094986
US
UNITED STATES
US

İlgi Alanları

Dikkat, yeni bir pencerede aç. PDFYazdıre-Posta

DUYGUSAL BİLİŞSEL SÜREÇLERİN MODELLENMESİ

Duygularımız, düşüncelerimiz, kendimizin ve etrafımızın farkında olmamız, verdiğimiz kararlar hepsi fiziksel bir yapı olan beynimizin bir ürünü. Fiziksel sistemlerin incelenmesinde bilimin bugüne kadar yararlandığı ve geliştirdiği yöntemler, yaklaşımlar nasıl gezegenlerin hareketlerini belirlemekten hava durumu tahminine kadar geniş bir alanda etkili olduysa, fiziksel bir yapı olan beynimizin işleyişini ve çıktısı olan bilişsel süreçleri anlamamızda da etkili olacaktır. Duyguların etkili olduğu bilişsel süreçleri ve özellikle madde bağımlılığının mekanizmasını açıklamaya yardımcı olacak bir modeli bu tür yöntemlerden biri olan matematiksel model olarak gerçeklemek ve bu matematiksel modelin analizi, bilişsel süreçleri açıklamaya yardımcı olacaktır.

Hesaplamalı sinirbilim, sinir sistemlerini oluşturan yapıların bilgi işleme özellikleri açısından beynin işleyişine dair kuramlar geliştirmeye çalışır. Nöral yapıların etkinliklerini, işlevlerini, fiziksel dünyanın sinir sisteminde nasıl temsil edildiğini hesaplamalı bilimlere ait kavramlar ve teknik araçlarla açıklama getirir. Bir nöronun çalışma ve hesaplama dinamiklerini anlamak ve nöronların geniş sinir ağları içindeki rollerini çözümlemek, sinirbilimin esas hedefidir. Sinir sisteminin davranışlarını taklit ve bazen de tahmin etmek için matematiksel modeller ve bilgisayar benzeşimleri kullanılmaktadır. Hesaplamalı sinirbilim çalışmaları, son otuz yılda ayrı bir araştırma alanı olarak kendini göstermiş ve giderek olgunlaşan çalışmalar yapılmaya başlanmıştır. Hesaplamalı sinirbilim araştırmalarının, elde edilen sonuçlara dayanarak gerçeğine yakın biçimde çalışabilen protez organlar, laboratuar deneyleri yerine bilgisayar benzeşimleriyle tasarlanan ilaçlar gibi çok çeşitli uygulama alanları vardır (Ör: Bernstein hesaplamalı sinirbilim ağında yapılan çalışmalar).

Bilişbilim, biliş kavramıyla ilgili biyolojik temelleri zihinsel süreçlerin nöral mekanizmalarına odaklanarak araştırır. Bu amaçla psikolojik ve bilişsel işlevlerin beyin tarafından nasıl üretildiğini inceler. Algı, davranış, hafıza, dil, seçici dikkat gibi süreçleri açıklamaya çalışır. Bilişbilim, psikoloji, nöropsikoloji, fizyolojik psikoloji, sinirbilim, bilişsel psikoloji, dilbilim, felsefe gibi farklı disiplinlerin ortak çalışmalarından yararlanır ve nöropsikoloji, sinirbilim, ve hesaplamalı modelleme alanlarında geliştirilmiş kuramları kullanır. Bilişbilimin temelleri yirminci yüzyıl ortalarında zihni temsiller ve hesaplamalı yöntemlerle açıklayan kuramlarla atılmıştır. 1985 yılında California’da düzenlenen Systems Development Foundation konferansından sonra hesaplamalı sinirbilim, bir araştırma alanı olarak ilk kez isimlendirilmiştir. Bu dönemden sonra hızla gelişen tıbbi görüntüleme teknikleri ve bilgisayar programları sayesinde yapılan araştırmaların sayısı ve niteliği yükselmiştir. Bilişbilim ve hesaplamalı sinirbilim, giderek genişleyen ve yeni uygulama alanları bulunan çalışma sahalarıdır.  

Hesaplamalı sinirbilim çalışmaları, daha çok davranışsal psikoloji ve nörolojideki bulgular ve deneyler üzerine modeller geliştirirken bilişbilim çalışmalarında geliştirilmiş modellerden yola çıkarak davranışlar ve bunların nörolojik temelleri açıklanmaya çalışılır. Bu şekilde, her iki çalışma alanı da birbirlerinin elde ettiği sonuçları kullanarak gelişirler. Joseph LeDoux ve Antonio Damasio gibi araştırmacılar, 1970’lerin ortalarından itibaren psikolojik açıdan duyguları ve beyin süreçlerini modellemeye başlamışlardır. Stephen Grossberg, geliştirdiği ART kuramı ile, David Marr, nöronların birbirleriyle etkileşimine getirdiği açıklamalarla, bu alandaki matematiksel modellerin ilk örneklerini vermişlerdir.

Matematiksel modeller, tek bir nöronun çalışmasını, birden fazla nörondan oluşan bir nöral yapının çalışmasını veya birden fazla nöral altyapıdan oluşan bir sistemin çalışmasını betimlerler. Nöron düzeyindeki modellerin elektriksel devre karşılıkları basit giriş-çıkış işlevlerini gösterir. Ancak sistem düzeyindeki modeller, çıkış olarak beyindeki sinirsel etkinliğin sonucunda ortaya çıkan davranışları da betimlemeleri gerektiğinden, daha karmaşıktırlar ve doğrusal olmayan sistemler, kural tabanlı yapılar, yapay sinir ağları, makine öğrenmesi gibi yaklaşımlar kullanırlar. Bu alandaki ilk çalışmalar, ağırlıklı olarak yapay sinir ağı uygulamaları üzerinedir. Günümüzdeyse dinamik sistem yaklaşımıyla nöron topluluklarını modellemek daha fazla benimsenmektedir. Hesaplamalı sinirbilim yaklaşımının makine öğrenmesi, istatistiksel öğrenme, yapay sinir ağı gibi yaklaşımlardan temel farkı, gerçek bir sinir hücresinin veya sisteminin işlevini, fizyolojisini ve dinamiğini tam olarak tarif etmeye çalışmasıdır.