{"id":53438,"date":"2022-01-29T11:27:31","date_gmt":"2022-01-29T08:27:31","guid":{"rendered":"https:\/\/bilimvegelecek.com.tr\/?p=53438"},"modified":"2022-01-29T11:27:31","modified_gmt":"2022-01-29T08:27:31","slug":"sinirsel-gurultu-anilarimizin-belirsizligini-gosteriyor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bilimvegelecek.com.tr\/index.php\/2022\/01\/29\/sinirsel-gurultu-anilarimizin-belirsizligini-gosteriyor","title":{"rendered":"Sinirsel g\u00fcr\u00fclt\u00fc, an\u0131lar\u0131m\u0131z\u0131n belirsizli\u011fini g\u00f6steriyor"},"content":{"rendered":"

Bir telefon numaras\u0131na bak\u0131p sonra da bu numaray\u0131 telefonumuza tu\u015flamaya kalkt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, rakamlar\u0131n gizemli bir \u015fekilde yanl\u0131\u015f gitti\u011fini g\u00f6rebilirsiniz. \u0130lk olanlar\u0131 haf\u0131zan\u0131za kaz\u0131m\u0131\u015f olsan\u0131z bile, sonuncusu yine de hesaplanamaz bir \u015fekilde bulan\u0131kla\u015fabilir. 6 8’den \u00f6nce miydi yoksa ondan sonra m\u0131? Emin misiniz?
\nBu t\u00fcr bilgi art\u0131klar\u0131n\u0131, onlara etki edecek kadar uzun s\u00fcre korumak, g\u00f6rsel \u00e7al\u0131\u015fma belle\u011fi ad\u0131 verilen bir hat\u0131rlama mekanizmas\u0131ndan kaynaklan\u0131r. Y\u0131llard\u0131r bilim insanlar\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma belle\u011finin ayn\u0131 anda birden fazla \u00f6\u011fe i\u00e7in mi yoksa sadece ayr\u0131nt\u0131lar i\u00e7in mi s\u0131n\u0131rl\u0131 bir alana sahip olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 tart\u0131\u015ft\u0131lar: Belki de zihnimizin kapasitesi ya birka\u00e7 keskin hat\u0131rlamaya ya da \u00e7ok say\u0131da \u015f\u00fcpheli ve par\u00e7al\u0131 hat\u0131rlamalara yetkindir.
\nNew York \u00dcniversitesi’ndeki n\u00f6robilim ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan Neuron’da yay\u0131nlanan yeni bir makaleye g\u00f6re; i\u015fleyen bellekteki bir belirsizlik, beynin bu belirsizli\u011fi kullanmas\u0131yla sonu\u00e7lanan \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 bir yolla oluyor olabilir. Bir haf\u0131za deneyine kat\u0131lan insan deneklerin beyin taramalar\u0131 analiz edildi\u011finde; insanlar\u0131n sunulan g\u00f6rsel sinyalleri bir d\u00fc\u015f\u00fcnce tahminiyle kodlad\u0131klar\u0131n\u0131 tespit ettiler. Sinyallerdeki g\u00fcr\u00fclt\u00fcn\u00fcn istatistiksel da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 ise haf\u0131zan\u0131n belirsizli\u011fini kodlam\u0131\u015ft\u0131. Alg\u0131lar\u0131n\u0131z\u0131n belirsizli\u011fi, beyninizin hat\u0131rlad\u0131klar\u0131nda temsil etti\u011fi \u015feyin bir par\u00e7as\u0131 olabilir. Ve bu belirsizlik duygusu, beynin an\u0131lar\u0131n\u0131 nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131 konusunda daha iyi kararlar vermesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.
\nNYU’da psikoloji ve sinirbilim profes\u00f6r\u00fc ve yeni makalenin yazar\u0131 Clayton Curtis’e g\u00f6re sonu\u00e7lar, “beynin bu g\u00fcr\u00fclt\u00fcy\u00fc kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131” g\u00f6steriyor.
\n\u00c7al\u0131\u015fma, insanlar g\u00fcnl\u00fck ya\u015famlar\u0131ndaki istatistikleri anlamada usta olmasalar bile, beynin, d\u00fcnya hakk\u0131ndaki duyusal izlenimleri hem g\u00fcncel hem de \u2018hat\u0131rlananlar\u2019 a\u00e7\u0131s\u0131ndan rutin olarak s\u00fcrekli yorumlad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor. Bir \u00e7e\u015fit i\u00e7g\u00f6r\u00fc diyebilece\u011fimiz bu durum da belirsiz bir d\u00fcnyada alg\u0131lar\u0131m\u0131za ne kadar de\u011fer verdi\u011fimizi anlaman\u0131n yeni bir yolunu sunabilecektir.<\/p>\n

Ge\u00e7mi\u015fe dayal\u0131 tahminler<\/strong>
\nG\u00f6rsel a\u011f\u0131 olu\u015fturan n\u00f6ronlar, a\u00e7\u0131l\u0131 bir \u00e7izgi, belirli bir desen, hatta arabalar veya y\u00fczler gibi belirli manzaralara tepki olarak tetiklenip sinir sisteminin geri kalan\u0131na adeta bir i\u015faret fi\u015fe\u011fi g\u00f6nderir. Ancak tek ba\u015flar\u0131na bireysel n\u00f6ronlar g\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc bilgi kaynaklar\u0131d\u0131r, bu nedenle “tekil n\u00f6ronlar\u0131n beynin o anda g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fc \u015feyi birebir yans\u0131tmas\u0131 pek olas\u0131 de\u011fildir” diyor Curtis.
\nDaha b\u00fcy\u00fck olas\u0131l\u0131kla, beyin n\u00f6ron topluluklar\u0131ndan gelen bilgileri birle\u015ftirir. \u00d6rne\u011fin, h\u00fccrelerden gelen bilgilerin ortalamas\u0131n\u0131 al\u0131yor olabilir: Baz\u0131 n\u00f6ronlar 45 derecelik bir a\u00e7\u0131y\u0131, di\u011ferleri de 90 dereceyi g\u00f6r\u00fcp uyar\u0131y\u0131 yollad\u0131\u011f\u0131nda, beyin, g\u00f6zlerin g\u00f6r\u00fc\u015f alan\u0131yla ortalama 60 derecelik bir a\u00e7\u0131 alg\u0131l\u0131yor olabilir. Ya da en g\u00fc\u00e7l\u00fc uyar\u0131y\u0131 yollayan n\u00f6ronlar\u0131 \u00f6ne \u00e7\u0131kararak tamam\u0131n\u0131 da alg\u0131l\u0131yordur.
\nCurtis, “Bayes teorisinden etkilenen yeni bir d\u00fc\u015f\u00fcnce tarz\u0131 var.” diyor. Ad\u0131n\u0131, geli\u015ftiricisi 18. y\u00fczy\u0131l matematik\u00e7isi Thomas Bayes’ten alan, ancak daha sonra Pierre-Simon Laplace taraf\u0131ndan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak ke\u015ffedilip pop\u00fcler hale getirilen Bayes teorisi, olas\u0131l\u0131k kuram\u0131 i\u00e7inde incelenen \u00f6nemli bir konudur. Bu \u00e7\u0131kar\u0131m, ko\u015fullar hakk\u0131nda bilinenler g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda bir sonucun ne kadar g\u00fcvenle ger\u00e7ekle\u015febilece\u011fini ele almaktad\u0131r. G\u00f6rme i\u00e7in uyguland\u0131\u011f\u0131 gibi, bu yakla\u015f\u0131m beynin bir olas\u0131l\u0131k i\u015flevi in\u015fa ederek sinir sinyallerini anlamland\u0131rmas\u0131 anlam\u0131na gelebilir.
\nLaplace, \u015fartl\u0131 olas\u0131l\u0131klar\u0131n herhangi bir g\u00f6zlem hakk\u0131nda konu\u015fman\u0131n en do\u011fru yolu oldu\u011funu fark etti. 1867’de ise doktor ve fizik\u00e7i olan Hermann von Helmholtz, onlar\u0131 beyinlerimizin alg\u0131 s\u0131ras\u0131nda yapabilece\u011fi hesaplamalara ba\u011flad\u0131. Az say\u0131da sinirbilimci de, insanlar\u0131n davran\u0131\u015f deneylerinde olas\u0131l\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131m gibi bir \u015fey yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131n bulunmaya ba\u015fland\u0131\u011f\u0131 1990’lar ve 2000’lerin ba\u015f\u0131nda bu sonu\u00e7lara \u00f6zellikle dikkat ettiler ve Bayes y\u00f6ntemleri baz\u0131 alg\u0131 ve motor kontrol modellerinde yararl\u0131 olmaya b\u00f6ylece ba\u015flad\u0131.
\nNYU’da n\u00f6robilim ve psikoloji profes\u00f6r\u00fc ve yeni Neuron makalesinin yazarlar\u0131ndan biri olan Wei Ji Ma, “\u0130nsanlar beyin hakk\u0131nda Bayesian olarak konu\u015fmaya ba\u015flad\u0131” diyor.
\n2004 y\u0131l\u0131nda yap\u0131lan bir incelemede Alexandre Pouget (\u015fimdi Cenevre \u00dcniversitesi’nde n\u00f6robilim profes\u00f6r\u00fc) ve Rochester \u00dcniversitesi’nden David Knill, beynin duyusal bilgileri temsil etmek i\u00e7in olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n\u0131 kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ne s\u00fcren bir “Bayes kodlama hipotezini” savunmu\u015flard\u0131.<\/p>\n

An\u0131lar\u0131 tarama
\n<\/strong>Uzunca bir zaman n\u00f6ron \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda neredeyse hi\u00e7 kan\u0131t yoktu. Ancak 2006 y\u0131l\u0131nda, Ma, Pouget ve Rochester \u00dcniversitesi’ndeki meslekta\u015flar\u0131, sim\u00fcle edilmi\u015f n\u00f6ron topluluklar\u0131n\u0131n optimal Bayes \u00e7\u0131kar\u0131m hesaplamalar\u0131 yapabilece\u011fine dair g\u00fc\u00e7l\u00fc kan\u0131tlar sundular. Ma ve di\u011fer ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan son on y\u0131lda yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fmalar, elektrofizyoloji ve n\u00f6ro g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemeler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, ger\u00e7ek n\u00f6ral aktiviteyi analiz etmek i\u00e7in Bayes kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fcleri ad\u0131 verilen makine \u00f6\u011frenimi programlar\u0131n\u0131 kullanarak teorinin g\u00f6rme i\u00e7in ge\u00e7erli oldu\u011funa dair ek do\u011frulamalar sunabildi.
\nN\u00f6robilimciler, insanlar\u0131n beyinlerinin fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme) taramalar\u0131ndan neye bakt\u0131klar\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fcler kulland\u0131lar. Programlar, sunulan bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ile beyindeki kan ak\u0131\u015f\u0131 ve sinirsel aktivite aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131 bulmak i\u00e7in uyarlanabiliyordu. Tek bir tahminde bulunmak yerine (\u00f6rne\u011fin, dene\u011fin 85 derecelik bir a\u00e7\u0131ya bakt\u0131\u011f\u0131 gibi) Bayes kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fcleri bir olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 \u00fcretir. Da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n ortalamas\u0131, dene\u011fin neye bakt\u0131\u011f\u0131na dair en olas\u0131 tahmini temsil eder. Da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n geni\u015fli\u011fini tan\u0131mlayan standart sapman\u0131n, dene\u011fin g\u00f6r\u00fc\u015f konusundaki belirsizli\u011fini yans\u0131tt\u0131\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmektedir (85 derece midir yoksa 84 veya 86 olabilir mi?).
\nSon \u00e7al\u0131\u015fmada Curtis, Ma ve meslekta\u015flar\u0131 bu fikri aktif belle\u011fe uygulad\u0131lar. \u0130lk olarak, Bayesli kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fcn\u00fcn insanlar\u0131n alg\u0131lar\u0131ndan ziyade an\u0131lar\u0131n\u0131 izleyip izleyemeyece\u011fini test etmek i\u00e7in, bir fMRI makinesinde, \u00e7evresinde bir nokta olan bir dairenin ortas\u0131na bakan denekler vard\u0131. Nokta kaybolduktan sonra, g\u00f6n\u00fcll\u00fclerden bak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 noktan\u0131n nerede oldu\u011funu hat\u0131rlad\u0131klar\u0131 yere kayd\u0131rmalar\u0131 istendi.<\/p>\n

\n

Aktif an\u0131lar\u0131n anlam\u0131 ve belirsizli\u011fi<\/strong>
\nAktif bellek n\u00f6ron topluluklar\u0131ndan gelen elektrik sinyalleri olarak kodlan\u0131r. Bu sinyallerin anlam\u0131 farkl\u0131 \u015fekillerde anlamland\u0131r\u0131labilir, ancak bir \u015fekilde haf\u0131zan\u0131n belirsizli\u011fini de kodlar.<\/p>\n

\"\"Geleneksel a\u00e7\u0131klama: <\/strong>Genellikle bir belle\u011fin en g\u00fc\u00e7l\u00fc \u015fekilde ate\u015flenen n\u00f6ronlar taraf\u0131ndan veya t\u00fcm sinyallerin ortalama de\u011feri ile belirlenebilece\u011fi varsay\u0131l\u0131rd\u0131.
\n
\nOlas\u0131l\u0131ksal a\u00e7\u0131klama:\u00a0<\/strong> Son ara\u015ft\u0131rmalarsa bu sinyallerin ola\"\"<\/strong>s\u0131l\u0131ksal olarak yorumlanabilece\u011fini g\u00f6steriyor. Deneylerden elde edilen veriler, bir ate\u015fleme modeli i\u00e7in \u00e7e\u015fitli nedenlerin olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 tan\u0131mlamaktad\u0131r. Olas\u0131l\u0131k e\u011frisinin ortalamas\u0131 belle\u011fin i\u00e7eri\u011fini belirtirken geni\u015fleme ise belirsizli\u011fi g\u00f6stermektedir.
\n<\/strong><\/p>\n

\n

Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, haf\u0131za g\u00f6revi s\u0131ras\u0131nda \u00e7ekilen g\u00f6rme ve \u00e7al\u0131\u015fma belle\u011finde yer alan 10 beyin b\u00f6lgesinin kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fc fMRI g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerini elde etti\u011finde; sinirsel aktivite da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n\u0131n bildirilen bellekle hizalan\u0131p hizalanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, deneklerin noktan\u0131n nerede oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fcklerini veya noktan\u0131n ger\u00e7ekte nerede oldu\u011funu yans\u0131t\u0131p yans\u0131tmad\u0131klar\u0131n\u0131 inceledi. Alanlar\u0131n alt\u0131s\u0131nda, ara\u00e7lar haf\u0131zaya daha yak\u0131nd\u0131 ve bu da ikinci bir deneyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lm\u0131\u015ft\u0131.
\nBayes kodlama hipotezi, bu beyin alanlar\u0131n\u0131n en az\u0131ndan baz\u0131lar\u0131ndan gelen da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n geni\u015fli\u011finin insanlar\u0131n hat\u0131rlad\u0131klar\u0131na olan g\u00fcvenini yans\u0131tmas\u0131 gerekti\u011fini \u00f6ne s\u00fcrd\u00fc. Curtis, “E\u011fer \u00e7ok d\u00fczse ve ortalara do\u011fru ilerlerken u\u00e7lardan \u00e7ekme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131z e\u015fitse, haf\u0131zan\u0131z daha belirsiz olmal\u0131” sonucunu \u00e7\u0131kard\u0131.
\n\u0130nsanlar\u0131n belirsizli\u011fini de\u011ferlendirmek i\u00e7in ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, noktan\u0131n hat\u0131rlanan konumu hakk\u0131nda bir bahis yapmalar\u0131n\u0131 istedi. Deneklerin do\u011fru ve kesin olmalar\u0131 i\u00e7in bir te\u015fvikleri vard\u0131. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck bir konum aral\u0131\u011f\u0131 tahmin ederlerse daha fazla puan al\u0131yor, ger\u00e7ek konumu ka\u00e7\u0131rd\u0131larsa puan alam\u0131yorlard\u0131. Bahisler asl\u0131nda belirsizliklerinin kendi kendine bildirilen bir \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcndeydi, bu nedenle ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar bahisler ile kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fcn\u00fcn da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n standart sapmas\u0131 aras\u0131nda korelasyonlar arayabildiler. G\u00f6rsel korteksin iki alan\u0131nda, V3AB ve IPS1, da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n standart sapmas\u0131 s\u00fcrekli olarak bireylerin belirsizli\u011finin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc ile ba\u011flant\u0131l\u0131yd\u0131.<\/p>\n

G\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc \u00f6l\u00e7\u00fcmler
\n<\/strong>G\u00f6zlemlenen aktivite kal\u0131plar\u0131, beynin, belirsizlik bilgisini beynin ayr\u0131 bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde depolamak yerine, o haf\u0131zaya olan g\u00fcveni kodlamak i\u00e7in bu haf\u0131zay\u0131 kodlayan ayn\u0131 n\u00f6ral topluluklar\u0131 kulland\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelebilir. Curtis, “Bu verimli bir mekanizmad\u0131r.” dedi. “As\u0131l dikkat \u00e7ekici olan bu, \u00e7\u00fcnk\u00fc ortakla\u015fa ayn\u0131 \u015feye kodlanm\u0131\u015f.”
\nCambridge \u00dcniversitesi’nde g\u00f6rsel \u00e7al\u0131\u015fma belle\u011fi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan bir sinirbilimci olan Paul Bays: \u201cYine de fark edilmesi gereken bir \u015fey, ger\u00e7ek korelasyonlar\u0131n \u00e7ok d\u00fc\u015f\u00fck oldu\u011fudur,” diyor. G\u00f6rsel korteks ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, fMRI taramalar\u0131 \u00e7ok kaba tanelidir: Bir taramadaki her veri noktas\u0131 binlerce, hatta milyonlarca n\u00f6ronun aktivitesini temsil eder. Teknolojinin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n bu \u00e7al\u0131\u015fmadaki g\u00f6zlem t\u00fcrlerini yapabilmeleri dikkat \u00e7ekicidir.
\nClayoton Curtis Laboratuvar\u0131nda doktora sonras\u0131 ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve yeni makalenin ilk yazar\u0131 Hsin-Hung Li, “\u00c7ok k\u00fc\u00e7\u00fck bir \u015feyi ay\u0131rmak i\u00e7in \u00e7ok g\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc bir \u00f6l\u00e7\u00fcm kullan\u0131yoruz,” dedi. Bakan, gelecekteki \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n, deneklerin olduk\u00e7a emin olabilece\u011fi baz\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler ve onlar\u0131 olduk\u00e7a emin k\u0131lan di\u011fer g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerle, g\u00f6rev s\u0131ras\u0131nda daha geni\u015f bir belirsizlik aral\u0131\u011f\u0131na neden olarak korelasyonlar\u0131 netle\u015ftirebilece\u011fini s\u00f6yledi.
\nBulgular ne kadar ilgi \u00e7ekici olsa da belirsizli\u011fin nas\u0131l kodland\u0131\u011f\u0131 sorusuna sadece k\u0131smi bir yan\u0131t verebilirler. Bays, “Bu makale, belirsizli\u011fin [n\u00f6ron gruplar\u0131nda] aktivite d\u00fczeyinde etkili bir \u015fekilde kodland\u0131\u011f\u0131na dair belirli bir a\u00e7\u0131klamay\u0131 tart\u0131\u015f\u0131yor. Ama fMRI ile yapabilece\u011finiz \u00e7ok \u015fey var\u201ddiyor.
\nBa\u015fka yorumlar da m\u00fcmk\u00fcn olabilir. Belki de bir haf\u0131za ve belirsizli\u011fi ayn\u0131 n\u00f6ronlar taraf\u0131ndan depolanmaz- belirsizlik n\u00f6ronlar\u0131 sadece yak\u0131nlarda olabilir. Ya da belki bireysel n\u00f6ronlar\u0131n ate\u015flenmesinden ba\u015fka bir \u015fey belirsizlikle daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u015fekilde ili\u015fkilidir, ancak mevcut tekniklerle \u00e7\u00f6z\u00fclememektedir. \u0130deal olarak, davran\u0131\u015fsal, hesaplamal\u0131 ve n\u00f6ronal olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli kan\u0131t t\u00fcrleri s\u0131ralanmal\u0131 ve ayn\u0131 sonuca i\u015faret etmelidir. Ancak her zaman kafam\u0131zda olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131yla dola\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z fikrinin belli bir g\u00fczelli\u011fi var. Pouget’e g\u00f6re, muhtemelen bu \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f olan sadece g\u00f6rme ve \u00e7al\u0131\u015fma belle\u011fi de\u011fildir. “Bu Bayes teorisi son derece geneldir.” dedi. “Burada \u00e7al\u0131\u015fan genel bir hesaplama fakt\u00f6r\u00fc var, beyin bir karar veriyor mu, a\u00e7 m\u0131s\u0131n\u0131z yoksa bir rotada m\u0131 geziniyorsunuz\u201d diye de\u011ferlendiriyor.
\nYine de bilgi i\u015flem olas\u0131l\u0131klar\u0131 d\u00fcnyay\u0131 alg\u0131lama ve d\u00fc\u015f\u00fcnme \u015feklimiz i\u00e7in bu kadar ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131ysa, insanlar neden olas\u0131l\u0131k olarak k\u00f6t\u00fc olduklar\u0131 i\u00e7in \u00fcn kazand\u0131lar? \u00d6zellikle ekonomi ve davran\u0131\u015f bilimlerinden elde edilen iyi bilinen bulgular, insanlar\u0131n say\u0131s\u0131z tahmin hatas\u0131 yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve baz\u0131 tehlikeli \u015feylerin olma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 abartmalar\u0131na ve di\u011ferlerini az\u0131msad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermi\u015ftir. “\u0130nsanlardan a\u00e7\u0131k\u00e7a ve s\u00f6zl\u00fc olarak olas\u0131l\u0131klar\u0131 tahmin etmelerini istedi\u011finizde, berbatlar. Ba\u015fka bir kelime bulam\u0131yorum” diyor Pouget. Ancak s\u00f6zel problemler ve diyagramlarla ifade edilebilecek bu t\u00fcr bir tahmin, beyinde bu \u00e7al\u0131\u015fmada kullan\u0131lana benzer g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131lan sistemden \u00e7ok daha yak\u0131n zamanda evrimle\u015fen bili\u015fsel bir sisteme ba\u011fl\u0131d\u0131r, diyor Ma. Alg\u0131lama, haf\u0131za ve motor davran\u0131\u015flar, bir avc\u0131y\u0131 tespit edememenin veya tehlikeyi yanl\u0131\u015f de\u011ferlendirmenin \u00f6l\u00fcm anlam\u0131na geldi\u011fi \u00e7ok daha uzun bir do\u011fal se\u00e7ilim s\u00fcreci taraf\u0131ndan g\u00fc\u00e7lendirilmi\u015ftir. \u00c7a\u011flar boyunca, belki de belirsizli\u011finin bir tahmini de dahil olmak \u00fczere, hat\u0131rlanan bir alg\u0131 hakk\u0131nda h\u0131zl\u0131 bir yarg\u0131da bulunma yetene\u011fi atalar\u0131m\u0131z\u0131 hayatta tutmu\u015ftur.<\/p>\n

Kaynak: Veronique Greenwood, Quanta Dergisi<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Bir telefon numaras\u0131na bak\u0131p sonra da bu numaray\u0131 telefonumuza tu\u015flamaya kalkt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, rakamlar\u0131n gizemli bir \u015fekilde yanl\u0131\u015f gitti\u011fini g\u00f6rebilirsiniz. \u0130lk olanlar\u0131 haf\u0131zan\u0131za kaz\u0131m\u0131\u015f olsan\u0131z bile, sonuncusu yine de hesaplanamaz bir \u015fekilde bulan\u0131kla\u015fabilir. 6 8’den \u00f6nce miydi yoksa ondan sonra m\u0131? Emin misiniz? Bu t\u00fcr bilgi art\u0131klar\u0131n\u0131, onlara etki edecek kadar uzun s\u00fcre korumak, g\u00f6rsel \u00e7al\u0131\u015fma belle\u011fi […]<\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":53439,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19,212,35],"tags":[8167,298,8168],"class_list":["post-53438","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bilim-gundemi","category-bilissel-bilimler","category-noroloji","tag-bayes-istatistigi","tag-hafiza","tag-zihin-modellemeleri"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t