Araştırmacılar, beyindeki nöronların karmaşık karar alma süreçleriyle karşılaştıklarında nasıl davrandıklarını, adapte olduklarını ve hatalardan nasıl ders aldıklarını açıklayan ilk kapsamlı modeli geliştirdiler.

Cambridge Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen model, sürece ait biyolojik olarak gerçekçi ilk tanım olma özelliğini taşıyor ve sadece davranışları önceden tahmin etmekle kalmıyor, aynı zamanda sinirsel aktiviteyi de tahmin edebiliyor. Journal of Neuroscience dergisinde yayımlanan çalışmanın sonuçları, obsesif kompülsif bozukluğun, bağımlılık sorunlarının ve Parkinson hastalığının anlaşılmasında yardımcı olabilir.

Model, basit iki şıklı seçimlerden, çok adımlı sıralı karar vermeye kadar değişen geniş ölçekteki görevlere ait deneysel verilerle karşılaştırıldı. Deneydeki davranışsal seçim olasılıklarını kusursuz biçimde bulan model, karmaşık karar alma sürecinin bir niteliği olan karar tersinirliğini de tahmin ediyor. Aldığımız kararlar ani bir memnuniyet duymamızı sağlayabilir, fakat kararların zaten yapmış olduğumuz veya gelecekte yapacağımız diğer eylemlere bağlı olan uzun vadeli sonuçları da olabilir. Pek çoğumuzun zorlandığı durum, belirli bir kararın işte bu potansiyel uzun vadeli etkilerini hesaba katmak ve böylelikle en uygun seçimi yapmaktır.

Kararların iki temel türü vardır: alışkanlık temelli ve hedef temelli. Alışkanlığa dayalı kararlara örnek olarak, genellikle her gün aynı şekilde gerçekleştirilen ev ile iş yeri arası ulaşım verilebilir. Belirli web sayfalarının, daha sonra ziyaret edildiklerinde daha hızlı yüklenmeleri için bilgisayarda tampon belleğe kaydedilmeleri gibi; alışkanlıklar, belirli davranışların “tampon belleğe alınması” ile şekillenir ve böylece neredeyse otomatik hale gelirler. Hedef tabanlı kararlara örnek olarak ise, aynı ev-iş arası yolculuk sırasında bir trafik kazası veya yol kapanması nedeniyle, yolun değiştirilmesi verilebilir.

“Nörolojik bakış açısından değerlendirilirse, hedef tabanlı kararlar daha karmaşıktır. Çünkü çok fazla değişken vardır; gelecekteki olası durumların belirlenmesini gerektirir.” diye anlatıyor çalışmanın baş yazarı, Cambridge Üniversitesi Mühendislik bölümünde doktora sonrası araştırmacısıyken çalışmayı gerçekleştiren, Columbia Üniversitesi’nden Dr. Johannes Friedrich. “Eğer günlük iş-ev arası yolculuğunuzu dolambaçlı yoldan yapmaya niyetlenirseniz, herbir yol ayrımına vardığınızda ayrı bir karar vermeniz gerekecektir.”

Alışkanlık tabanlı kararların nöron düzeyinde nasıl çalıştıkları, sinirbilimciler tarafından en ince ayrıntısına kadar araştırılmış ve yeterince iyi bir şekilde anlaşılmıştır. Öte yandan hedef tabanlı kararların arkasındaki mekanizma ise hala tam olarak kavranamamıştır.
Friedrich ve kendisi de Cambridge Üniversitesi Mühendislik Bölümü’nden olan Dr. Máté Lengyel, bu bilişimsel soruna, biyolojik açıdan gerçekçi bir çözüm ortaya koydular. Araştırmacılar matematiksel açıdan bir nöron ağının uygun bağlantıya sahip olduğunda, belirli bir durumda nasıl en iyi kararı verdiğini ve bunun gelecekteki birikimli ödülünü gösterdiler.

“Bu türden modelleri inşa etmek zordur. Çünkü model, süreç içerisinde verilen herhangi bir noktadaki olası bütün kararları planlamak zorundadır ve hesaplamalar biyolojik açıdan makul bir çerçevede gerçekleştirilmelidir. Beynin nasıl çalıştığını anlama yolunda bu son derece önemli,” diyor Friedrich.

Araştırmacılar ayrıca, hedef tabanlı kararların alınmasında, nöronları birbirine bağlayan sinapsların, seçilen eylemlere bağlı olarak durumların birbirlerini nasıl takip ettiklerine ve ani bir ödüllendirmede nasıl sonuçlandıklarına dair bilgiyi taşımaları gerektiğini buldular. Kritik olarak aynı modelde, sinapsların, insan ve hayvan deneklerde gözlemlendiği aynı şekilde, daha önce neyin işe yaradığına ve yaramadığına bağlı olarak adapte olduklarını ve yeniden şekil aldıklarını da gösterebildiler.

“Planlama ve öğrenmeyi uyumlu bir modelde birleştirerek, belki de karmaşık karar alma süreçlerine dair şimdiye kadarki en kapsamlı modeli geliştirdik” diyor Friedrich. “Heyecan verici bulduğum diğer şey ise, beynin bu durumu nasıl ele aldığını anlamanın, bilgisayarlarda benzer görevleri yerine getirmek için kullanılabilecek yeni algoritmaları bize sunmasıdır” diye ekliyor Lengyel.

Model, geniş ölçekteki bazı koşulları anlamak için yardımcı rol üstlenebilir. Örneğin obsesif kompülsif bozukluğa sahip hastalarda, onları alışkanlıklarını yapmaya zorlayan, hedef tabanlı davranış kontrolü üzerindeki seçici bozulmaya dair kanıt vardır.  Altta yatan sinirsel süreçleri derinlemesine anlamak önemlidir. Çünkü bozulan karar verme mekanizması, intihar girişimleri, bağımlılık ve Parkinson hastalığıyla bağlantılıdır.

---

Kaynak: “Modelling how the brain makes complex decisions”, http://medicalxpress.com/news/2016-02-brain-complex-decisions.html

Referans: “Goal-Directed Decision Making with Spiking Neurons”, http://www.jneurosci.org/content/36/5/1529 DOI: 10.1523/JNEUROSCI.2854-15.2016

---