Bilim Treni

Bilim ve Teknoloji Sitesi

Bilim İnsanları Biyoloji Tıp

Beynin Hafızası Nasıl Arttırılır?

Kaynak: Popular Science

Özet : Hafızayı arttırmak için dışarıdan bir etki yapılabilir mi? Yapılabilirse nasıl bir etki oluşur?

Bu makalede epilepsi hastalarının beyin içine implant uygulamasıyla başlayan deneyler ve sonuçları yer almaktadır.

*********************************

Konu kara kutular olduğunda insan beyninden daha karanlık olanı yoktur. Beynimizin gri maddesi oldukça karmaşık olup kendisini anlamakta zorluk çekiyoruz.

Eğer kendi beynimizi açamıyorsak belki makineler bunu bizim için yapabilir. Nature Communications dergisinin son sayısında, Pennsylvania Üniversitesi’nde Psikolog Michael Kahana tarafından yönetilen araştırmada araştırma görevlileri, makine öğrenmesi algoritmalarının(bilinmeyen derecede anlaşılmaz sistemler) insan hafızasının kodunu çözmek ve hafızayı arttırmak için kullanılabileceğini gösterdiler. Nasıl mı?  Tam zamanlı elektrik atımlarının beyne iletilmesini tetikleyerek.

Araştırmacılar, diğer bir deyişle, bir kara kutuyu potansiyel bir diğerinin kilidini açmak için kullanabilir. Bir taraftan saçma biçimde zor bir soruna oldukça zarif bir çözüm gibi geliyor ve diğer yandan tekno kıyamet korku filmi başlangıcı gibi geliyor.

Beyin ölçümlerine gelince, en iyi kayıtlar kafa tasının içinden alınır. Fakat insanlar -ve kurumsal yönetim kurulları- bilim adına kafataslarının kırılıp açılmasına genellikle izin vermezler. Bu yüzden Kahana ve meslektaşları 25 epilepsi hastasıyla işbirliği yaptı, her birinin beyinlerine 100 ile 200 arası elektrot implant ekildi(nöbet benzeri elektriksel etkinliği gözlemek için). Kahana ve ekibi, hafıza görevleri sırasında yüksek çözünürlüklü beyin etkinliğini kaydetmek için elektrotları ve bu implantları kullandılar.

İlk olarak, araştırmacılar bir beynin herhangi bir şeyi ezberlediğinde neye benzediğini anladılar. Hastalar okurken ve kelime listelerini içselleştirmeye çalışırken Kahana ve ekibi, her ekilmiş elektrottan saniyede geçen binlerce voltajlık ölçümleri topladılar. Sonra, hastaların hatırlamalarını test ettiler; bir kelimeyi unutma ve hatırlama ile ilişkilendirilen beyin dokuları hakkında bilgi topladılar.

Sonra tekrar ve tekrar yaptılar. Her bir deneği iki ya da üç kez ziyaretten sonra, hastaya özel algoritmalar üretmek için yeterli eğitim verisi toplamışlardı ve artık her hastanın hatırlayabileceği kelimeyi yalnızca elektrot etkinliğine bağlı olarak tahmin edebiliyorlardı.

İşte vurucu nokta: Bu elektrotlar sadece nöral etkinliği okumuyordu, onu uyarabiliyordu da. Böylece, araştırmacılar gerçek zamanlı anıların oluşumunu geliştirmek için – ya da onların dediği gibi “kurtarmak” için – beyni uyarmayı denediler. Her birkaç saniyede, denek bir kelime görecekti ve yeni geliştirilmiş algoritma beynin o kelimeyi hatırlamak için hazır olup olmadığına karar verecekti. Kahana, “Kapalı bir döngü sistemi, deneğin beyninin durumunu kaydetmemize, analiz etmemize ve bir uyarıyı tetikleyip tetiklemememize karar vermemize izin veriyor.” diyor.

Ve işe yaradı. Araştırmacıların sistemi, hastaların kelime hatırlama yeteneğini ortalama yüzde 15 arttırdı.

Beyin uyarımının hafıza üzerindeki etkilerinin keşfi, Kahana’nın laboratuvarı için bir ilk değil. Geçen yıl bu grup, elektrot uyarımlarının, araştırmacının deneklere uygulamasına bağlı olarak, hatırlamayı geliştirdiği veya gerilettiğini gösterdi. Bu çalışmada, beynin hafızaya özel bölgelerinin düşük işlevsellik dönemleri sırasında uyarıldığında denekler yüksek skorlar yaptılar(yüksek işlevli zamanlardaki uyarım ters etki yaptı). Bu büyük bir bulguydu ama terapötik olarak kullanışsızdı; araştırmacılar sadece hafıza testi uygulaması sonrası beynin durumu ve hafıza arasındaki bağlantıyı belirleyebildi. Beyin geliştirme açısından gerçekten istediğiniz şey, ezberlemenin tam ortasında uyarımı vermek.

Şimdi, Kahana ve meslektaşları, makine öğrenme algoritması yardımıyla döngüyü kapatmış gibi görünüyor. Kahana  “Sadece kedilerin görüntülerini tanımlamak için kullanmak yerine, biz bir şifre çözücü oluşturmak için kullanıyoruz—elektrik etkinliğine bakabilen ve beynin öğrenme için elverişli bir durumda olup olmadığını söyleyen bir şey.” diyor. Eğer beyin hafızayı etkili bir şekilde kodluyor gibi görünüyorsa, araştırmacılar onu rahat bırakır. Değilse, onların sistemi-aynı kalp pili gibi- daha yüksek işlevli duruma itmek için elektrik atımlarını hızlıca verir.

“Bu şaşırtıcı bir etki değil, ama kesinlikle umut verici. ” diyor çalışmadan bağımsız olan UC San Diego sinir bilimcisi Bradley Voytek. Şimdi soru şu: Bu alanda gelecek çalışmaların daha iyi sonuçlar doğurup doğuramayacağı. Eğer hastaların beyinlerine daha fazla elektrotla-ve daha hassas- ekim yapılırsa, daha küçük zaman aralıklarında, algoritmalar daha fazla nöral sinyali daha fazla özgül olarak açığa çıkarabilir. Daha fazla eğitim verisi de yardımcı olabilir; epilepsi olan hastaların çoğunun en azından birkaç haftalığına bu gibi çalışmalara katılmaları mümkün, bu da araştırmacıların onlarla geçirebileceği zamanı sınırlıyor. Üçten fazla seansla eğitilmiş bir makine öğrenme algoritması, Kahana’nın son çalışmalarından daha iyi performans gösterebilir.
Ama daha yüksek çözünürlük ve daha fazla eğitim verisi ile bile bilim insanlarının beyin çalışmak için opak algoritmalar kullanmanın etkileri ile uğraşmaları gerekiyor. Gerçek şu ki, Kahana’nın sistemi belirli durumlarda kelime geri çağrısını geliştirebilse de işlevi nasıl geliştirdiğini tam olarak bilmiyor. Makine öğreniminin doğası budur.
Şanslıyız ki, Kahana’nın ekibi bunu düşünmüş ve bazı algoritmalar diğerlerinden daha kolay incelenebiliyor. Bu özel çalışma için, araştırmacılar basit lineer bir sınıflandırma kullandılar. Bu sınıflandırma her bir elektrodun nasıl etkinlik gösterdiği hakkında bazı çıkarımlar yapmalarına izin veriyordu. “Bu noktada, beyin etkinliğini kaydetmek için kullandığımız özellikler arasında bir etkileşim olup olmadığını söyleyemeyiz.” diyor çalışmanın makine öğrenme analizlerini inceleyen UPenn psikoloğu Youssef Ezzyat.

Daha karmaşık derin öğrenme teknikleri daha büyük bilişsel gelişimleri gerektirmez.

*********************************

Kaynak: https://www.wired.com/story/ml-brain-boost/

LEAVE A RESPONSE

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.