Rüyaları da görüntülemeyi başardılar | Üst Manşet Rüyaları da görüntülemeyi başardılar | Üst Manşet
"Akıl okuma" temelli yöntem, MR’la beyin sinyalleri kaydedilen kişinin, 2 bine yakın nesne ve eylem kategorisi ile beyin tepkileri arasındaki ilişkiyi görüntüye aktarabilen teknolojiye dayanıyor.
Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi, Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi (UMRAM) araştırmacılarından Yrd. Doç. Dr. Tolga Çukur projelerinin literatürde "akıl okuma" çalışmaları olarak tanımlandığını ifade etti.
"Akıl okuma" adı verilen çalışmanın ilk verilerinin 10 yıl önce alınmaya başlandığını bildiren Çukur, birinci nesil olan bu akıl okuma tekniklerinin gerçek yaşamda ortaya çıkan bilişsel süreçleri tanımlamakta yetersiz kaldığını anlattı.
Yöntemin ilk aşamasında, en gelişmiş duyu olan ve insan beyninin yüzde 30’undan fazlasını kapsayan görme işlevi üzerine temellendirilen MR görüntülerini kullandıklarını anlatan Çukur, "Öncelikle birçok farklı kaynaktan toplanan iki saatlik video görüntüler, deneklere izlettiriliyor. Deneklerimiz, MR cihazında bu filmi izlerken, aynı anda beynin 50 bin bölgesindeki aktivasyon MR cihazı ile kaydediyoruz. Daha sonra izlenen bu görüntülerdeki uyaranlar ve beyin aktivasyonu arasında her bölge için hesapsal modeller oluşturuyoruz" diye konuştu.
"Görsel algı için geliştirdiğimiz modelleri, bir kişi uyku halinde ya da hayal etme durumunda iken ortaya çıkan beyin aktivasyonlarını yorumlamak için kullanabiliyoruz. Dolayısıyla, rüya ve hayal etme sırasında imgelenen nesnelerin kontrast, renk, konum veya kategori gibi temel özelliklerini çözümleyebiliriz. Rüya ya da hayal durumunda kişinin beyninde oluşan görsellerin kestirilebilmesi için o kişinin öncelikle MR cihazında beyin aktivitesinin kaydedilmiş olması gerekiyor. Ardından beyin üzerinde hangi bölgelerde ne çeşit bilginin temsil edildiğine dair detaylı haritalar oluşturuyoruz. Böylece bu ilk aşamada insanlar, binalar, ağaçlar gibi binlerce farklı nesnenin beyin üzerindeki dağılımını ortaya koyuyoruz. Bir sonraki aşamada ise bu bilgileri kapsayan bilgisayar modellerini kullanarak geri çözümleme yapıyoruz. Yalnızca beyin aktivitesinin bölgeler üzerindeki dağılımını inceleyerek, gözlemlenen uyaranın yapısal ve anlamsal özelliklerini çıkartmaya çalışıyoruz."
"Görüntüler gerçeğine çok benziyor"
Çukur, yöntemlerinin beyin işlevleri sırasında çözümlediği görüntülerin, kişinin o an gerçekten izlemekte olduğu görüntülere oldukça benzediğine işaret ederek, "Kontrast, renk gibi yapısal özellikler ile sınıfsal özelliklere bakarak görüntüde hangi nesneler olduğunu kolaylıkla çözümleyebiliyoruz. Özellikle insanlar ve diğer canlı kategorileri, insan beyninde daha yüksek oranda temsil edildiğinden çok iyi görüntüleniyor" dedi.
Bilgisayar yazılımının hareket halindeki eylemleri de çözümleyebildiğine dikkati çeken Çukur, "Yani bu nesnelerin hareket etmesi, konuşması gibi eylemler de görüntülenebiliyor. Modelleme tekniğimizin en önemli ve özgün yanı, deneyde kullanılanların dışında kalan, farklı yapı ve sınıflar içeren uyaranlara verilen beyin tepkilerini de yüksek başarımla tahmin etmesi. Dolayısıyla, geliştirdiğimiz beyin okuma tekniği, doğal bilişsel süreçlerin içerdiği karmaşık ve değişken yapılara kolaylıkla uyum sağlayabiliyor" bilgisini paylaştı.
"Bilimsel kanıtına daha vakit var"
Bugüne kadar farklı denekler üzerinde çalışmalar yaptıklarını, bu denekler üzerinden aldıkları sonuçların birbirine oldukça yakın olmasının kendilerini mutlu ettiğini dile getiren Çukur, "Bu da bir denekte oluşturulan modellerin diğer deneklere taşınabileceğine dair ümit vadediyor. Tabi bunun bilimsel olarak kanıtlanması için daha kapsamlı çalışmalar gerekiyor" ifadesini kullandı.
Uyanıklık halindeki bilişsel süreçlerin görüntülenmesi çalışmalarını görsel imgeleme ve rüya süreçlerinin çözümlenmesi için kullanacaklarının altını çizen Çukur, "Bu amaca ulaşabilmek için, gerek beyin verilerini gerekse bilişsel süreçlerin yapı taşlarını daha detaylı betimleyen modeller geliştireceğiz" dedi.
Tolga Çukur, bilişsel süreçlerin hesapsal olarak modellenmesinin sayısal ölçütleri elde etmeye olanak verdiğini belirterek, "Özellikle beyin kaynaklı hastalıklar, alzaymır, demans, şizofreni, otizm, dikkat eksikliği, hiperaktivite bozukluğu gibi beyindeki bilgi akışının aksamasına yol açan hastalıklara dair sayısal ölçütler yeterli seviyede değil. Hastalık tanısında genellikle birtakım temel psikolojik testler uygulanıyor. Eğer bu süreçlerin beyindeki dağılımlarını ölçebilirsek birçok hastalığın erken tanısına dair önemli bir yol katedilmiş olur" değerlendirmesini yaptı.
"Belki de gözler olmadan görme olanağı doğar"
"Sadece rüyada değil genelde beynin nasıl çalıştığını anlamak bir sürü kapıyı aralayacak. Örneğin eğitimde öğrenciye nasıl öğretmeliyiz ki öğrenme süreci nasıl olsun? Beyindeki öğrenme süreçlerini bilmemiz bizim her alanda ilerlememizi sağlayacak. Eğer rüyalarımızda neler gördüğümüzü anlayabilirsek artık görme sistemini daha iyi biliyoruz demektir. Mesela kör olan biri için görmeye ilişkin bilgileri direkt başka şekilde beyne sokmayı öğrenebiliriz belki. Belki de gözler olmadan görme olanağı ortaya çıkabilir. Görme denilen beyindeki bir algı sonuçta. Burada her konuda yeni ufuklar açabilir."