler. Young, bu deneyle ilgili olarak “Bir primata bazı resimler gosterirseniz o da reaksiyon gosterir. Bu bilgiyle iceride olanları tersine muhendislikle cozmeye calışabilirsiniz” dedi.
Young, Shapley ve Chariker, modellerine yonlu hassasiyet eklemek uzerine calışıyorlar. Bu sayede gorsel korteksin, gorsel alanınızdaki hangi objelerin hareket ettiğini nasıl yeniden yapılandırdığı acıklanabilir. Bundan sonra ise gorsel korteksin, gorsel uyarıcılardaki gecici modelleri nasıl hatırladığı acıklanmaya calışılacak.
Bu noktada gorsel korteksin altı katmanından bir tanesinin aktivitesinin basit bir modeline sahip olunmuş olunacak. Şu an uzerinde durdukları calışmalar, gorsel işleme surecinin daha sofistike olduğu diğer beş katmanı hedeflemiyor. Ayrıca burada gorsel korteksin renkleri nasıl ayrıştırdığı konusu da hedeflenmiyor ki bu zaten tamamen farklı ve cok daha zor bir yol iceriyor.
__________________