Bilim insanları yanıtladı: Neden bebeklik anıları hatırlanmıyor?

Yale'den araştırmacılar ilk yıllarımızda anılarımızı kodlayabildiğimizi öne sürüyor, peki onlara ne oluyor?

26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)
26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)
TT

Bilim insanları yanıtladı: Neden bebeklik anıları hatırlanmıyor?

26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)
26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)

Rebecca Whittaker 

Bilim insanları, yaşamın ilk yıllarında çok şey öğrenmemize rağmen neden bebekliğimizi hatırlamadığımızı keşfetti.

Araştırmacılar uzun zamandır, beynin anıları kaydetmekten sorumlu bölümü hipokampusun ergenlik dönemine kadar gelişmeyi sürdürdüğü ve ilk yıllarımızdaki anıları kodlayamadığı için bu deneyimleri saklayamadığımıza inanıyordu.

Ancak durumun böyle olmadığını bulan Yaleli araştırmacılar, sadece onlara erişemediğimizi öne sürüyor.

Hakemli dergi Science'ta yayımlanan çalışmada araştırmacılar, 4 aydan iki yaşa 26 bebeğe yeni bir yüz, nesne ya da sahne görüntüsü gösterdi ve daha sonra bunları hatırlayıp hatırlamadıklarını test etti.

Bebeklere daha sonra başka kareler verildi ve ardından yeni bir görselin yanında daha önce gördükleri resim gösterildi.

Araştırmanın kıdemli yazarı Profesör Nick Turk-Browne, "Bebekler bir şeyi daha önce bir kez gördüyse, tekrar görünce ona daha fazla bakmalarını bekleriz" diyor.

Eğer bir bebek daha önce gördüğü görüntüye yanındaki yeni görüntüden daha uzun bakıyorsa, bu durum bebeğin resme aşina olduğu şeklinde yorumlanabilir.

Araştırmacılar, resimlere baktıkları sırada bebeklerin hipokampusundaki aktiviteyi ölçmek için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanarak beyin taramaları yaptı.
 

Bebeklere yüzlerin, nesnelerin ve sahnelerin görüntüleri gösterildi ve beyin taramaları bunları hatırlayıp hatırlayamadıklarını ortaya çıkardı (Unsplash/@huchenme)

Bebeklere yüzlerin, nesnelerin ve sahnelerin görüntüleri gösterildi ve beyin taramaları bunları hatırlayıp hatırlayamadıklarını ortaya çıkardı (Unsplash/@huchenme)

Yeni bir görüntüye bakan bir bebeğin hipokampusundaki aktivitenin yoğunluğuyla, sonrasında aynı görselle karşılaşan aynı bebeğin bakış süresinin doğru orantılı olduğu bulundu.

Bu durum tüm bebekler için geçerli olsa da en güçlü beyin aktivitesi 12 aydan büyüklerde görüldü ve bu, hipokampusun gelişerek öğrenme ve hafızayı desteklediğine işaret ediyor.

Yale'deki ekibin daha önce yaptığı bir araştırmada, henüz üç aylık bebeklerin dahi "istatistiksel öğrenme" adlı bir hafıza türü sergilediği tespit edilmişti.

Epizodik bellek belirli olaylarla ilgilenirken, istatistiksel öğrenme bir yerin neye benzediği gibi, olaylar arasındaki örüntüleri çıkarmakla ilgili.

Profesör Turk-Browne, epizodik belleğin bebekliğin ilerleyen dönemlerinde, yaklaşık bir yaş ve üzerinde ortaya çıkabileceğinden şüphelendiğini söylüyor. Bebeklerin ihtiyaçları düşünüldüğünde bu gelişimsel ilerlemenin mantıklı olduğunu savunuyor.

"İstatistiksel öğrenme, etrafımızdaki dünyadaki yapıyı ortaya çıkarmakla ilgili" diyor. 

Dil, bakış açısı, kavramlar ve daha fazlasının gelişiminde kritik önem taşıyor. Dolayısıyla istatistiksel öğrenmenin neden epizodik bellekten daha önce devreye girebileceği anlaşılabilir.

Öte yandan bu son çalışma, epizodik anıların hipokampus tarafından daha önce düşünülenden daha erken, yetişkinken aktarabileceğimiz en eski anılardan çok önce kodlanabileceğini gösteriyor. Bu da bu anılara ne olduğuna dair soru işaretlerine yol açıyor.

Profesör Turk-Browne'a göre bir ihtimal, anıların uzun süreli hafıza deposuna atılmamış olabileceği.

Ancak o, anıların kodlamadan uzun süre sonra da hâlâ orada olduğunu ancak onlara erişemediğimizi öne sürüyor.

Profesör Turk-Browne'un ekibi devam eden çalışmalarında bebeklerin, yeni emeklemeye başlayan bebeklerin ve çocukların, bebekken kendi bakış açılarından çekilen ev videolarını hatırlayıp hatırlayamadığını test ediyor ve geçici pilot sonuçlar, bu anıların kaybolmadan önce okul öncesi yaşa kadar varlığını koruyabildiğini gösteriyor.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news



Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
TT

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)

Güney Koreli araştırmacılar, yapay zeka modellerinin nihayet, belirli konulara aşina olmadıklarını insan davranışına benzer şekilde kabul etmelerini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirdi.

Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bu atılımın otonom sürüş ve tıp gibi alanlarda kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilirliğini artırabileceğini söylüyor.

Önceki araştırmalar, özellikle tıbbi teşhis gibi alanlarda, bu araçların karar alma süreçlerinde kullanılmasının en büyük risklerinden birinin yapay zekanın "aşırı özgüveni" olduğunu ortaya koymuştu.

OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yaygın kullanılan yapay zeka modellerinin, bilmediklerini kabul etmek yerine tahmin yapmaya teşvik edildikleri için "halüsinasyon gördükleri", yani bilgi uydurdukları gösterilmişti.

Şimdiyse araştırmacılar, yapay zekanın aşina olmadığı veya daha önce karşılaşmadığı bilgilerin farkında olmasını sağlayan ve sohbet robotlarının genel güvenilirliğini artıran bir yöntem geliştirdi.

Araştırmacılar, yapay zekada aşırı özgüvenin temel nedeninin, omurga altyapısını oluşturan yapay sinir ağlarını kullanarak ilk verilerden öğrenme biçimi olduğunu söylüyor.

Bu aşamada ortaya çıkan küçük hatalar, düzeltilmezse yayılabiliyor ve sonraki eğitim sırasında önemli hatalara neden olabiliyor.

Araştırmacılar, başlatma aşamasında bir sinir ağına rastgele veri girildiğinde, modelin hiçbir şey öğrenmemiş olmasına rağmen yüksek bir güven sergilediğini buldu.

Bu durum "halüsinasyona" yol açtı.

Bunu ele almak için araştırmacılar, insan beyninin sorunu çözme biçiminden ipuçları kullandıklarını söylüyor.

İnsanlarda beyin sinyalleri doğumdan önce bile dış uyaran olmaksızın üretiliyor, bu da sorunun üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

Bunu taklit eden bilim insanları, bir yapay zeka modelinin sinir ağı omurgasının, gerçek öğrenmeden önce rastgele gürültü girdileriyle kısa bir ön eğitimden geçtiği bir sistem geliştirdi.

Araştırmacılara göre bu süreç, yapay zekanın veri öğrenmeye başlamadan önce kendi belirsizliğini ayarlayarak kendisi için bir temel oluşturmasını sağlıyor.

Isınma süreci, yapay zeka modelinin başlangıç ​​güvenini şansa yakın düşük bir seviyeye ayarlamasına ve aşırı güven yanlılığını önemli ölçüde azaltmasını sağlayabilir.

Araştırmacılar, başka bir deyişle yöntemin modellerin önce "Henüz hiçbir şey bilmiyorum" durumunu öğrenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar, "Geleneksel modeller, eğitim sırasında karşılaşmadıkları veriler için bile yüksek güvenle yanlış cevaplar verme eğilimindeyken, ısınma eğitimi alan modeller, güvenlerini düşürme ve 'bilmediklerini' tanıma yeteneklerinde belirgin bir iyileşme gösterdi" diye açıkladı.

Bu, yapay zekanın "bildiklerini" "bilmediklerinden" ayırt etme yeteneğini geliştirmesini sağlayabilir.

Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarlarından Se-Bum Paik, "Bu çalışma, beyin gelişiminin temel ilkelerini birleştirerek, yapay zekanın kendi bilgi durumunu insanlara daha benzer bir şekilde tanıyabileceğini gösteriyor" dedi.

Bu önemli çünkü yapay zekanın yalnızca doğru cevabı ne sıklıkla verdiğini iyileştirmekle kalmayıp, ne zaman kararsız olduğunu veya yanılmış olabileceğini anlamasını sağlıyor.

Independent Türkçe


Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)
TT

Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırma kapsamında maymunların herhangi bir yiyecek ödülü olmadan, tamamen meraktan kendi istekleriyle dokunmatik ekranlı bir video oyununu uzun süre oynaması bilim insanlarını şaşkına çevirdi.

Araştırmacılara göre bulgular, merakın hayvan davranışını nasıl yönlendirdiğinin daha iyi anlaşılmasına yol açabilir.

Yiyecek veya çiftleşme fırsatları gibi dışsal ödüllerden bağımsız olarak işleyen merak duygusu, hayvanları çevrelerini keşfetmeye yönlendirir.

Ancak bir hayvanın çevresinin hangi kısımlarının diğerlerine göre daha fazla merak uyandırdığı tam olarak bilinmiyor.

Araştırmacılar, merakın aşırı basit veya karmaşık durumlardan kaçınırken, orta derecede karmaşık veya belirsiz uyaranlara yönelme eğiliminde olduğu varsayımında bulunuyor.

"Goldilocks ilkesi" denen bu kavram, insan merakını de şekillendiriyor.

Ancak hayvanlarda bu dürtüyü inceleyen çok az çalışma var.
 

Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)​​​​​​​Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)

Japonya'daki Kyoto Üniversitesi'nden bilim insanları, maymunlara dokunmatik ekranlı bir video oyunu vererek merakın nasıl işlediğini inceledi.

Video oyunları, insanların bilişsel yeteneklerini geliştirmesine ve yaşam kalitelerini artırmasına fayda sağlayan araçlar olarak son yıllarda öne çıkıyor.

Video oyunlarının laboratuvar ve hayvanat bahçelerindeki hayvanların ilgisini çekip çekemeyeceğini ve onların sağlık ve huzurunu iyileştirmeye yardımcı olup olamayacağını araştıran çalışmalar da yapılıyor.

Hakemli dergi iScience'ta yayımlanan çalışmanın yazarlarından Sakumi Iki, "Başlangıçta vahşi maymunların oyun davranışlarını inceliyordum, bu yüzden laboratuvardaki maymunlarda oyun davranışının doğal bir şekilde ortaya çıkabileceği durumlar yaratmayı uzun zamandır istiyordum" diye açıklıyor.

Araştırmacılar, bölgedeki Japon makaklarının merakını tam olarak ne tür uyaranların tetikleyebileceğini araştırdı.

Saklambaçtan esinlenerek dokunmatik ekran tabanlı bir oyun görevi geliştirdiler.

Bu oyunda maymun dokunmatik ekrandaki bir düğmeye bastığında, düğmeye bağlı olarak ekranın farklı bir yerinde bir kukla beliriyor.

Kuklanın ortaya çıkışı farklı gürültü seviyelerine göre değişirken, gürültü seviyesi yükseldikçe kukla daha zor tahmin edilen bir yerde görünüyor.

Bilim insanları maymunların orta ve düşük gürültüye, ardından orta ve yüksek gürültüye verdikleri tepkileri gözlemledi.

Maymunların, kuklanın biraz tahmin edilebilir ama yine de orta derecede belirsiz bir yerde belirmesini sağlayan orta gürültü düğmesini seçtiğini gördüler.

Bu da makakların tıpkı insanlar gibi, çok basit veya çok rastgele uyaranlara kıyasla, orta düzeyde belirsizliğe sahip uyaranları etkin bir şekilde keşfetme eğilimi gösterdiğine işaret ediyor.

Ayrıca maymunların oyunu oynamaya uzun süreler harcaması, oyunun meraklarını uyandırmada başarılı olduğu fikrini destekliyor.

Dr. Iki "Tipik bilişsel görevlerde maymunların motivasyonunu yüksek tutmak için genellikle onlara yiyecek ödülleri verilir; bu yüzden ödül olmadan oyuna ilgi göstereceklerinden pek emin değildim" diyor. 

Ancak şaşırtıcı bir şekilde, bazı maymunlar hiçbir ödül olmamasına rağmen bu oyunda neredeyse 100 deneme boyunca çalıştı.

Araştırmacılar gelecekteki çalışmalarda bu bulguları kullanarak maymunların merakını uyandıran daha fazla oyun geliştirmeyi umuyor.

Merakın arkasındaki sinirsel ve bilişsel mekanizmaları belirleyerek "bu olguyu daha kapsamlı bir şekilde anlamayı" hedefliyorlar.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news


Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
TT

Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)

Araştırmacılar, akıllı saatlerinden gelen verileri kullanarak kişinin bayılmak üzere olup olmadığını tahmin edebilen dünyanın ilk sistemini geliştirdi.

Chung-Ang Üniversitesi Hastanesi'nde 132 hastanın katıldığı klinik çalışmada, Samsung Galaxy Watch'la kullanıcının kalp atış hızından gelen biyosinyallerden yararlanan gerçek zamanlı bir uyarı sistemi geliştirildi.

Sistem, bilimsel olarak vazovagal senkop diye bilinen bayılma nöbetlerini, yüzde 80'den fazla doğrulukla 5 dakikaya kadar önceden tahmin edebildi.

Hastanenin Kardiyoloji Bölümü'nden araştırmayı yöneten Profesör Junhwan Cho, "Senkop hastalarının düşmelerden kaynaklanan travmalar yaşaması yaygın bir durum ve ekstrem vakalarda bazıları kırık veya beyin kanaması gibi ciddi şekilde yaralanıyor" dedi.

Bu teknolojinin sağlayacağı erken uyarı, hastalara güvenli bir pozisyona geçmeleri veya yardım çağırmaları için önceden zaman kazandırabilir ve bu da ikincil yaralanmaların görülme sıklığını önemli ölçüde azaltabilir.

sdvfrtbhn
Samsung ve Kore'deki Chung-Ang Üniversitesi Gwangmyeong Hastanesi'nin ortak klinik çalışmasında, Galaxy Watch 6'dan elde edilen verilerle kişinin bayılıp bayılmayacağını tahmin edilebildi (Samsung)

Araştırmacılar, hastalardan kalp atış hızı değişkenliği verilerini toplamak için Galaxy Watch 6'daki fotopletismografi (PPG) sensörünü kullandı.

Daha sonra bayılma nöbetinin meydana gelmek üzere olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etmek adına yapay zeka algoritması kullanıldı.

Bu, ticari bir akıllı saatin bayılmaya yönelik erken tahmin sistemini başarıyla sunduğu ilk örnek.

Samsung'un sağlık alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmalarını yöneten Jongmin Choi, "Bu çalışma, giyilebilir teknolojinin sağlık hizmetlerini 'hastalık sonrası bakım'dan 'önleyici bakım' modeline nasıl dönüştürebileceğinin bir örneği" dedi.

Kullanıcılarımızın daha sağlıklı günlük yaşamlar sürmelerini sağlayan teknolojik yeniliklere öncülük etmeye kararlıyız.

Teknoloji devi, sağlık izleme yeteneklerini akıllı saatlerine ve diğer giyilebilir teknoloji cihazlarına entegre etmeyi planlıyor.

Araştırma bulguları, European Heart Journal-Digital Health adlı akademik derginin son sayısında "Prediction of vasovagal syncope using artificial intelligence-enabled smartwatch photoplethysmography-derived heart rate variability" (Yapay zeka destekli akıllı saat fotopletismografisiyle elde edilen kalp atış hızı değişkenliği kullanılarak vazovagal senkopun tahmin edilmesi) başlıklı çalışmada yayımlandı.

Independent Türkçe