Giriş kabloları ile insan nöronları daha önce sadece tüm sinir ağlarında görülen zor mantık hesaplamaları yapabilir. Kısacası insan nöronları; aslında düşünülenden çok daha güçlü cihazlardır.

70 yıl boyunca, nöronlar; beynin temel hesaplama birimi olarak kabul edildi. Science’de yayınlanan yeni bir araştırmaya göre; korteksimizdeki nöronlar, beynimizin en dıştaki “kabuğu”, giriş kablolarında inanılmaz derecede karmaşık hesaplamaları sürdürmek için benzersiz bir şekilde evrimleşmiş gibi görünüyor. Sanki birisi nihayet bilgisayarın elektrik kablolarının aslında bir işlemciye sonuçları göndermeden önce hesaplamalar yapan, mini işlemcilerden oluştuğuna dair kanıt elde etmiş gibi…

Bu araştırma tartışmalı da olsa; insan nöronlarında da ilk kez görüldüğü doğru…

Yazarların sonucuna göre; şimdiye kadar bir nöronun yalnızca AND ve OR gibi mantıksal işlevleri çalıştırabileceğini varsaydık, oysa şimdi daha karmaşık hesaplamalar tüm ağları gerektirdi. Bir nöronun giriş kablolarındaki aktivitenin, tek bir nörondan tamamen farklı kurallar kullanarak, karmaşık mantıksal işlemleri destekleyebileceğini görüyoruz.

Öyleyse neden önemsemeliyiz?

Dünya’nın kabuğu gibi, korteks de; katmanlar içindeki ve farklı olanlar arasındaki nöronları birbirine bağlayan ayırt edici kablolama desenleri ile birden fazla katmandan oluşur. Sinirbilimciler, çok büyük ölçüde karmaşık korteksimizin entelektüel yeteneklerimize katkıda bulunduğunu uzun zamandır düşünüyorlardı. (Aslında, derin öğrenme kortikal nöronların içine yerleştirilmiş hesaplamalardan esinlendi.)

Ancak beyin tümörleri ve epilepsili hastalardan cerrahi olarak çıkarılan beyin parçalarından kaydedilen yeni sonuçlar; mevcut derin öğrenme yöntemlerinin sadece beynimizin hesaplamalarını çoğaltma yüzeyini çizdiğini göstermektedir. AI sistemleri bu yeni keşfedilen algoritmaları ekleyebilirse potansiyel olarak çok daha güçlü hale gelebilir.

Hepsi veya Hiçbiri Nöron ile Tanışın

Bir ders kitabıda nöronlar, yapraksız bir ağaca benziyor: Dendrit adı verilen büyük kökler, sağlam, soğanlı bir tabana, vücuda dağılır. Su ve besinler gibi, gelen elektrik sinyalleri dendritik kökleri vücuda atar, burada kambur benzeri bir yapı tüm bilgileri sentezler. Stimülasyon yeterince güçlü ise; tekil bir ağaç gövdesinden (akson adı verilen çıkış kablosu) geçirilir ve daha sonra kimyasal habercilerle veya elektrikle dolu kabarcıklar yoluyla başka bir nörona iletilir. Giriş sinyalleri çok zayıfsa; nöron verileri öldürür. Bu yüzden sinirbilimciler genellikle tek nöronları “ikili” veya “dijital” olarak adlandırırlar: ya ateş eder ya da ateş etmezler…

On yıllar boyunca sinirbilimcilerin zihinlerindeki soru: Dendritik ağaçlar, tek bir yalnız aksona kıyasla neden çok daha karmaşık?

Bilim insanları; kemirgen beyinlerindeki tek nöronlardan kayıt yaparak, dendritik ağaçların sadece basit pasif kablolar olmadığını anlamaya başladılar. Daha ziyade, gizli bir sinirsel hesaplama katmanının altında yatan son derece aktif bileşenlerdir. Örneğin bazı dendritik ağaçlar; klasik nöron ateşlemesinden beş kat daha büyük ve daha sık elektrik sivri uçları oluşturabilir. Sadece sıçanlarda, aktif dendritlerin keşfi; beynin daha önce düşünülenden 100 kat daha fazla işleme kapasitesine sahip olabileceği anlamına gelir.

Yeni çalışma şunu soruyor: Aynı şey insanlar için de geçerli mi?

İnsan Dendritleri Özeldir

Kemirgen beyinlerine kıyasla, çok katmanlı insan korteksi çok daha kalın ve yoğundur. Katman 2 ve 3 (L2 / 3) özellikle ayrıntılı ve yoğun paketlenmiş dendritik ormanları ile öne çıkıyor. Diğer türlere, hatta insan beyninin geri kalanına kıyasla; bu katmanlar orantısız miktarda nöronal madde içerir. Bu garip kalınlaşmanın temel nedeni, karakteristiklere rehberlik etmek için bir beyin geliştirme programını kodlayan genlerimizde yatmaktadır. Hatta bazıları bizi insan yapan şeyin temeli olduğuna inanıyor.

Araştırmacılara göre; Dendrite “girdiler,” nöronlarımızın hesaplamasını ve zekamızı şekillendirmeye yardımcı olursa, L2 / 3 bunları gözlemleyebilecek yerdir

Bir insan saçının çapından 100 kat daha küçük olan dendritlerden elektriksel aktivitenin ölçülmesi; yapılmasından çok daha kolaydır.

Ekip, canlı, sağlam bir insan beyninden kayıt yapmak yerine; epilepsi veya tümörler nedeniyle çıkarılan korteksin taze dilimlerine bakmayı seçti. Bu stratejiye göre; geleneksel sinirbilim yöntemlerini kullanarak dilimlerin incelenmesi çok daha kolaydır. (Örneğin, doğrudan nöron bileşenlerinden kayıt yapan “yama kelepçesi” adı verilen bir şey…) Dilimler ayrıca aktivite sırasında parıldayan floresan boyalar kullanılarak mikroskop altında incelenebilir. İki farklı hasta türünden beyin dokusunun kullanılması; insan dendritik hesaplamalarının köküne ulaşmak için her beyin hastalığına özgü sinyalleri ayıklamaya yardımcı olabilir.

Araştırma sırasında tuhaf bir sinyal ortaya çıktı. İnsan dendritleri aktivite ile parladı, ancak elektrik ani yükselmeleri hücre gövdesine doğru ilerledikçe hızla dağıldı. Buna karşılık, standart bir sinir sinyali çıkış kablosu boyunca bir sonraki varış yerine doğru hızlıca azalmaz. Garip görünse de, dendritik sinyaller elektriklerini üretmek için kalsiyum iyonlarına dayanıyordu ve bu da klasik sinirsel sinyallemeden büyük ölçüde farklı…

Bu, faaliyetini sürdürmek için aniden oksijen yerine karbondioksit tüketen yeni bir tür keşfetmeye benziyor. (Tek fark, türün sizin bir parçamız olması…) Yazarlar; “dCaAP” olarak adlandırılan bu sinyallerin daha önce herhangi bir memeliden alınan kortikal hücrelerde hiç gözlemlenmediğini söyledi.

Araştırma ilginçleşiyor… Bir nöronun tamamen ya da hiç ateşlenmemesinin aksine, insan dendritleri analog gibi görünüyor. Yani, yanıtları “derecelendirilir”, ancak sezgisel olmayan bir şekilde… Uyarıları ne kadar güçlü olursa, yanıtları o kadar düşük olur. Bu; birden fazla kaynaktan bile daha güçlü girdinin genellikle daha güçlü çıktıya yol açtığı diğer nöronal hesaplamalarla tam bir zıttır. Bu dendritik ani yükselmeler kendiliğinden olmasa da (birkaç dCaAP nöronunun ateşlenmesini değiştirmeye yardımcı oldu) dendritin elektriksel aktivitelerinin çoğu kendi işlerini yapıyor gibiydi.

Orman Ağaçları

İnsan dendritlerinin gizli hayatlarını kataloglamak zaten ilginç, ancak yazarlar her şeyin ne anlama geldiğini sormak için bir adım daha ileri gitti.

Hesaplamalı modelleme kullanarak, dCaAP’lerin benzersiz ateşleme modelini yeniden oluşturdular ve XOR adı verilen bir mantık işlevini çözmeye zorladılar. İki girişi karşılaştırır ve bitler aynıysa sonuç 0 olur. Farklıysa, 1 ile sonuçlanır. Daha basit AND ve OR işlevlerinin aksine, XOR normalde tüm sinir ağının gerçekleştirilmesini gerektirir.

Bununla birlikte, araştırmacılar; dendritlerin bir girdinin yalnızca bir çıktıya yol açtığı garip davranışlarının “XOR işlemini etkili bir şekilde hesaplamasına” izin verdiğini söyledi. Bir nöronun normal AND ve OR fonksiyonlarıyla birlikte istiflendiğinde; tüm ağ fonksiyonlarını tek bir nöronun fonksiyonuna yoğunlaştırmak mümkündür. Bununla birlikte, şimdilik fikir teorik kalmaktadır; yazarlar dendritik hesaplamalar ile birlikte tüm bir nöronu modelleyememiştir.

Sonuçlar, sağlam insan beyninde doğrulanırsa; derin öğrenme algoritmalarını iyileştirmek için muazzam olasılıklara sahiptir. Şimdilik, derin öğrenme, daha önceki insan beyni anlayışımıza benzer şekilde, çok katmanlı ağlara bağlanan bireysel yapay “nöronları” kullanıyor. Dendritik hesaplamalar eklemek teorik olarak derin öğrenme yeteneklerini büyük ölçüde genişletebilir.

Kaynak : SingularitHub, Ntboxmag