Boş Beyin — Robert Epstein

CogIST
CogIST
May 24, 2020 · 13 min read

Özgün Adı: The Empty Brain
Çevirmen: Yunus Emre Karaman
Editör: Ekinsu Özkazanç

Robert Epstein, California’daki Amerikan Davranış Araştırmaları ve Teknoloji Enstitüsü’nde kıdemli bir araştırmacı psikolog. On beş kitabın yazarı ve Psychology Today’in eski baş editörü.

Boş Beyin

Beyniniz bilgiyi (information) işlemiyor, bilgiyi (knowledge) geri çağırmıyor veya bellek depolamıyor. Kısacası: Beyniniz bir bilgisayar değil.

Robert Epstein, California’daki Amerikan Davranış Araştırmaları ve Teknoloji Enstitüsü’nde kıdemli bir araştırmacı psikolog. On beş kitabın yazarı ve Psychology Today’in eski baş editörü.

Nörobilimciler ve bilişsel psikologlar ne kadar uğraşırlarsa uğraşsınlar Beethoven’ın 5. Senfoni’sinin yahut kelimelerin, resimlerin, gramer kurallarının veya herhangi başka bir çevresel uyaranın beyindeki bir kopyasını bulamayacaklar. İnsan beyni elbette ki gerçek anlamda boş değil; ancak insanların barındırdığını düşündüğü şeylerin çoğunu haiz değil, ‘anılar’ gibi basit şeyleri bile.

Beyin hakkındaki bayağı fikirlerimiz derin tarihsel köklere sahipse de, kafamızı iyice karıştıran 1940’larda bilgisayarların icadı oldu. Yarım asırdan uzun bir süredir psikologlar, dilbilimciler, nörobilimciler ve insan davranışıyla ilgilenen diğer uzmanlar, insan beyninin bilgisayar gibi çalıştığını öne sürüyorlar.

Bunun nasıl anlamsız bir fikir olduğunu görmek için bebeklerin beynini düşünün. Evrim sayesinde yenidoğan bebekler, tüm diğer memeli yenidoğanları gibi dünyayla etkin şekilde etkileşime geçmeye hazır hâlde doğuyor. Bir bebeğin görüşü bulanıktır, ancak yüzlere özel bir dikkat gösterir ve annesinin yüzünü hızlıca tanıyabilir. İnsan sesini diğer seslere tercih eder ve temel konuşma seslerini (speech sounds) birbirinden ayırt edebilir. Şüphe yok ki sosyal bağlar kurmak üzere yapılandırılmış durumdayız.

Ayrıca, sağlıklı bir yenidoğan çok sayıda refleks kuşanmıştır — belli uyaranlara karşı kullanıma hazır gelen bu reaksiyonlar onun hayatta kalması için önemlidir. Başını, yanağına sürtünen şeye çevirir ve ağzına giren her şeyi emer. Su altına dalınca nefesini tutar. Eline konan şeyleri, neredeyse kendi ağırlığını kaldırmasını sağlayacak bir kuvvetle kavrar. Bunlardan belki en önemlisi, uzak atalarınınkinden farklı bir dünyayla yüzleşiyor olsalar da, o dünyayla giderek artan bir etkinlikle etkileşime geçebilecek şekilde değişmelerine izin veren güçlü öğrenme mekanizmaları kuşanmış olmalarıdır.

Başlangıçta elimizde duyular, refleksler ve öğrenme mekanizmaları vardır — aslında bunlar hiç de azımsanabilecek şeyler değil. Eğer bu kabiliyetlerden herhangi birinden yoksun doğsaydık, muhtemelen hayatta kalmakta güçlük çekerdik.

Fakat doğduğumuzda şunlar yoktur: bilgi (information), veri, kurallar, yazılım, bilgi (knowledge), sözlük (lexicon)[1], temsiller (representations), algoritmalar, programlar, modeller, anılar, imgeler, işlemciler, altyordamlar (subroutines), kodlayıcılar (encoders), kod çözücüler (decoders), semboller ya da geçici bellekler (buffers) — yani dijital bilgisayarların az çok akıllıca davranmasını sağlayan temel elemanları. Bunlarla doğmamamız bir yana, bunları hiçbir zaman geliştirmiyoruz da.

Sözcükleri ya da onları nasıl kullanacağımızı belirten kuralları kaydetmiyoruz. Görsel bir uyaranın temsillerini yaratmıyoruz, onları kısa süreli geçici belleklerde depolamıyor ve sonrasında da bu temsilleri bir uzun dönemli bellek aygıtına aktarmıyoruz. Bilgiyi (information), imgeleri yahut sözcükleri bellek kayıtlarından geri çağırmıyoruz (retrieve). Bunları bilgisayarlar yapar, organizmalar değil.

Bilgisayarlar, tam anlamıyla bilgi işler (information processing) — sayıları, harfleri, sözcükleri, formülleri, imgeleri… Bilgi (information) öncelikle bilgisayarların kullanabileceği bir biçimde kodlanmalıdır; bu, birler ve sıfırlardan oluşan örüntülerin (bitler), küçük istiflere (bytelar) tertip edilmesi anlamına gelir. Bilgisayarımda, her byte 8 bitten oluşur ve bu bitlerin belli bir örüntüsü d harfine karşılık gelir; bir başkası o harfi, bir diğeri ise g harfidir. Yan yana bu üç byte, dog sözcüğünü oluşturur. Tek bir imge — örneğin, kedim Henry’nin masaüstümdeki fotoğrafı — bu byteların bir milyon tanesinin (bir megabyte) oldukça spesifik bir örüntüsünün, bilgisayara bir sözcük değil de imge beklemesini söyleyen özel karakterlerle çevrelenmesiyle temsil edilir.

Kompütasyona giriş anlatımım için bağışlayın, fakat açık olmalıyım: Bilgisayarlar gerçekten dünyanın sembolik temsilleri üstünden işlem yapıyorlar. Gerçek anlamda depoluyor ve geri çağırıyorlar. Gerçekten işliyorlar. Gerçekten fiziksel bellekleri var. İstisnasız, yaptıkları her şeyde algoritmalar ile yönlendiriliyorlar.

Diğer yandan insanlar böyle değildir — hiçbir zaman olmadılar, olmayacaklar. Bu gerçek göz önünde bulundurulduğunda, neden bunca biliminsanı zihinsel hayatımızdan sanki bilgisayarmışız gibi bahsediyor?

Yapay zeka uzmanı George Zarkadakis, Kendi Suretimizde (In Our Own Image, 2015) adlı kitabında insanların geçtiğimiz 2000 yılda insan aklını açıklamak için kullandığı altı farklı metaforu betimliyor.

Bu metaforlardan -sonunda İncil’de kayda geçen- en eskisi, insanın kilden veya topraktan biçimlendirildiği ve sonrasında akıllı bir tanrının ona ruhunu zerk ettiği şeklinde. Bu ruh, bizim aklımızı ‘açıklıyor’ — en azından gramatik olarak.

Milattan önce 3. yüzyılda akışkan (hydraulic) mühendisliğinin icadı, vücuttaki farklı sıvıların (humours) akışının hem fiziksel hem zihinsel işleyişimizden sorumlu olduğu fikrinin, yani insan aklının akışkan modelinin popülerleşmesine yol açtı. Bu akışkan metaforu 1600 yıldan uzun bir süre varlığını devam ettirdi ve tüm bu süreçte tıp uygulamalarının kısıtlanmasına yol açtı.

1500’lere doğru yay ve dişlilerden güç alan otomatlar (automata)[2] geliştirildi. Bu, nihayetinde René Descartes gibi önde gelen düşünürlerin, insanların karmaşık makineler olduğu fikrini ortaya atmasına ilham kaynağı oldu. İngiliz filozof Thomas Hobbes, 1600’lerde düşüncenin beyindeki küçük mekanik hareketlerden teşekkül ettiği önermesinde bulundu. 1700’lere doğru elektrik ve kimyaya dair gelişmeler insan aklına dair yeni teorilerin yolunu açtı — yine büyük oranda metaforik bir doğaya sahip teoriler. 1800’lerin ortalarında dönemin güncel iletişim teknolojisi gelişmelerinden hareketle, Alman fizikçi Hermann von Helmholtz beyni bir telgrafla kıyasladı.

Her metafor kendini ortaya çıkaran çağın en ileri fikirlerini yansıtıyordu. Beklendiği gibi bilgisayar teknolojisinin doğuşundan yalnızca birkaç yıl sonra, 1940’larda, beynin işletiminin bilgisayar gibi olduğu, fiziksel donanım rolünün bizzat beyin tarafından yerine getirildiği, düşüncelerin ise yazılım görevi gördüğü söylendi. Bugün kapsamlıca ‘bilişsel bilimler’ şeklinde adlandırdığımız hareketi başlatan dönüm noktası, George Miller’ın Dil ve İletişim (Language and Communication, 1951) yayını oldu. Miller mental dünyanın kesinlikle bilgi teorisi (information theory), kompütasyon ve dilbilimdeki kavramlar kullanılarak çalışılması gerektiği önermesinde bulundu.

Bu türden bir düşünüşün nihai ifadesine, matematikçi John von Neumann’ın insan sinir sistemini ‘prima facie dijital’ (ilk bakışta dijital) olarak açıkça ifade ettiği Bilgisayar ve Beyin (The Computer and the Brain, 1958) adlı kısa kitapta ulaşıldı. Von Neumann, her ne kadar beynin insan muhakemesi ve belleğindeki rolüne dair ne kadar az şey bilindiğine değindiyse de, kompütasyon makinelerinin bileşenleriyle insan beyninin bileşenleri arasında bağlantılar kurdu.

Hem bilgisayar teknolojisi hem beyin araştırmalarındaki müteakip gelişmelerden hareketle, insanların bilgisayarlar gibi bilgi işlemcileri (information processors) olduğu fikrine sımsıkı bağlı, insan aklını anlamaya yönelik hırslı multidisipliner çabalar kademeli olarak arttı. Bu çaba şu an binlerce araştırmacının dahil olduğu, milyarlarca dolarlık bağışlar tüketen ve hem teknik hem ana akım makaleler ve kitaplardan müteşekkil geniş bir literatür yarattı. Ray Kurzweil’ın kitabı Bir Zihin Nasıl Yaratılır: İnsan Düşüncesinin Sırrı Aydınlandı (How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed, 2013) bu bakış açısını örneklendiriyor; beynin ‘algoritmaları’, beynin nasıl ‘veri işlediği’ ve hatta nasıl uzaktan entegre devreleri andıran bir yapısı olduğu üstüne kafa yoruyor.

İnsan aklının bilgi işlem (information processing, Bİ) metaforu şimdi beşeri düşüncede baskın; bu hem günlük hayatta hem de bilim alanında böyle. Akıllı insan davranışları üstüne bu metaforun kullanılmadığı neredeyse hiçbir söylem yok — tıpkı belli çağ ve kültürlerde akıllı insan davranışının bahsinin bir ruha ya da tanrıya dayandırılmadan yürütülemediği gibi. Bİ metaforunun günümüz dünyasındaki geçerliliği genel olarak sorgusuz sualsiz varsayılıyor.

Oysa Bİ metaforu, eninde sonunda sadece bir başka metafor — aslında anlamadığımız bir şeyi makul hale getirmek için anlattığımız bir öykü. Kendisinden önceki tüm metaforlar gibi, o da bir noktada terk edilecek — ya başka bir metafor onun yerini alacak ya da sonunda yerini gerçek bilgiye bırakacak.

Kısa bir süre önce, dünyanın en saygın araştırma enstitülerinden birini ziyaretimde, araştırmacıları akıllı insan davranışlarını Bİ metaforundan herhangi bir anlamda yararlanmaksızın izah etmeye zorladım. Bunu yapamadılar ve bu konuyu sonraki email iletişimlerimizde kibarca gündeme getirdiğimde, aylar sonrasında dahi sunacak bir şeyleri yoktu. Sorunu gördüler. Bu mücadeleyi değersiz görüp yok saymadılar; lakin bir alternatif sunamadılar. Bir diğer deyişle, Bİ metaforu ‘inatçıdır’. Düşüncelerimizi, onların dışında düşünmemize engel olacak kadar kuvvetli bir dil ve fikirler ile kuşatır.

Bİ metaforunun hatalı mantığını belirtmek yeterince kolay. Hatalı bir uslamlamaya (syllogism), iki makul öncülün hatalı bir çıkarıma bağlanmasına dayanıyor. Makul öncül #1: tüm bilgisayarlar akıllıca davranma kabiliyetine sahiptir. Makul öncül #2: tüm bilgisayarlar bilgi işlemcidir. Hatalı çıkarım: Akıllıca davranma kabiliyeti olan tüm varlıklar bilgi işlemcidir.

Formel dili (formal language) bir kenara bırakırsak, sırf bilgisayarlar öyle diye insanların bilgi işlemci olması gerektiği fikri düpedüz ahmakçadır ve bir gün, Bİ metaforu terk edildiğinde, tıpkı bizim şu an akışkan ve mekanik metaforları ahmakça buluşumuz gibi, tarihçiler tarafından da böyle görüleceği neredeyse kesindir.

Eğer Bİ metaforu böylesine ahmakça ise, niye bu kadar inatçı? Onu, yolumuzu kapatan bir dal parçasıymış gibi kenara süpürüvermekten bizi alıkoyan nedir? İnsan aklını böyle güçsüz bir entelektüel koltuk değneğine yaslanmadan anlamanın bir yolu var mıdır? Bunca zaman ağırlığımızı bu değneğe böylesine vererek nasıl bir bedel ödedik? Ne de olsa, Bİ metaforu farklı alanlardan çok sayıda araştırmacının yazınını ve düşünüşünü onlarca yıldır yönlendiriyor. Bunun bedeli ne oldu?

Yıllar boyu pek çok kez yaptığım bir sınıf alıştırmasına, bir öğrenci seçip sınıftaki karatahtaya bir dolarlık banknotun olabildiğince detaylı bir resmini çizmesini isteyerek başlıyorum. Öğrenci bitirdiğinde çizimi bir kağıtla kapatıp, cüzdanımdan bir dolar çıkarıp onu tahtaya yapıştırıyor, sonra öğrenciden tekrar etmesini istiyorum. Bitirdiğinde ilk çizimin üstünü açıyorum ve sınıf iki çizimin farklarını yorumluyor.

Şimdiye dek hiç böyle bir alıştırma görmemiş ya da sonuçlarını hayal etmekte zorlanıyor olabileceğiniz için araştırma yaptığım enstitüdeki stajyer öğrencilerden Jinny Hyun’dan bu iki çizimi yapmasını rica ettim. Bu, onun ‘belleğinden’ çizimi (metafora dikkat edin):

Bu da sonrasında, bir dolar mevcutken yaptığı çizim:

Jinny, muhtemelen size de olduğu üzere, sonuçlara şaşırdı; ancak bu olağan bir durum. Gördüğünüz üzere banknotun yokluğunda yapılan çizim, Jinny önceden binlerce defa dolar banknotu görmüş olsa da örneğiyle yapılana kıyasla berbat hâlde.

Sorun nedir? Beyinlerimizde ‘bellek kaydımızda depoladığımız’ bir dolar ‘temsiline’ sahip değil miyiz? Onu ‘geri çağırıverip’ çizim yapmakta kullanamaz mıyız?

Gün gibi ortada ki cevap hayır — ve binlerce yıllık bir nörobilim birikimi de insan beyninde bir dolar banknotunun depolandığı bir temsili asla bulamayacak çünkü bulunacak bir şey yok.

Pek çok beyin çalışması, en sıradan bellek görevlerinde dahi sıklıkla çoklu, hatta bazen geniş beyin bölgelerinin yer aldığını söylüyor. Güçlü duygular söz konusu olduğunda, milyonlarca nöron daha aktif bir hal alabiliyor. Toronto Üniversitesi nöropsikoloğu Brian Levine ve ekibinin 2016’da bir uçak kazasından sağ kalanlarla yaptığı çalışmaya göre, kazayı hatırlamak kazazedelerin ‘amigdala, medial temporal lob, anterior ve posterior ortahat ile görme korteksinin’ nöral aktivitesini arttırıyordu.

Çeşitli biliminsanlarının geliştirdiği, spesifik anıların bir şekilde bağımsız nöronlarda depolandığı fikri abestir; bu önerme, başka sorun çıkarmıyorsa bile bellek problemini daha zorlu bir seviyeye taşır: Anılar, hücrede nasıl ve nerede depolanır?

Öyleyse, Jinny resmi banknot yokken çizdiği sırada olan nedir? Eğer Jinny hayatında hiç dolar banknotu görmemiş olsaydı, muhtemelen ilk çiziminin ikincisiyle hiçbir alakası olmazdı. Önceden dolar banknotları görmesi onu bir şekilde değiştirdi. Spesifik olarak, beyni onun bir dolar banknotunu gözünde canlandırmasını (visualize) sağlayacak şekilde değişti — dolar banknotu görmeyi, en azından bir yere kadar, yeniden tecrübe edecek (re-experience) şekilde.

İki çizim arasındaki fark, bize bir şeyi gözümüzde canlandırmanın, yani onu yokken görmenin, onu bizzat görmekten çok daha az isabetli olduğunu hatırlatıyor. Bu, bizim tanımakta hatırlamaktan çok daha iyi olmamızın sebebidir. Bir şeyi yeniden hatırımıza getirirken (re-member: Latince re ‘tekrar’, memorari ‘hatırında tutmak’), bir tecrübeyi yeniden yaşamayı denememiz gerekir; ancak bir şeyi tanırken onunla önceden algısal bir tecrübe yaşadığımızın bilincinde olmamız yeterlidir.

Belki bu gösteriye itiraz edeceksiniz. Jinny dolar banknotlarını önceden binlerce kez görmüştü, ancak onu ayrıntılarıyla ‘hatırında tutmak’ için kasıtlı bir çabada hiç bulunmadı. Diyebilirsiniz ki, eğer bunu yapmış olsaydı, ikinci resmi banknotu görmeden de çizebilirdi. Yine de bu durumda bile Jinny’nin beyninde dolar banknotunun imgesi herhangi bir anlamda ‘depolanmış’ olmazdı. Tıpkı bir piyanistin pratik yaparak -müzik kağıdının bir kopyasını bir şekilde özümsemeden- konçerto çalmakta daha yetkin olması gibi, onu isabetle çizmek için daha iyi hazırlanmış olurdu.

Bu basit egzersizden hareketle, akıllı insan davranışının hatlarını metaforsuzca çizmeye başlayabiliriz — beynin büsbütün boş olmadığı, ama en azından Bİ metafor yükünü haiz olmadığı bir biçimde.

Dünya boyunca, çeşitli tecrübelerce değiştiriliriz. Üç tip tecrübe öne çıkıyor: (1) çevremizde olanları gözlemliyoruz (diğer insanların davranışları, müzik sesi, bize yöneltilen talimatlar, sayfalardaki sözcükler, ekranlardaki imgeler); (2) önemsiz uyaranların (sirenler gibi) önemli uyaranlarla (polis arabalarının varlığı) eşleşmesine maruz kalıyoruz; (3) belli şekillerdeki davranışlarımızla ödüllendiriliyor ya da cezalandırılıyoruz.

Eğer bu tecrübelerle tutarlı olacak şekilde değiştirirsek, hayatlarımızda daha etkin oluyoruz — eğer şu an bir şiir ezberleyebiliyor ya da bir şarkı söyleyebiliyorsak, bize verilen talimatları izleyebiliyorsak, önemsiz uyaranlara verdiğimiz yanıtlar önemli uyaranlara verdiklerimize daha fazla benziyorsa, cezalandırıldığımız şekillerde davranmaktan kaçınıyorsak, ödüllendirildiğimiz şekillerde davranma sıklığımız artıyorsa…

Yanıltıcı manşetler atılsa da kimsenin, beynin bir şarkı söylemeyi öğrendikten ya da bir şiir ezberledikten sonra nasıl değiştiğine dair aslında en ufak bir fikri yok. Ancak ne şarkı ne de şiir beyinde ‘depolanmış’ durumda. Sadece beyin, belli koşullar altında, o şarkıyı söylememize ya da şiiri ezberden okumamıza izin verecek şekilde, düzenli bir biçimde değişmiştir. Sunmamız istendiğinde, ne şarkı ne de şiir herhangi bir anlamda beynin herhangi bir yerinde ‘geri çağrılmaz’, tıpkı parmağımla masamı tıkırdattığımda parmak hareketlerimin geri çağrılmadığı gibi. Sadece şarkıyı söyler, şiiri ezberden okuruz — bir geri çağırma gerekli değildir.

Birkaç yıl önce, bir denizel salyangoz olan Aplysia’nın bir şeyler öğrendikten sonra nöronal sinapslarında meydana gelen kimyasal değişiklikleri tanımlayarak Nobel Ödülü kazanan, Columbia Üniversitesi’nde nörobilimci olan Eric Kandel’a, insan belleğinin nasıl çalıştığını anlamamızın ne kadar süreceğini düşündüğünü sormuştum. Çabucak cevapladı: ‘Yüz yıl.’ Bİ metaforunun nörobilimi yavaşlattığını düşünüp düşünmediğini sormak aklıma gelmedi, ama bazı nörobilimciler sahiden de düşünülemeyeni düşünmeye başlıyor — bu metaforun vazgeçilmez olmadığını.

Birkaç bilişsel bilimci — başta Radikal Bedenlenmiş Bilişsel Bilim (Radical Embodied Cognitive Science, 2009) [3] Cincinnati Üniversitesi’nden Anthony Chemero olmak üzere — insan beyninin bilgisayar gibi çalıştığı görüşünü artık tamamen reddediyor. Ana akım görüş bizim, bilgisayarlar gibi, dünyayı onun mental temsilleri üstünden kompütasyonlar yaparak idrak ettiğimiz yönünde; ancak Chemero ve diğerleri akıllı davranışı, organizmalar ve dünyaları arasındaki doğrudan etkileşimler olarak başka bir şekilde tanımlıyorlar.

İnsan işleyişinde Bİ perspektifi ile bugün bazılarının ‘temsil-karşıtı’ diye adlandırdığı görüşün arasındaki dramatik farkı ortaya koyan favori örneğim, ikisinin bir beyzbol oyuncusunun uçantopu (fly ball) nasıl yakaladığını açıklaması; bu açıklama, şu an Arizona Eyalet Üniversitesi’nde olan Michael McBeath ve meslektaşlarının, 1995 yılında Science’ta yayınlanan makalelerinde güzelce ortaya kondu. Bİ perspektifi oyuncunun, topun uçuşunun çeşitli başlangıç koşullarına dair bir tahmin formüle etmesini gerektiriyor — vuruşun gücü, gidiş açısı, bunun gibi şeyler -, sonrasında topun muhtemel hareket yolunun içsel bir modelini yaratması ve analiz etmesi, bunu takiben o modeli topa yetişmek için motor hareketlerini sürekli olarak yönlendirmek ve ayarlamak için kullanması gerekiyor.

Eğer bilgisayarlar gibi işleseydik buraya kadar her şey güzel gidiyordu, ancak McBeath ve meslektaşları daha basit bir izahat getirdiler: Topu yakalamak için oyuncunun sadece topu sürekli olarak anakaleye (home plate) ve çevreleyen görünüme (scenery) göre tutarlı bir görsel ilişkide tutarak hareket etmeyi sürdürmesi gerekiyor (teknik olarak, ‘doğrusal bir optik yörüngede’ — linear optical trajectory). Bu kulağa karmaşık gelebilir, ama aslında inanılmaz basit ve kompütasyondan, temsillerden ve algoritmalardan tamamen bağımsız.

Birleşik Krallık’taki Leeds Beckett Üniversitesinden iki azimli psikoloji profesörü, Andrew Wilson ve Sabrina Golonka, beyzbol örneğini makul ve basit şekilde Bİ çerçevesinin dışında kalan pek çok örneğin içine katıyor. Yıllardır, kendi deyimleriyle ‘insan davranışlarının bilimsel çalışmalarına daha ahenkli, doğallaştırılmış, baskın bilişsel nörobilim yaklaşımının karşısında bir yaklaşım’ hakkında bir blog tutuyorlar. Ancak bu bir akım olmaktan uzak; ana akım bilişsel bilimler Bİ metaforunu eleştirmeksizin onun içinde debelenmeyi sürdürüyor, dünyanın en etkili düşünürlerinden bazıları, insanlığın geleceğinin bu metaforun geçerliliğine dayandığı konusunda gösterişli öngörülerde bulundular.

Fütürist Kurzweil, fizikçi Stephen Hawking ve nörobilimci Randal Koene’nin de aralarında bulunduğu kişilerce yapılmış bir öngörü, insan bilinci sözümona bir bilgisayar yazılımına benzediği için, yakında insanların zihinlerini bilgisayara yüklemenin mümkün olacağı, böylece bu devrelerin içinde entelektüel olarak son derece güçlü ve muhtemelen ölümsüz olacağımız. Bu konsept, Johnny Depp’in canlandırdığı Kurzweil’a benzer bir biliminsanının zihninin internete yüklendiği ve bunun insanlık için bir faciayla sonuçlandığı distopya filmi Transcendence’ın[4] kurgusunu şekillendirdi.

Neyse ki Bİ metaforu biraz olsun geçerli olmadığından, hiçbir zaman bir insanın siberevrende kontrolden çıkmasından korkmamız gerekmeyecek; ne yazık ki, hiçbir zaman yüklenme yoluyla ölümsüzlüğe de ulaşmayacağız. Bu sadece beyinde bir bilinç yazılımı olmamasından kaynaklanmıyor; burada daha derin bir sorun var — buna eşsizlik problemi diyelim — hem ilham veren hem de kasvetli bir sorun.

Beynin içinde ne ‘bellek öbekleri’ (memory banks) ne de uyaranların ‘temsilleri’ bulunmadığından ve dünyada iş görebilmemiz için gereken tek şey, tecrübelerimiz sonucunda beynimizin düzenlice değişmesi olduğundan, içimizden herhangi iki kişinin aynı tecrübe sonucunda aynı şekilde değiştiğini düşünmek için bir neden yok. Eğer siz ve ben aynı konsere katılırsak, Beethoven’ın 5. Senfoni’sini dinlediğimde beynimde oluşan değişiklikler kesinlikle sizin beyninizde oluşacaklardan farklı olacaktır. Bu değişiklikler her ne olursa olsun, halihazırda mevcut olan eşsiz nöral yapının üstüne inşa edilir; her yapı yaşam boyu eşsiz tecrübelerle geliştirilir.

Bu, Sir Frederic Bartlett’in kitabı Hatırlamak’ta (Remembering, 1932) gösterdiği üzere, aynı öyküyü aynı şekilde duyan hiçbir iki kişinin öyküyü aynı şekilde tekrarlamayacak olmasının ve zamanla bu öyküyü anlatışlarının aslından giderek birbirinden daha da uzaklaşacak olmasının sebebi. Öykünün bir ‘kopyası’ hiçbir zaman yapılmıyor; bunun yerine her birey, öyküyü duyduğunda bir noktaya kadar değişiklikler yaşıyor — böylece daha sonra öyküye dair sorular sorulduğunda (bazı durumlarda Bartlett’ın onlara öyküyü ilk kez okumasından günler, aylar, hatta bazen yıllar sonra) öyküyü duyuşlarını bir yere kadar yeniden tecrübe edebiliyorlar, çok başarılı olmasa da (yukarıdaki ilk dolar banknotu çizimine bakın).

Bunun esin verici olduğunu iddia ediyorum, çünkü bu hepimizin sadece genetik dizilimimizle değil, beynimizin zaman içindeki değişimleriyle de gerçekten eşsiz olduğu anlamına geliyor. Bu aynı zamanda bunaltıcı bir durum, çünkü nörobilimcilerin görevini neredeyse tahayyül edilemez şekilde göz korkutucu hâle getiriyor. Herhangi belli bir tecrübe için gelişen düzenli değişiklik her beyinde farklı örüntülerle olacak şekilde belki bin nöronu, belki bir milyon tanesini, hatta belki de tüm beyni kapsayabilir.

Bundan da kötüsü, beyindeki 86 milyar nöronun anlık bir fotoğrafını çekme ve nöronların bu halini bir bilgisayarda simüle etme yeteneğimiz olsaydı dahi, bu geniş örüntü onu üreten beynin cismi dışında hiçbir anlama taşımazdı. Bu belki de Bİ metaforunun, insan işleyişine dair fikirlerimizi çarpıtmasının en berbat şekli. Bilgisayarlar verinin birebir kopyalarını — uzun sürelerle, bilgisayarın gücü kesildiğinde dahi sağlam kalan kopyalar — depolayabilirken beyin, aklımızı yalnızca hayatta olduğu süre boyunca sürdürüyor. Bir açma-kapama şalteri yok. Ya beyin işleyişini korur ya da yok oluruz. Dahası, nörobiyolog Steven Rose’un Beynin Geleceği’nde (The Future of the Brain, 2005) belirttiği üzere, beynin güncel hâli o beynin sahibinin tüm yaşam öyküsünü bilmediğimiz sürece anlamsız olabilir — hatta belki içinde yetiştiği sosyal bağlamın da bilinmesi gereklidir.

Bu problemin ne kadar zor olduğunu düşünün. Beynin insan aklını nasıl mümkün kıldığının temellerini anlamak için bile yalnızca 86 milyar nöronla 100 trilyon ara bağlantılarını, bağlarının değişen kuvvetlerini ve her bağlantı noktasındaki 1000’i aşkın proteinin durumunu değil, beyindeki bu anbean etkinliğin sistemin bütünlüğüne nasıl katkı sağladığını da bilmemiz gerekebilir. Buna, bir miktarı herkesin kendi yaşam öyküsünün eşsizliğinden kaynaklanan, her beynin eşsizliği de eklendiğinde, Kandel’ın öngörüleri kulağa aşırı iyimser geliyor. (Nörobilimci Kenneth Miller, The New York Times’da yakın zamanda çıkan serbest kürsü (op-ed) köşesinde sadece beynin temel nöronal bağlantısallığının çözülmesinin ‘asırlar’ alacağını öne sürdü.)

Bu arada, bazen hatalı fikirler ve tutulamayacak sözlere dayanarak, beyin araştırmalarına muazzam paralar yatırılıyor. Nörobilimin çarpıtılmasının en skandal örneği Scientific American’da, Avrupa Birliği’nin 2013’te başlattığı 1.3 milyar dolarlık İnsan Beyni Projesi (Human Brain Project) haberiyle belgelendi. Karizmatik Henry Markram tarafından 2023 yılında bir süperbilgisayarda insan beyninin tümünün bir simülasyonunu yaratabileceğine ve böyle bir modelin Alzheimer hastalığı ve diğer bozuklukların tedavisinde devrim olacağına ikna edilen AB yetkilileri, bu projeyi neredeyse hiçbir sınırlandırma olmadan destekledi. İki yıldan kısa bir süre içinde proje bir ‘beyin enkazına’ dönüştü ve Markram’dan istifa etmesi istendi.

Bizler organizmayız, bilgisayar değil. Aşın artık bunu. Kendimizi anlamayı deneme işimize devam edelim, ama bunu lüzumsuz entelektüel yükler altında ezilmeden yapalım. Bİ metaforu, yarım asırlık ömründe pek az kavrayış sağladı. Artık DELETE tuşuna basma zamanı.

[1] Buradaki sözlük, insanın kelimeler, ekler vs. gibi dilsel öğelere dair bilgisini sakladığı düşünülen zihinsel bir depo. Bir dilbilim terimi. (E.N.)

[2] Buradaki otomat, yalnızca günlük yaşantıda kullandığımız otomat değil, teoride onlarla aynı temel prensipler üzerine çalışan, belli yönergelerle kendi kendine çeşitli işlevleri yerine getirebilen tüm mekanizmaları kapsıyor. (E.N.)

[3] ‘Embodied’ için ‘bedenlenmiş’ kullanılıyorsa da, yeterli anlamı sağlamadığı görüşündeyim. Yunus Şahin’le hemfikir olduğumuz karşılık kendisinin fikri olan ‘mücessem’ ise de, yazıda her ikisi de büsbütün yabancı iki kelimeyi birbirini karşılar şekilde kullanmak istemedik. (Ç.N.)

[4] Türkiye’de Evrim adıyla çevrilmiş. (Ç.N.)

CogIST

Biz bilişsel bilimi çok seven bir grup öğrenciden…

CogIST

Biz bilişsel bilimi çok seven bir grup öğrenciden müteşekkil, bağımsız bir oluşumuz.

CogIST

Written by

CogIST

We are an independent community which is formed by a group of students who love cognitive science.

CogIST

Biz bilişsel bilimi çok seven bir grup öğrenciden müteşekkil, bağımsız bir oluşumuz.

Medium is an open platform where 170 million readers come to find insightful and dynamic thinking. Here, expert and undiscovered voices alike dive into the heart of any topic and bring new ideas to the surface. Learn more

Follow the writers, publications, and topics that matter to you, and you’ll see them on your homepage and in your inbox. Explore

If you have a story to tell, knowledge to share, or a perspective to offer — welcome home. It’s easy and free to post your thinking on any topic. Start a blog

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store