- Bilim insanları ilk kez bir sözcüğün anlamıyla bağlantılı beyin hücrelerini tek tek belirledi.
- Bilim insanları, insan beyinlerini inceleyerek, çeşitli kelimelerin anlamlarını kodlayan nöronların şimdiye kadarki en yüksek çözünürlüklü haritasını oluşturdu.
- Sonuçlar, bireyler arasında beynin kelimeleri sınıflandırmak için aynı standart kategorileri kullandığına işaret ediyor.
Çalışma yalnızca İngilizce sözcüklere dayanmakta. Ancak Cambridge’deki Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden beyin cerrahı Ziv Williams, bunun beynin dil kütüphanesinde kelimeleri nasıl sakladığını anlamaya giden yolda bir adım olduğunu söylüyor. Çeşitli sözcüklere yanıt veren beyin hücreleriyle örtüşen kümeleri haritalandırarak, “bir anlam sözlüğü oluşturmaya başlayabiliriz” diyor.
Anlamın haritalanması sağlaya İşitsel korteks, kulağa girdiği anda bir kelimenin sesini işler. Ancak bir sözcüğün özünü ortaya çıkaran, daha üst düzey beyin faaliyetlerinin gerçekleştiği bir bölge olan beynin prefrontal korteksidir.
Önceki araştırmalar bu süreci, beyin aktivitesi için bir aracı olan beyindeki kan akışının görüntülerini analiz ederek incelemişti. Bu yöntem, araştırmacıların kelime anlamını beynin küçük bölgelerine eşlemelerine olanak sağlamıştır.
Ancak Williams ve meslektaşları, bireysel nöronların dili, gerçek zamanlı olarak nasıl kodladığına bakmak için eşsiz bir fırsat buldu. Epilepsi nedeniyle ameliyat olmak üzere olan ve nöbetlerinin kaynağını belirlemek için beyinlerine elektrotlar yerleştirilmiş on kişiyi ele aldı. Elektrotlar, araştırmacıların her bir kişinin prefrontal korteksindeki yaklaşık 300 nöronun aktivitesini kaydetmelerini sağladı.
Katılımcılar toplamda yaklaşık 450 kelime içeren çok sayıda kısa cümleyi dinlerken, bilim insanları hangi nöronların ne zaman ateşlendiğini kaydettiler. Williams, ekibin prefrontal korteksin milyarlarca nöronunun yalnızca küçük bir kısmının aktivitesini kaydettiğine dikkat çekmesine rağmen, her kelime için yaklaşık iki veya üç farklı nöronun yandığını söylüyor. Araştırmacılar daha sonra aynı nöronal aktiviteyi aktive eden kelimeler arasındaki benzerliğe baktı.
Aynı nöron kümesinin tepki verdiği kelimeler, eylemler veya insanlarla ilişkili kelimeler gibi benzer kategorilere giriyordu. Ekip ayrıca ‘ördek’ ve ‘yumurta’ gibi beynin birbiriyle ilişkilendirebileceği kelimelerin aynı nöronlardan bazılarını tetiklediğini buldu. ‘Fare’ ve ‘sıçan’ gibi benzer anlamlara sahip kelimeler, ‘fare’ ve ‘havuç’ tarafından tetiklenen kalıplardan daha benzer nöronal aktivite kalıplarını tetikledi. Diğer nöron grupları daha soyut kavramlarla ilişkili kelimelere tepki verdi: örneğin ‘yukarıda’ ve ‘arkada’ gibi ilişkisel kelimeler.
Williams, beynin kelimelere atadığı kategorilerin katılımcılar arasında benzer olduğunu, bunun da insan beyninin anlamları aynı şekilde gruplandırdığını gösterdiğini söylüyor.
Prefrontal korteks nöronları kelimeleri seslerine göre değil, sadece anlamlarına göre ayırt etti. Örneğin, bir kişi bir cümlede ‘oğul’ kelimesini duyduğunda, aile üyeleriyle ilişkili kelimeler aydınlandı. Ancak bu nöronlar, aynı sese sahip olmalarına rağmen cümle içinde geçen ‘Sun’ kelimesine tepki vermedi.
Zihin okuma Araştırmacıları, nöronlarının ateşlenmesini izleyerek insanların ne duyduklarını bir dereceye kadar belirleyebildiler. Tam olarak cümleleri yeniden oluşturamasalar da, örneğin bir cümlenin sırasıyla bir hayvan, bir eylem ve bir yiyecek içerdiğini söyleyebildiler.
California San Diego Üniversitesi’nde mühendis ve beyin-bilgisayar arayüzü şirketi Paradromics’in baş bilimsel sorumlusu Vikash Gilja, “Bu düzeyde ayrıntı elde etmek ve tek nöron düzeyinde neler olup bittiğine göz atmak oldukça harika” diyor. Araştırmacıların sadece kelimelere ve kategorilerine karşılık gelen nöronları değil, aynı zamanda bunların söyleniş sırasını da belirleyebilmelerinden etkilenmiş.
Nöronlardan kayıt almak, görüntüleme kullanmaktan çok daha hızlıdır; dili doğal hızında anlamanın, bu yeteneği kaybetmiş insanlara konuşmayı geri kazandıran beyin-bilgisayar arayüzü cihazları geliştiren gelecekteki çalışmalar için önemli olacağını söylüyor.
Derleyen: Enis Yabar
