Bilim cevaplıyor: Bebekliğimizi neden hatırlamıyoruz?

Bilim cevaplıyor: Bebekliğimizi neden hatırlamıyoruz?
TT

Bilim cevaplıyor: Bebekliğimizi neden hatırlamıyoruz?

Bilim cevaplıyor: Bebekliğimizi neden hatırlamıyoruz?

Neredeyse hiçbirimiz erken çocukluk günlerimizi hatırlamayız ve bu, ‘çocukluk amnezisi’ olarak bilinen bir olgudur. Peki neden bu anıları unutma eğilimindeyiz?

Bu muhtemelen o yaştaki beyinlerimizin henüz, bilgiyi anılar olarak bildiğimiz karmaşık sinirsel kalıplarda birleştirecek şekilde çalışmamasından kaynaklanıyor.

Küçük çocuklar o sırada ebeveynlerinin kimliği veya kişinin (lütfen) demesi gerektiği gibi gerçekleri hatırlar ve buna ‘anlamsal hafıza’ denir. Bununla birlikte 2 ve 4 yaşlarındaki çocuklarda belirli bir olayın ayrıntılarıyla ilgili olan ‘epizodik hafıza’ yoktur. Bu tür anılar beynin yüzeyinin veya korteksinin çeşitli kısımlarında depolanır.

Örneğin ses hafızası beynin her iki tarafındaki işitsel kortekste işlenirken, görsel hafıza arkadaki görsel korteks tarafından yönetilir. Beyinde hipokampus adı verilen ve tüm parçaları birbirine bağlayan bir alan vardır.

Şarku’l Avsat’ın Live Science sitesinden aktardığı habere göre Philadelphia’daki Temple Üniversitesi’nden psikoloji profesörü Nora Newcombe, çocukların 2 ila 4 yaş aralığına kadar belirli bölümleri kaydetmede başarısız olabileceğini, çünkü bu dönemde hipokampusun bilgi parçalarını birbirine bağlamaya yeni başladığını belirtti. Ayrıca, bu yaş aralığından daha küçük çocuklarda, dünyanın nasıl çalıştığını yeni öğrendikleri bir dönemde olaysal hafızanın gereksiz derecede karmaşık olabileceğini söyledi. İlk iki yılın temel amacının anlamsal bilgi edinmek olduğunu düşündüğünü ve bu açıdan bakıldığında epizodik hafıza aslında dikkat dağıtıcı olabileceğini de sözlerine ekledi.

Ancak başka bir teori, aslında bu erken anıları çocukluğumuzda sakladığımızı ve yetişkin olduğumuzda bunları hatırlamakta zorlandığımızı öne sürüyor. Örneğin, Science Advances dergisinde 2023 yılında yayınlanan bir araştırma, ‘unutulmuş’ çocukluk anılarının, belirli anılarla ilgili sinir yollarının uyarılması sonucu yetişkin farelerde yeniden canlandırılabileceği sonucuna ulaştı.

Araştırmanın yazarları ilk olarak çocukluk çağındaki amneziyi etkileyebilecek gelişimsel faktörleri araştırmaya başladı. Otizm spektrum bozukluğu (ASD) özelliklerine sahip farelerin, erken yaşamlarına ait anıları hatırlayabildikleri sonucuna ulaşıldı.

Otizmin birçok nedeni bulunuyor ancak daha önce hamilelik sırasında annenin bağışıklık sisteminin aşırı aktivasyonuyla ilişkilendirilmişti. Bu nedenle araştırmacılar otizm spektrum bozukluğu olan fareler yapmak için hamilelik sırasında dişi farelerin bağışıklık sistemini uyardı. Bu bağışıklık aktivasyonu, beyinlerindeki uzman hafıza hücrelerinin boyutunu ve esnekliğini etkileyerek yavrularda erken dönem hafıza kaybının önlenmesine yardımcı oldu. Hücreler otizmi olmayan yetişkin farelerde optik olarak uyarıldığında unutulan anılar geri getirilebildi.

Bu yeni bulgular, hamilelik sırasında bağışıklık aktivasyonunun, doğuştan gelen unutmaya yönelik geçişlerimizi değiştiren bir beyin durumuna yol açtığını gösteriyor.

Çalışmanın ortak yazarı, İrlanda’daki Trinity College Dublin’de biyokimya profesörü olan Tomás Ryan çalışma ile ilgili yorumda bulunarak “Araştırma fareler üzerinde yapılmış olmasına ve henüz insanlarda uygulanmamış olmasına rağmen, otizm bağlamında genel bilişsel esnekliğin yanı sıra, çocuk gelişimi boyunca hafıza ve unutmaya ilişkin anlayışımızı geliştirmek için önemli çıkarımlara sahip” ifadelerini kullandı.



Elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirildi

Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
TT

Elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirildi

Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)

Bilim insanları çelik yaylar kullanarak elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirdi. 

ABD'deki St. Olaf College'dan araştırmacılar, küçük çipler ve hızlı şarj dünyasında farklı bir tarafa yönelerek dışarıdan güce ihtiyaç duymayan bir hesaplama sistemi tasarladı.

Bu bataryasız araçlar, mantık ve hafıza görevlerini fiziksel bileşenler kullanarak yerine getiriyor. Klasik bilgisayarlardan farklı olarak fiziksel malzemelerin "belleğinden" yararlanıyorlar.

Bulguları hakemli dergi Nature Communications'ta yayımlanan makalenin başyazarı Joey Paulsen "Belleği genellikle bir bilgisayarın sabit diskinde veya beynimizdeki bir şey olarak düşünürüz" diyerek ekliyor:

Ancak, birçok günlük malzeme geçmişlerine ait bir tür hafızayı koruyor. Örneğin kauçuk geçmişte ne kadar sıkıştırıldığını veya gerildiğini 'hatırlayabiliyor'.

Bilim insanları bu olgudan yola çıkarak malzemelerin hareketleri hatırlamakla kalmayıp bilgi işleyip işleyemeyeceğini test etti.

Araştırmacılar çelik yaylar ve çubuklar gibi malzemelerle üç mekanik bilgisayar oluşturdu. Bunlardan ilki, çubuğun kaç kere ileri geri çekildiğini sayıyor. İkincisi, tek veya çift sayıda çekildiğini takip ederken, üçüncüsü de orta mı, yoksa yüksek seviyede mi kuvvet uygulandığını hatırlayabiliyor.

Bilim insanları bu mekanizmanın, bilgi işlemeyi elektriksel sinyaller yerine yapısal hareket yoluyla gerçekleştirdiğini söylüyor.

Paulsen, "Artık bilgisayar çipi veya güç kaynağı olmadan basit hesaplamalar yapabilen bu makineleri inşa etmek için elimizde rasyonel bir yol var" diye açıklıyor.

Bu makineler ilk bakışta ilkel, hatta gereksiz görünebilir ancak hassas çiplere önemli bir alternatif sunma potansiyeli taşıyorlar.

Yeni çalışmada açıklanan dayanıklı cihazlar, diğer sistemlere zarar verecek ortamlarda sorunsuz çalışabilir. 

Örneğin gelecekte, batarya olmadan basıncı hissedip tepki verebilen protez kol ve bacaklarda kullanılabilirler. Sadece motorun titreşimini kullanarak aşınma ve yıpranmayı takip eden bir jet motoru sensörü görevi de görebilirler.

Paulsen "Sonuçlarımız, çevrelerini algılayıp ardından karar ve tepki verebilen malzemeler tasarlamaya yönelik bir adım" diyerek ekliyor:

Sıklıkla akıllı malzemeler denen bu malzemelerle ilgili öğrendiklerimiz, daha duyarlı yapay uzuvlar veya dokunma odaklı odalar gibi gelişmelerle insanların hayatını iyileştirmeye katkı sunabilir.

Paulsen halihazırda bu makinelerin ölçeklendirilme potansiyellerini ve sınırlamalarını anlamaya çalışıyor.

Kendisinin liderlik ettiği St. Olaf College öğrencileri, birden fazla rotorun etkileşimini ve birbirlerini nasıl etkilediğini araştırıyor. Bu alandaki gelişmeler daha karmaşık sistemlerin üretilmesini sağlayabilir.

Independent Türkçe, Interesting Engineering, EurekAlert, Nature Communications


Yeni karanlık madde türü evrenin sırlarına ışık tutabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP
TT

Yeni karanlık madde türü evrenin sırlarına ışık tutabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP

Yeni çalışma, yeni bir tür karanlık maddenin evrenin bazı gizemlerini aydınlatabileceğini öne sürüyor.

Çalışma, her biri Güneş'in kütlesinin yaklaşık bir milyon katı kütleye sahip yoğun "kendi kendine etkileşen karanlık madde" (SIDM) kümelerinin varlığını öne sürüyor. Bu, gökbilimcileri uzun süredir meşgul eden üç ayrı bilmeceyi çözebilir: Kütleçekimsel merceklenmeler, yıldız akıntıları ve uydu galaksiler.

Karanlık madde, evrendeki maddenin yüzde 85'ini oluştursa da doğrudan görülemiyor. Bu, gökbilimciler için gizemli kaldığı ve bunun yerine evrenin görünür kısımları üzerindeki etkileri aracılığıyla anlaşılması gerektiği anlamına geliyor.

Fizik hakkındaki genel anlayışımız, karanlık maddenin "soğuk" olduğunu ve diğer parçacıklarla etkileşime girmeden içlerinden geçtiğini öne sürüyor. Ancak evrende bu modelle açıklanamayan bazı yapılar var.

Yeni çalışma bunun yerine, karanlık madde parçacıklarının aslında birbirleriyle çarpışıp enerji alışverişinde bulunabildiği bir model olan SIDM'ye bakıyor. Bu, geride son derece yoğun çekirdekler bırakan bir "kütleçekim ısısı çöküşüne" yol açabilir.

Yeni araştırmayı yöneten Hai-Bo Yu, "Aradaki fark, kişilerin birbirini görmezden geldiği bir kalabalıkla herkesin sürekli birbirine çarptığı bir kalabalık arasındaki fark gibi" dedi.

SIDM'de bu etkileşimler, karanlık madde halelerinin iç yapısını önemli ölçüde yeniden şekillendirebilir. Kendi kendine etkileşime giren karanlık madde, bu gözlemleri açıklayacak kadar yoğun hale gelebilir.

Yeni araştırma, bu yeni anlayışın, gökbilimcileri şaşırtan bir dizi fenomeni açıklamaya yardımcı olabileceğini öne sürüyor.

Bunlardan ilki, uzak galaksileri büyütme özelliğiyle dikkat çeken ultra yoğun bir cisim. İkincisi, görünmez, kompakt bir cismin içinden geçip bir iz bırakmış gibi görünen GD-1 yıldız akımındaki bir oluşum ve üçüncüsüyse Samanyolu'nun bir uydu galaksisinde bulunan, Fornax 6 diye bilinen tuhaf bir yıldız kümesi.

Örneğin sonuncusu, galaksilerindeki nesneleri hapsederek geçen yıldızları toplayıp sıkı, kompakt bir kümeye çeken yoğun bir karanlık madde kümesiyle açıklanabilir.

Profesör Yu, "Çarpıcı olan, aynı mekanizmanın tamamen farklı üç ortamda, uzak evrende, galaksimizin içinde ve komşu bir uydu galakside çalışması" dedi.

Hepsi, standart model karanlık maddeyle bağdaştırılması zor yoğunluklar sergiliyor ancak bu yoğunluklar SIDM’de doğal olarak ortaya çıkıyor.

Çalışma, Physical Review Letters adlı akademik dergide yayımlanan "Core-Collapsed SIDM Halos as the Common Origin of Dense Perturbers in Lenses, Streams, and Satellites" (Merceklenmeler, Akıntılar ve Uydulardaki Yoğun Bozucu Nesnelerin Ortak Kökeni Olarak Çekirdeği Çökmüş SIDM Haleleri) başlıklı yeni makalede açıklandı.

Independent Türkçe


Sohbet botları sağlık tavsiyelerinin yarısında hatalı bilgi veriyor

Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
TT

Sohbet botları sağlık tavsiyelerinin yarısında hatalı bilgi veriyor

Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)

Yeni bir araştırmada yapay zeka sohbet botlarının verdiği sağlık tavsiyelerinin ortalama yarısının hatalı olduğu tespit edildi.

Yapay zeka sohbet botları birkaç yıl içinde iş dünyasından günlük hayata kadar yaşamın her alanına nüfuz etti. 

Bilimsel çalışmalar, eğitim, pazarlama ve daha pek çok sektörde başvurulan bu araçlar faydalarının yanı sıra teşkil ettikleri risklerle de epey tartışılıyor.

Uzmanlar, yanlış bilgi vermeye meyilli bu botların, arama motoru gibi kullanılmasının olumsuz sonuçlar doğurabileceğine dikkat çekiyor.

ABD, Kanada ve Birleşik Krallık'tan araştırmacılar, sohbet botlarının verdiği sağlık tavsiyelerini inceleyerek riskin boyutunu ölçmeye çalıştı.

Bulguları hakemli dergi BMJ Open'da dün (14 Nisan) yayımlanan çalışmada 5 popüler yapay zeka sohbet botu test edildi: ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Meta AI ve Grok.

Her bir araca kanser, aşılar, kök hücre, beslenme ve atletik performans alanlarından açık ve kapalı uçlu 10'ar soru soruldu.

Sorular, çevrimiçi ve akademik söylemde sıkça karşılaşılan, bilgi arama amaçlı sağlık sorularına ve yanlış bilgilendirme kalıplarına benzeyecek şekilde tasarlandı.

Araştırmacılar verilen yanıtları doğruluk ve eksiksizliğin yanı sıra ne kadar rahat anlaşılabildiği üzerinden de değerlendirdi.

Bulgulara göre sohbet botlarının verdiği cevapların yüzde 30'u "biraz", yüzde 20'si de "yüksek" derecede sorunlu.

Ekip sorunlu yanıtları, profesyonel yardıma başvurmadan uygulandığı takdirde etki göstermeyecek veya kişiye zarar verebilecek tavsiyeler olarak tanımladı.

Yapay zeka araçları kendilerine seçenek sunulan kapalı uçlu sorularda ve kanserle aşı alanlarında daha iyi performans sergiledi.

Verilen cevapların kalitesi 5 araç arasında pek farklılık göstermese de Grok aralarında en çok, Gemini ise en az hata yapandı.

Botlar okunabilirlik değerlendirmesinde de sınıfta kaldı; araştırmacılar yanıtların üniversite mezunlarının anlayabileceği bir karmaşıklık seviyesinde olduğunu söylüyor.

Bilim insanları yanıtların güven uyandıracak kesinlikte ifadeler içerdiğine ancak botların bunları destekleyen eksiksiz ve doğru bir referans listesi sunamadığına dikkat çekiyor.

Bulgular, tıbbi tavsiye vermeye uygun olmayan bu araçların sıklıkla kullanılmasının tehlikelerinin altını çiziyor.

OpenAI her hafta yaklaşık 230 kullanıcının ChatGPT'ye sağlık soruları yönelttiğini ocak ayında açıklamıştı. Aynı ay hem OpenAI hem de Claude'un sahibi Anthropic, sağlık odaklı araçlar çıkaracağını duyurmuştu.

Araştırmacılar makalede "Sohbet botları varsayılan hallerinde, gerçek zamanlı verilere erişemiyor. Bunun yerine eğitim verilerinden istatistiksel kalıpları çıkararak ve olası kelime dizilerini tahmin ederek yanıt üretiyor. Kanıtları değerlendirmiyorlar; etik ya da değer temelli yargılarda bulunamıyorlar" ifadelerine yer veriyor.

Bu davranışsal sınırlama, sohbet botlarının güvenilir gibi dursa da hatalı olabilecek yanıtlar üretebileceği anlamına geliyor.  

Independent Türkçe, EurekAlert, Bloomberg, TechCrunch, BMJ Open