BiyolojiTıp

Yaptıklarımızın Sonuçlarını Tahmin Eden Beyin Bölgesi

Çeviren: Sümeyye Tuğçe Altınok

Düzenleyen: Ümit Sözbilir & Çisem Özge Biçer

Özet: Araştırmacılar, geleceğin benzetimini yapabilmek için zihinsel modeller oluşturan farelerin beyin hücrelerini gözlemlediler. Bu gözlemde, paralel çalışmalarından ötürü farkları tam olarak anlaşılamayan modele dayalı ve modelsiz öğrenme biçimleri, fareler için kurulan bir düzenek yardımıyla karşılaştırıldı. Karar verme düzeneği adına önem teşkil eden ve zihinsel modellerin kullanılmasıyla ilişkili olan ACC nöronlarının modele dayalı öğrenme biçimi üzerindeki özgül etkisi gözlemlendi. ACC nöronları durdurulan farelerde, değişken durumlara uyum sağlayabilen öğrenme biçiminin kısıtlandığı anlaşıldı.

Beyniniz, geleceği düşünerek karar verme ve eylemlerinizin sonuçlarını tahmin etme konusunda size yardım eder. Örneğin, evinizin yakınındaki yeni bir restorana giden yolu ararken izlemeniz gereken güzergâhı tasarlamanız gibi bir eylem esnasında beyniniz, geleceği düşünerek karar vermenizde ve eylemlerinizin sonuçlarını tahmin etmenizde size yardımcı olur. Böyle bir durum söz konusu olduğunda beyniniz, semtinizin ve oraya varmak için takip etmeniz gereken güzergâhın zihinsel bir modelini tasarlayabilir

Bilim insanları, karar verme eylemi adına önemli olduğu bilinen “ön singulat korteks (anterior cingulate cortex, ACC)”  adlı bir beyin bölümünün, bu tür zihinsel modellerden yararlanarak öğrenme eylemine dâhil olduğunu buldular. Neuron dergisinde yayımlanan, fareler kullanılarak yapılan yeni bir çalışma; beynin, farklı eylemlerin ve en iyi seçimlerin sonuçlarının benzetiminin yapılmasına yardımcı olan karmaşık zihinsel bir makine olduğunun altını çiziyor.

Oxford Üniversitesinde araştırmacı ve yeni makalenin başyazarı Dr. Thomas Akam, “Modele dayalı öğrenmenin sinir bilimsel temeli hâlâ tam olarak anlaşılamadı.” diyor. “Bu çalışmada, modele dayalı öğrenme ile ilişkili olan ve etkinliği sonucu karar verme sürecinin birçok yönü adına uyartı sağlayan bir beyin bölümünü tanımladık.” şeklinde ekliyor.

Beynin zihinsel modelleri nasıl oluşturduğunun şifresini çözmek değişimlere nasıl uyum sağladığımızı ve nasıl değişken kararlar verdiğimizi anlamak için gerekli. Örneğin, yeni restorana giderken yollardan birinin inşaat nedeniyle kapalı olduğunu fark ettiğimizde ne yapıyoruz? 

Bu çalışmadan elde edilen verilerin çoğunun toplandığı yer olan Champalimaud Centre for the Unknown adlı kuruluşta bir araştırmacı iken bu araştırmaya başlayan, şimdilerde Columbia Zuckerman Enstitüsünün yöneticisi ve müdürü olup bu çalışmanın kıdemli yazarı olan Rui Costa, “Bu araştırmadan elde ettiğimiz sonuçlar oldukça heyecan verici.” diyor. “Bu veriler, ön singulat korteksin modele dayalı karar verme adına önemli bir beyin bölgesi olduğunu destekliyor. Yani veriler, bir davranışın bir diğerine karşı seçilmesi hâlinde dünyada neler olup biteceğini tahmin etme eyleminde ön singulat korteksin anahtar rol alan bir beyin bölgesi olduğunu gösteriyor.” diye ekliyor.

Modele Dayalı mı Yoksa Modelsiz mi?

Modele dayalı öğrenmenin sinirsel temelini incelemenin en büyük zorluklarından biri, modelli öğrenmenin genellikle modelsiz öğrenme denilen başka bir yaklaşımla paralel çalışmasıdır. Modelsiz öğrenmede, beynin benzetimleri yaratmak için çok çaba harcaması gerekmez. Basitçe, modelsiz öğrenme geçmişte iyi sonuçlar getiren eylemlere dayanır. Örneğin, gözde restoranınıza giderken modelsiz zihinsel yaklaşımı kullanabilirsiniz çünkü daha önce orada bulunmuş olduğunuz için gidiş yolu belirlemek adına zihinsel enerji harcamaya ihtiyacınız yoktur. Her zamanki güzergâhınızı kolayca takip edebilirsiniz ve beyninizin başka şeylere odaklanmasına izin verebilirsiniz.

Araştırmacılar, biri modelli biri modelsiz olan bu iki şemanın paylarını birbirinden ayırmak için farelere iki aşamalı bir bulmaca kurdular. Bu bulmacada fare, önce burnunu sokmak için biri üstte biri altta olmak üzere merkezî olarak yerleştirilmiş iki delikten birini seçer. Bu eylem, her biri belirli bir miktar su sunma olasılığına sahip olan sağ ve sol kenardaki iki delikten birini etkinleştirir.  Dr. Akam, “Tıpkı gerçek hayattaki gibi özne, istenen sonuçlara erişmek için eylemlerin değişken sonuçlarıyla beraber geniş çaplı etkilerini işlemelidir.” diyor.

Farelerin bu bulmacayı doğru bir şekilde çözmek için iki anahtar değişkeni bulması gerekiyordu. Bu iki anahtar değişkenin ilki, biri sağda biri solda olmak üzere yanlarda bulunan deliklerden hangisinin su sunma olasılığının daha yüksek olduğuydu. İkincisi ise biri üstte biri altta olan iki deliklerden hangisinin sağ ve solda bulunan delikleri etkinleştirdiğiydi. Fareler, bulmacayı bir kez çözdükten sonra tekrar aynı bulmacayla karşılaştıklarında en iyi sonucu sunan eylem dizilimini tercih ederler. Bununla birlikte fareler, geçmişte hangi seçimlerin ödülle sonuçlandığına dayanarak “üstteki iyidir” diye düşünmek gibi basit modelsiz tahminleri de öğrenebilirler.

Ayrıca araştırmacılar deneyi, farelerin davranışlarını değiştirip uyum sağlamalarını gerektirecek şekillerde düzenlediler. Örneğin, sağ ve sol kenardaki deliklerin içecek su sunma olasılıklarını ara sıra değiştirdiler veya alttaki ve üstteki delikler ile kenardaki delikler arasındaki eşleştirmeyi tersine çevirdiler. Farelerin işleyişe göre değişen seçimleri, öğrenmek için hangi yöntemleri kullandıklarını açığa kavuşturdu. Dr. Akam, “Modelsiz ve modele dayalı öğrenme, farklı tercih bağlantıları oluşturmalıdır. Deneklerin davranışlarından yola çıkarak her iki öğrenme biçiminin de katkısını inceleyebildik.” diyor.

Bir farenin ön singulat korteksindeki (yeşil) beyin hücrelerini durdurmak farenin esnek bir biçimde öğrenmesini engeller. (Kaynak: Thomas Akam/ Rui Costa/ Champalimaud Centre for the Unknown)

Ekip, yaklaşık 230.000 ayrı kararı çözümlediğinde farelerin modele dayalı ve modelsiz öğrenme biçimlerini paralel olarak kullandıkları sonucuna vardı. Dr. Costa “Vardığımız bu sonuç, karar verme düzeneğinin sinirsel temelinin incelenmeye elverişli olduğunu doğruladı. Ardından, bir sonraki adıma yani bu karar verme davranışının sinirsel temelini araştırma aşamasına geçtik.” diyor.

Modele Dayalı Öğrenmenin Sinirsel Haritası

Ekip, çalışmalarında ACC bölgesine odaklandı. “Önceki çalışmalar ACC’nin eylem seçimiyle ilişkili olduğunu  kanıtladı ve modele dayalı tahminlerde yer alabileceğine dair bazı bulgular sağladı. Sağlanan bulgulara rağmen şimdiye kadar hiç kimse, bu modele dayalı ve modelsiz öğrenme biçimleri arasında ayrım yapmak için tasarlanmış bir görevde ACC nöronlarının bireysel etkinliğini kontrol etmemişti.” diye açıklıyor Dr. Costa.

Araştırmacılar, ACC nöronlarının etkinliği ile farelerin davranışları arasındaki sıkı bağlantıyı keşfetti. Bilim insanları, yalnızca nöron grupları arasındaki etkinlik örüntülerine bakarak farenin hangi deliği seçtiğini veya içme suyu alıp almadığını çözebildiler. ACC nöronları, farenin görevdeki mevcut konumunu betimlemenin yanı sıra beyne bir sonraki durumun uyarısını da veriyor. Dr. Akam, “Bu, ACC’nin yalnızca eylemlerin iyi veya kötü olmalarıyla ilgili değil, eylemlerin kendilerine özgü sonuçlarıyla ilişkili modele dayalı öngörüyle de ilgili olduğuna dair doğrudan bir kanıt sağladı.” diyor. Dahası ACC nöronları, eylemlerin sonuçlarının beklenilen türden mi yoksa şaşırtıcı mı olduğunu da sunuyordu. Dolayısıyla bu nöronlar muhtemelen, tahminler yanlış çıktıklarında yenilenmeleri adına bir düzenek de sağlıyordu.

Ekip ayrıca, fareler karar vermeye çalışırken ACC nöronlarını durdurdu. Bu durdurma işlemi, farelerin karşılaştıkları durumlardaki değişikliklere karşı esnek tepkiler verme becerilerini kısıtladı. Farelerin esnek tepki verememeleri modele dayalı tahminlerde sorun yaşadıklarının bir göstergesidir. Beynin tasarlama ve sıralı karar verme gibi karmaşık davranışları nasıl kontrol ettiğini anlamak çağdaş sinir bilim için büyük bir zorluktur.

Dr. Akam, “Çalışmamız, farelerde karar vermenin bu yönlerini incelemenin mümkün olduğunu gösteren ilk çalışmalardan biridir. Bu sonuçlar bizim ve diğer bilim insanlarının değişken karar verme düzeneğinin mekanizmasını kavramamıza olanak sağlayacak.” diyor.

Yoluyla
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/brain-region-implicated-predicting-consequences-actions

Gelecek Bilimde

Gelecek Bilimde, toplum ile bilim arasındaki köprü olmayı amaçlayan popüler bilim değil, bilim iletişimi platformudur.

Bir yanıt yazın

Başa dön tuşu