Ana sayfa 147. Sayı “Merak” merak konusu olursa…

“Merak” merak konusu olursa…

256
PAYLAŞ

Çeviren: Defne Saraç

Merakın merak konusu olmasının nedeni, en azından görünüşte, belirli bir getirisinin olmaması. Organizmaların yiyecek, su, cinsel birleşme, barınak, dinlenme, para gibi sayısız besleyici ve haz verici şeyin peşinden koşması mantıklıdır. Peki yerçekiminin niteliklerini anlamak ya da Ay’a yapılan bir yolculuk ne işe yarayacak?

Sunuş: Zach St. George’un “Curiosity Depends on What You Already Know” başlıklı makalesi, Nautilus dergisinin internet sitesinde 25 Şubat 2016’da yayımlandı. İlginizi çekeceğini düşündüğümüz makaleyi sunuyoruz; başlığı değiştirdik, arabaşlıklar ve spot ekledik. Yazar: Zach St. George

İnsanların yeme dürtüsü vardır, içme dürtüsü vardır, üreme dürtüsü vardır… “Merak da bundan çok farklı bir şey değil” diyor Carneige Mellon Üniversitesi Ekonomi ve Psikoloji Profesörü George Loewenstein. Doyumsuz öğrenme –keşfetme, durmaksızın araştırma ve icat etme- dürtümüz de, “diğer dürtülerimizle eşdeğer sayılmayı hak eder.”

Merakın merak konusu olmasının nedeniyse, en azından görünüşte, belirli bir getirisinin olmaması. Loewenstein’ın çalışmalarından birine göre “Merak teoride hayret uyandırmaktadır; çünkü insanlar, tanım gereği kendilerine hiçbir ek yarar sağlamayacak bilgilere karşı güçlü bir çekim duyarlar.” Organizmaların yiyecek, su, cinsel birleşme, barınak, dinlenme, para gibi sayısız besleyici ve haz verici şeyin peşinden koşması mantıklıdır. Ancak yerçekiminin niteliklerini anlamak ya da Ay’a yapılan bir yolculuk ne işe yarar?

Ekonomi ve Psikoloji Profesörü George Loewenstein’a göre, “Doyumsuz öğrenme dürtümüz de, diğer dürtülerimizle eşdeğer sayılmayı hak ediyor.”

Merakın özünde olasılık algoritması mı var?

Bu soruya verilebilecek en basit cevaplardan biri, bugün öğrendiğimiz bir bilginin ileride işimize yarayıp yaramayacağından asla emin olamamamızdır. Solucanları ele alalım: “İflah olmaz birer optimistler” diyor Kaliforniya’daki Salk Biyolojik Bilimler Enstitüsü nörobiyologlarından Sreekanth Chalasani. Cahalasani, Caenorhabditis elegans adı verilen, yaygın olarak bulunan, milimetrik boyutlardaki ipliksisolucanlar üzerine çalışıyor. Deney için bu solucanlardan birini birçok potansiyel eşle çevrili bir bakteri öbeğine koyuyor. “Ne yapıyor biliyor musunuz? Öbeği orada bırakıp daha fazlasını aramaya çıkıyor” diyor Chalasani, “Dışarıda daha iyi bir şeyler olduğuna dair hiçbir kanıt yok aslında. Ayrıca bakteri de verebileceğimiz yiyeceklerin en iyisi. İşte bu delilik!”

Yalnızca yiyeceğinizden vazgeçseniz de, uzayın derinliklerine doğru bir yolculuğa çıksanız da, keşfe çıkmak kuşkusuz biraz delice gözüküyor; tabii, aslında yiyeceğin tükenip tükenmeyeceğini asla bilemiyorsunuz. “Evrimsel açıdan bakıldığında,” diyor Chalasani, “geçerli nedenlerimiz var. Bilgi, daha başarılı seçimler yapmamıza ve değişen çevre koşullarına ayak uydurmamıza yardımcı olur. Belki de bir gün Ay’a üs kurmamız gerecek.”

Ancak merak yalnızca şiddetli bir gezme arzusundan (“wanderlust”) ibaret değildir. Yalnızca belirli konulara ilgili duyarız; bu belirli konular da insandan insana değişir. Kimilerinin hobileri vardır, kimileri gizemler peşindeki amatörlerdir, kimileriyse her telden çalar. İlgi alanlarının çeşitliliği ise yalnızca gezinme arzusundan öte bir şeylerin, bizi kendimize has takıntılara yönelttiğini göstermektedir.

Gerçekten de merakın işleyişini inceleyen biliminsanlarının bulguları, özünde bir tür olasılık algoritması olduğu yönünde. Beynimiz en kısa zamanda en çok bilgiye ulaşmanın yol ve yöntemlerini devamlı olarak hesaplıyor. Vikipedi sayfalarındaki linkler gibi merak zincirleme olarak büyüyor, her soru bir başkasını beraberinde getiriyor. Tıpkı bir sayfadan başlayıp Vikipedi’nin derinlerine inmek gibi, başlangıç sayfanız, sonunda varacağınız yer üzerinde belirleyici rol oynuyor. Merakın bilmediğiniz şeylerden çok halihazırda bildiklerinizle ilgili olması da kayda değer.

Basite indirgersek, merak motivasyon ve eğilimin toplam fonksiyonu olarak ifade edilebilir. Bu fonksiyonun ilk kısmını açıklamak ise göründüğü kadar kolay değildir. Susuzluk, açlık, şehvet gibi diğer güdüler sözkonusu olduğunda, sebepler aşikârdır. Peki merakı tetikleyen nedir?

Sıkıntı ve merak diyalektiği

19. yüzyıl Alman filozofu Arthur Schopenhauer, hayattaki birincil yükümlülüğün “ne olursa olsun varlığını sürdürmek” olduğuna inanmıştır. Bunun hemen ardından da “tıpkı tüm ihtiyaçlarını gidermiş bir av bulmayı bekleyen alıcı bir kuş gibi, tepemizde dolanıp duran sıkıntıyı savuşturmak” gelmektedir. Memnun olmak, sıkılmak demektir; sıkıntıdan kurtulmanın tek yolu ise meraktır. Schopenhauer 1936 yılında şöyle yazmıştır “İnsanın sıkılma kapasitesinin, doğal ya da sosyal ihtiyaçlarından ziyade, kültürel gelişiminin kökenine dayanması olası görünmekte.” Başka bir deyişle insanların zaman içinde bilgi haznesini akıldışı boyutlarda geliştirebilmesi -dillerin oluşumu, Tac Mahal’in inşaatı ve kollu battaniye üretimi gibi- tekdüzeliği çekemeyişlerine bağlıdır.

Rochester Üniversitesi bilişsel bilim araştırmacılarından Celeste Kidd, bebeklerin ilgisini çeken objeleri incelemek için göz takip cihazı kullanıyor.

Lakin tek başına sıkıntı, merakı açıklamak için yeterli değildir. “En eski görüşlerden biri sıkıntı ve merakın aynı bütünün zıt iki ucu olduğu yönündeydi” diyor Loewenstein. Yeni görüşe göre ise “sıkıntı” ve “merak”, “aç-tok” ya da “susamak-kanmak” kadar birbirine zıt kavramlar değiller. Sıkıntı daha çok, uzun süre üstüne oturduğunuz ayağınızın karıncalanması gibi,“beynin, tamamının etkin bir biçimde kullanılmadığına dair gönderdiği bir sinyal” niteliği taşımakta. Sıkıntı, bize beynimizi çalıştırmamız, meşgul etmemiz gerektiğini hatırlatır, ama sıkıntının meraktan başka –örneğin yemek ya da cinsel ilişki gibi- çareleri de vardır. Ayrıca bazen canımız sıklımasa da bir şeyleri merak ederiz. Hatta yalnızca yeni bir şeyler öğrenmek uğruna, isteklerimizden ve zevklerimizden kolayca vazgeçeriz.

İlle de yeni olsun!

Chalasani’nin ellerindeki kusursuz yiyecek öbeğini terk eden solucanları gibi, insanlar ve diğer primatlar da sürekli olarak bilgiye karşılık ödülden taviz vermektedir. Bu eğilimi ölçmek için araştırmacılar “haydut görevleri”nden (İngilizce’de‘tek kollu haydutlar’ olarak anılan kumar makinelerine atfen) faydalanır. Deneklerin tekrar tekrar birkaç resim ya da şık arasından seçim yapmaları beklenir. Her bir seçeneğin ödül (genelde para) verme olasılığı diğerlerinden farklıdır. Zaman içerisinde denekler hangi seçeneğin onları ödüllendirme olasılığının daha yüksek olduğunu öğrenerek bu şıkları tercih etmeye başlarlar. Fakat yeni bir şık gruba dahil edildiğinde, denekler olası ödülden vazgeçerek, yeni şıkkın daha yüksek oranda ödül verme ihtimalini düşünerek onu seçeceklerdir.

Beyin üzerine yapılan çalışmalar, bu “yenilik bonus”unun (yeni seçeneklere daha çok değer yüklememizin) en azından kısmi olarak bizde uyandırdığı heyecandan kaynaklandığını öne sürmekte. Örneğin 2007’de yapılan bir çalışma, zil sesini duyunca salyası akan Pavlov’un köpeği gibi, beynimizin aşk ya da şeker, çikolata gibi ödülleri algılayan kısmının yeni bir şey bulmayı beklediğimiz zamanlarda da –nihayetinde beklentilerimiz karşılanmasa bile- aktifleştiğini ortaya çıkarmıştır. Araştırmacılar “Bu bulguların yeniliğin kendisinin bir ödüle eşdeğer algılanıyor olması olasılığını arttırdığı” sonucuna varmışlardır.

Belki de gerçekten Vikipedi’yi Schopenhauer’in deyimiyle “sıkıntıyı savuşturmak” için ziyaret ediyorum. Ancak takip eden üç saat boyunca Japonya’daki Moğol işgallerini okuyuşum kısmen, bilinçaltımda, linklere tıklamanın vücuduma salgılattığı dopamin hormonundan kaynaklanıyor; atalarımızı Avustralya’da koloniler kurmaya, Kuzey Kutup Dairesi’ni keşfetmeye, çömlekçiliği icat etmeye ve Willendorf Venüs’ünü yapmaya iten aynı hormondan.

Merak bilmediklerimizden değil, bildiklerimizden besleniyor

Peki neden göçebe Moğol aşiretlerini derinlemesine araştırıyorum? Neden Laniarius willardi adı verilen bir kuş türünü ya da teoride ilgi çekici olabilecek, Vikipedi’nin bana sunduğu “rasgele madde”lerden başka birini değil? Merak bizi neden şuraya değil de buraya doğru çekiyor?

Merak, kitapçıda kitap seçmeye çalışırken yaşadığımız tatlı şaşkınlık gibidir: Hiç bilmediğimiz bir konu yerine, tam olarak bilmediğimiz, ama bir şeyler bildiğimiz konulardaki kitaplara yöneliriz.

1994’te yayımlanan bir çalışmasında Loewenstein, merakın yönünün “bilgiler arası boşluğa”, yani bilmediğinin farkına varma ve en kısa zamanda bu boşluğu doldurma isteğine bağlı olduğu teorisini geliştirdi. Bu boşluk, fiziksel dünya (bu garip böceğin adı ne?) ya da iç dünya (aşkın anlamı ne?) ile ilgili bir sorudan kaynaklanabilir. Loewenstein’ın teorisi, “upworthy” gibi sayfaların kullandıkları başlıkların neden ilgi çekici olduklarını (lanet olsun, henüz farkında olmasam bile Denizayılarına Hayran Olmamın 22 Nedeni’ni bilmek istiyorum) ve bu alanda merakın insanların güçlü bir yönü olduğu kadar zaafı da olabileceğini çok doğru bir biçimde dile getiriyor (denizayılarının meme uçlarının koltukaltlarında olduğunu biliyor muydunuz?).

Bilgiler arası boşluklardan yararlanılabilmesi için sunulan yeni bilgi, ne çok yeni (örneğin Portekizce bir başlık) ne de çok kısıtlı (örneğin “Denizayıları Florida’da yaşar”) olmalıdır. 2009 yılında Loewenstein’ın da aralarında bulunduğu bir grup araştırmacı, deneklerini bir fMRI (bir tür beyin görüntüleme yöntemi) makinesine sokarak, onlara çeşitli genel kültür soruları yöneltmişlerdir: “Hangi enstrüman insan sesine benzemek üzere yapılmıştır?”, “Dünya hangi galakside bulunur?” vb. Her bir soru için denekler, cevaplarına ne kadar güvendiklerini derecelendirmişlerdir. Araştırmacılar deneklerden cevabı ne kadar merak ettiklerini de derecelendirmelerini istemiştir. Bu esnada beyinlerinin –merakın bir başka ölçütü olarak- ödülleri algılayan kısmının nasıl aktifleştiğini gözlemlemişlerdir.

Beklendiği gibi denekler, bildiklerini düşündükleri soruların cevaplarını çok da merak etmemişlerdir. Fakat bunun yanı sıra cevaba dair hiçbir fikirleri olmayan sorular da ilgilerini çekmemiştir. Merakları, cevabın ne olabileceğini tahmin ettikleri ancak emin olamadıkları sorularda doruk noktasına ulaşmıştır. Merakın tadı, üç ayının davetsiz misafiri olan sarışın kızın tercih edeceği miktarda bilgiyle çıkmaktadır; ne çok az ne de çok fazla.

“Bebeklerin tercihi de ‘yeni ama çok da yeni olmayan’ şeylerden yana” diyor Rochester Üniversitesi nörologlarından Celeste Kidd. 2012 yılında Kidd ve meslektaşları, 7-8 aylık bebekleri üç tane farklı desenli, içlerinde kurabiye, kaşık ve araba gibi farklı objeler bulunan kutunun gösterildiği bir ekranın önüne oturtarak bir çalışma yaptılar. Objeler bu kutulardan, Köstebek Avı oyunundaki gibi belirli sıralara göre çıkıyorlardı. Objelerin daha çok belirli birkaç dizilime göre çıkmasını sağlayarak Kidd, diğerlerinin daha nadir ve dolayısıyla da daha şaşırtıcı olmasını sağlamıştır.

Çocuklar ekrana baktıkları süre boyunca bir cihazla gözlerinin hareketleri takip edilmekteydi. Baktıkları noktalar ise hayli açık bir tercihi gözler önüne sermiştir: En çok dikkat çeken, çok yeni olmayan, ama bir derece şaşırtıcı olan dizilimler olmuştur; diğerlerine çok benzeyen ya da fazla değişik olan sıralamalar ise o kadar da ilginç bulunmamıştır. (Bebekler gözlerini ekrandan ayırdıklarında ise gülen bir bebeğin fotoğrafı yansıtılmıştır. “Bilmem biliyor muydunuz ama bebekler, başka bebeklerin fotoğraflarına bakmayı çok seviyorlar” diyor Kidd. Ben bilmiyordum. Hayret.)

“Beyinlerimizin ‘tam da bu ölçüde’ yenilik araması biraz kitapçıya gitmek gibi” diyor Kidd. “Bir çocuk kitabını ya da önceden defalarca okuduğunuz bir kitabı seçmezsiniz.” Öte yandan, hiçbir şekilde anlamanız mümkün olmayan, Rusça astrofizik çalışmaları derlemesi gibi bir kitap seçerseniz de buna benzer bir problemle karşılaşırsınız. “Bu pek de ilginç olmaz.” Öğrenmek için önceden gelen, destek alabileceğiniz bir şeylere ihtiyaç duyarsınız. Eğer tutunacağınız bir sonraki yer çok yukarıdaysa da, her zaman için ona asla ulaşamama riskiniz vardır. Dolayısıyla beyniniz, en kısa zamanda en çok bilgiye ulaşmaya çalışırken çok küçük ya da çok büyük “bilgiler arası” uzaklıklardan kaçınır.

Yapay zekâ araştırmacısı Varun Kompella, bu iCub robotunu, biyolojik meraka benzer bir olasılık algortiması kullanarak mümkün olduğunca hızlı bir biçimde, ne olduğunu bilmediği ödülleri arayıp bulması için programlamış.

Yapay zekâda merak mühendisliği

Bu hesaplamaların işleyişini incelemek adına robotlar kullanışlı araçlardır. Fakat robotlar merakın temel taşı olan motivasyondan yoksun olduklarından onlara öncelikle bir amaç belirlemek gerekmektedir. “Bunu yapmak için robotu bir ödülü aramaya proglamlayabilirsiniz” diyor Ruhr Üniverstesi Bochum, Almanya’da yapay zekâ üzerine doktora sonrası çalışmalarını sürdüren Varun Kompella. Robot, ödülün varlığından haberdar olduğu ve onu kazanmak için çabaladığı sürece ödülün ne olduğunun hiçbir önemi yok (bir sayı bile olabilir). Buna benzer olarak robot, ödülü nasıl kazanacağını da bilemez. Ne kadar gereksiz bir bilgiymiş gibi görünse de yeni bir şeyler öğrenmenin dopamin salgılanmasını sağlaması gibi, robotun motivasyon sistemi de öğrenmeyi kendi kendisinin ödülü haline getirir.

Kompella bir iCub ile çalışıyor: Açık kaynak, insan benzeri, krem rengi tenli, gümüşi eklemleri, kafası, gözleri, kolları, parmakları, hatta meme uçları olan (ama saçı ya da bacakları olmayan) bir robotla. Bana gönderdiği bir videoda iCub, ortasında plastik bir bardak duran bir masanın arkasında doğrudan yere sabitlenmiş olarak duruyordu. Robot öne arkaya kaykılıp yumruklarını sıkıp bırakarak başlıyor. En başta her hareketinden bir şeyler öğrendiği için kolayca ödül alabiliyor. Ancak çok kısa zamanda vücudunun hareketlerine dair öğrenebileceği bir şey kalmıyor.

Bu şekilde rasgele hareket ederken birdenbire bardağı deviriyor. Bu olay, bir ödülü beraberinde getirdiği gibi, bilgi edinmenin yeni bir yolunu göstermiş oluyor. İşte bu artık rastlantısallıktan kurtulan merak: Bardağı deviren bir robot, aylar boyu denizde mahsur kaldıktan sonra sahilde yaşayan bir balıkçıl gören denizci, Everest’in adını hayatında ilk kez duyan George Mallory…

Peki sonra ne oluyor? Bu sorunun cevabı tamamen robotun hareketlerini ödül kazanma olasılıklarıyla ilişkilendirerek hesaplayan algoritmaya bağlı. Bu durumda algoritmaya göre robotun bardağın olduğu bölgede, bilgi (ve tabii ki ödül) kazandığı bölgede hareketini sürdürmesi, bardağı görmezden gelerek bambaşka şeyler denemesinden ya da sadece bardağa odaklanarak değişik şeyler denemesinden daha kazançlı olacaktır. Robot neden bardağa odaklanır ki? Çünkü orada duruyor.

Kompella’nın iCub’ı deneyin sonunda, başından beri hedeflendiği gibi bardağı masadan kaldırıp masanın başka bir yere koymayı öğrenmişti. Ancak robotun kendi kendine “bardak koymayı” öğrenmesi çoğunlukla masanın arkasındaki yere monte edilmiş olmasından kaynaklanmakta: Seçenekleri hayli kısıtlıydı.

Buna benzer olarak Kidd’in deneyi de bebeklerin belirli bir zamanda ne kadar bilgiye sahip olduklarını takip etmek üzerine kurulmuştur; bu şekilde bebeğin seçeneklerini kısıtlayarak, Kidd “yeniliğin” miktarını kontrol edebilmiştir. Kidd’e göre deneyinde 7-8 aylık bebekleri kullanmasının en büyük avantajı “Kendi kafalarını taşıyabilecek kadar büyük, ama yürüyebilmek için hâlâ çok küçük olmaları.” Ardından ekliyor “Yürümeyi yeni öğrenen bir bebeğin gözünde hiçbir şey yürümenin verdiği zevkle yarışamaz.”

Nelerin merak uyandıracağını tahmin etmek, hatta merakın kontrolünü elimizde tutmak, daha verimli bir biçimde öğretmemizi, akıl hastalıklarını daha iyi anlamamızı, insanları daha uzun süre eğlendirebilmemizi sağlardı. Hayat her daim ilginç olurdu. Ancak merak üzerine yapılan çalışmaların bile tek başlarına bu kadar zor olması, merakın sınırsızlığının ve bütünüyle kontrol altına alınmasının imkânsızlığının göstergesidir. Şimdilik elimizden gelen ise sadece daha fazla soru sormak.