The Internet belongs to everyone. Let’s keep it that way.

Protect Net Neutrality
Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Beyin ve Nörobilim

No description
by

Barış Eser

on 2 April 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Beyin ve Nörobilim

Beyin
Genel Nöroloji
Nörobilimden bahsediyoruz ama beynin anatomisini veya bir nöronu bile incelemedik.
Sistem
Elektrikle Nasıl Hesaplanır ki?
Çoğumuz bir hesap makinesi veya bilgisayarın nasıl çalıştığını bilmezken, beynin nasıl çalıştığını anlamış olsaydık bile anlatmak zor olurdu.
Bütün maceramız boyunca biz, insanlar, etrafımızdaki olan bitenler ve varlıkları analiz etme konusunda başarılıydık. Maceramızın geri kalanına kıyasla, son zamanlarda ulaştığımız kavrayış inanılmaz boyutlara ulaştı. Gökyüzüne baktık, evrenin nasıl oluştuğunu anladık, göremesek bile, sayılarla uğraşarak atomu modelledik. Bütün bunlar iyi de, biz hala en önemli şeyi anlayamıyoruz.
Beyin Anatomisi ve Nöropsikoloji
Yıllarca insanlar beyni inceledi, işlev ve yapılarına göre sınıflandırdılar. En temel sınıflandırmalardan biri lobları sınıflandırmaktı.
Nörobilim
"Bir fizikçi sadece kendilerini anlamaya çalışan atomlardır."
derler, ne kadar akıllıca bir espri olsa da bu esprinin bize anlatmak istediği büyük bir problem vardır.
Beynimiz fiziksel bir varlıktır, ve bu yüzden bilinç kavramının açıklanması zorlaşmaktadır. Böyle bir fiziksel sistem nasıl olur da bilinç ya da hissetme gibi kavramları sağlar?
Şayet biz de beyinle aynı prensipleri olan başka bir fiziksel sistem oluşturacak olursak, bilinç gibi kavramları sağlar mı?
Hepimiz beynimizle ilgili bazı şeyler biliyoruz. Okulda öğretilenler veya popüler bilim haberlerinden türeyen bilgiler. Bazı azınlıktaki olan şanslı kısmımız belki vikipediyi açmış veya bir dergide okumuştur ama beyinle ilgili genel anlayış çok iç açıcı değil.
İşte bu düzgün genel anlayışı edinmeden çok da ileri gitmemiz mümkün değil. Biyoloji veya elektrofizyolojinin temellerini kastetmiyorum, sadece bazı çıkarımlar ve tanımlanması gereken kavramlar var.
Benim tanımlamama göre her şey en az bir sistemin öğesidir, dolayısıyla evrendeki her şey en az bir sistemin parçası olmalıdır. Eğer bilim varsa, sistemler sayesindedir; aslında bilim, sistem analizidir.
Sistemlerin Karmaşıklık Spektrumu
Mekanik Düzenek
Belirsizlik
Hesaplama Gücü
Örnekler:
Finans
Güneş Sistemi
İnternet
Sinir Sistemi/Beyin
İlişkiler
Biraz önce sistemlerden bahsetmiştik, ilişkiler ise sistemin ana bileşenlerindendir. Zaten bir sistem, içinde olan öğelerin birbiriyle olan ilişkilerinin bütünüdür. Bu ilişkiler ne kadar karmaşık olursa, sistemin karmaşıklığı artar. Bir sistemin oluşması için en az bir ilişki gerektiğine göre, bir ilişki bile kendi başına bir sistemdir.
İlişkilerin Karmaşıklık Spektrumu
Birim Fonksiyon
(Girdi=Çıktı)
Lineer İlişki
2. Dereceden İlişki
Diferansiyel İlişki
Logaritmik İlişki
Meteorolojik Sistem
Kaotik İlişki
Organik İlişki
Organik ilişkiye kadar olan bütün ilişkiler analitik veya mekanik ilişkilerdir. Analitik ilişkilerin de kendi aralarında karmaşıklık derecesi vardır; ama önemli olan hesaplanabilir olmalarıdır. Organik ilişkiler hesaplanamaz ve bu yüzden psikoloji gibi bir dal ortaya çıkmıştır, ancak buna rağmen organik ilişkilerin oluşturduğu sistemler olan sosyolojik sistemlerin bazı durumları istatistik kullanılarak öngörülebilir.
Organik ilişkiden buradaki kasıt, psikolojik işlevdir. Beyninizde yürüttüğünüz bütün işlemler veya davranışlarınız organik ilişkilerdir.
İlişkilerin Yorumlanması
Beynimiz bu organik ilişkileri ve sistemleri analiz edebilen en iyi düzenektir. Çoğu evrim nörobilimcisi de
beynin bu tür organik ilişkileri (sosyal mekanikler) analiz edebilmek üzere bu şekilde bir karmaşıklığa doğru evrildiğini söylüyorlar.
Yani, beynimiz birbiri-
mizle ilişki kurmak
üzere evrilmiştir.
İnsanların güçlü yanı
bu organik ilişkileri
analiz edip toplumlar
kurmaktır. Bugün karşılaştığımız insanlığın boyutları, bu evrimin bir yan ürünüdür.
NEOKORTEKS
Memelilerin bu derece bilişsel kabiliyete ve sosyal üstünlüğe sahip olmasını sağlayan şey nedir?
Neokorteks.
Sosyal Zeka Hipotezine göre, neokorteksin hacminin tüm beynin hacmine oranı o türün bilişsel ve sosyal yetenekleriyle doğru orantılıdır. Neokorteksin göreceli
büyüklüğünün en fazla olduğu tür insandır.
Neokorteks, beynin dışını kaplayan ince kabuktur diyebiliriz. Beynin en dışındaki dalgalı yapıyı hepimiz biliriz. Bu dalgalar evrimsel olarak, zaman içinde kafatasında yer kalmayınca meydana gelmiştir. Burada amaç hacmi ve yüzey alanını arttırarak daha fazla nöron ve aralarındaki bağlar olan sinapsların sayısını artırmaktır, kıvrımların sebebi budur.
Bugün, beyni anlamak isteyen bütün teorik nörobilimciler neokorteksi modelleme yoluyla bir anlayışa varma çabasındadır. Memelileri memeli yapan bu korteks ve bize getirdiği sosyal yeteneklerdir.
Araştırmacılar neokorteksi incelediklerinde, genel olarak kortikal kolumn denen devreler bütünüyle tekrar eden bir yapıya sahip olduğunu gördüler. Bu çok önemliydi, bu devreler birbirleriyle açık bağlantı halinde olsaydı bu inanılmaz bir analiz kolaylığı ve bir anlayışa götürürdü bizi.
Maalesef beklendiği gibi olmadı, bu devreleri inceleyerek de beynin nasıl çalıştığı çözülemedi; fakat bugün beynin nasıl çalıştığı konusunda en güçlü aday teori beynin bu kolumnlarla hesaplamaları yürüttüğü yönünde.
Biliyorum, diyorsunuz: "101010'larla sonuçta, bunda bilinmeyecek ne var?" Gerçekten, elektrikle nasıl hesaplama yapıldığını biliyor musunuz?
Bazen bu acı gerçekle yüzleşmek zor olabilir, değil mi? Her yerdeler, bir elektronik devrimin içindeyiz fakat devrimi yaşayanlar devrimin anlayışına varmış değil.
Çoğumuz algoritma, bilgisayar yazılımı gibi
kavramlardan haberdarız, ama elektronik sistemler en temel düzeyde nasıl çalışır ve bu 101010 lar nedir?

Aslında elektrik şart değildir hesaplama yapmak için; ancak en verimli yoldur. Brianya'daki bir bilim festivalinde domino taşlarıyla çalışan bir bilgisayar, seyircilerden gelen iki rastgele sayı olan 8 ve 4 ü topladı.
Mantık
Elektronik anlayış için biraz mantık kavramına girelim.
VE
VEYA
(
)
(
)
1 ve 1 = 1dir
1 ve 0 = 0dır
0 ve 1 = 0dır.

0 ve 0 = 0dır.
Yani, ve kapısı ancak iki girdinin değeri 1 olduğunda 1 çıktısı verir.
1 veya 1 = 1dir.
1 veya 0 = 1dir.
0 veya 1 = 1dir.
0 veya 0 = 0dır.
Yani, veya kapısında girdilerden biri bile 1 ise çıktı 1 olur.
XOR
1
1
1
0
0
1
0
0
0
1
1
0
A
B
Yani, XOR kapısı girdiler birbirinden farklıysa çıktıyı 1 verir.
Şimdi, işlemler gibi olan mantık kapıları var. Bu mantık kapılarını ve sadece 1010 ları kullanarak toplama çıkartma yapmalıyız.
"Ve" kapısı ile XOR kapısını birleştirirsek, yarı toplayıcı (half adder) denen devreye ulaşmış oluyoruz.
A
B
1
1
1
0
0
1
0
0
XOR
1
0
0
0
1
1
0
0
Sola baktığımızda, "ve" kapısının 1 olduğu tek yer olan 1 ile 1 in toplandığı bölgeyi görürüz, yani 1 ile 1 toplanyorsa buradan anlayabiliriz. XOR kapısına baktığımızda ise, bize toplamın 1 olduğu yerleri gösterdiğini görebiliriz.
Eğer bir bilgisayar 45 ile 21 i toplamak isteseydi nasıl başarırdı?
45 in iki tabanlı sistemdeki karşılığı
101101
21 in iki tabanlı sistemdeki karşılığı
10101
Toplarsak:
101101
10101
1000010 = 66
Bizim yaptığımız şey çok basitti: 1 0 ları teker teker topladık. Aynı şeyi bahsettiğimiz prensiplerle bir bilgisayar da yapabilir, biraz önce bir devrenin 1 ile 0'ı nasıl topladığını göstermiştik.
Peki bu mantık kapıları elektronik sistemlerle nasıl oluşturuluyor? Transistörler ve diğer bir ton elektronik bileşenler ile, ama biz basitçe transistörün bir "ve" kapısına benzediğini söyleyebiliriz. Aslında, bundan daha karmaşık bir sistemi vardır.
Biz elektrikle böyle hesaplandığını biliyoruz, ama bu sadece bilgisayarlarımız için geçerli. Beynin böyle çalıştığını gösteren bulgularla karşılaşmadık. İlk başta kortikal kolumnları gözlemlerken bizi heyecanlandırmasının sebebi tekrar eden devrelere ulaşmış olmamızdı, tıpkı yukarıda anlattığım devrelerin bir bilgisayarda tekrarlanması gibi. Maalesef beynimiz böyle çalışmıyor, nöronlar, sinapslar yoluyla binlerce başka nörona bağlanıyor.
Beynimiz yukarıdaki devreleri kullansaydı bile (bir bilgisayara benzeseydi), önümüzde başka bir sorun olacaktı: bu her açıdan normal bir bilgisayar değil.
Bir transistörün iki çıktısı vardır. Günümüzdeki transistörlerde yarı iletken dediğimiz maddeler kullanılır. Genellikle silikon tercih edilir. Bu yarı iletken maddenin özelliği ne bir iletken kadar iletmesi olması ne de bir yalıtkan kadar yalıtmasıdır.
Normalde transistör bir kilit durumundadır, iki bölümü (bölümlerden biri pozitif diğeri negatif yüklüdür) arasında elektronların sayesinde bir duvar oluşur, ve bu elektronlar aradaki elektron geçişini engeller. Base denen parçadan bir akım geldiğinde bu duvar çözülür. Base'den VE girdiden akım geldiğinde çıktı 1 olur. İşte bir "Ve" kapısı. Transistörün işlevinde kuantum mekaniği büyük rol oynar çünkü bu elektronlar aslında kuantum tünelleme yapar, ama bu sanırım başka bir sunumun konusu.
Bu normal bir bilgisayar değil çünkü enerjiyi çok verimli kullanıyor, bu gördüğümüz hiçbir bilgisayara eşdeğer değil bu konuda.
Bu konudaki yetkili bilişim kuruluşlarının verilerine
göre tipik bir süperbilgisayar 4.04 MW değerinde güce sahip, bu bilgisayara sahip olsaydınız yıllık elektrik faturanız yaklaşık 3.5 Milyon $ olarak karşınıza gelirdi.
Beynimiz ise bundan çok daha tasarruflu, matematiksel olarak bir süperbilgisayardan daha fazla işlem gücüne sahip olmasına rağmen şaşırtıcı 20 Watt lık bir güç harcamasında bulunuyor. Arada yaklaşık
200 000 katlık bir fark bulunuyor.
Bütün bunlardan dolayı, bilişim endüstrisi de
norolojik araştırmalara merak salmış durumda. Doğadaki her şey gibi bu tasarruflu devreyi de taklit etmek istiyoruz. Bütün bilgisayar şirketleri nöron şeklinde çalışan işlemciler yapılırsa enerji tasarrufunun yanında işlem gücü avantajını kazanacaklarını düşünüyorlar.
Bu fikirlerin üstüne Intel harekete geçti
ve devreleri nöral bağlantılara benze-
yen nöromorfik çip dizaynını 2012 de yayınladı.
Tabii ki
tam nöronlar gibi çalışmıyorlar, ama bu da bir gelişme.
Buradan da anladık ki, teorik nörobilimin önü açık, çünkü pratikte potansiyel ve çok önemli bir yeri var. Bilişim endüstrisi teorik nörobilimi bu kadar teşvik edince, çok kap-
samlı nörobilim projelerine yetkili kuruluş veya üniversitelerce bütçe sağlanıyor.
Bu araştırmalardan en büyüğü Avrupa'da gerçekleştirilen The Human Brain Project'tir.
Bu araştırmada süperbilgisayarlar kullanılarak neokorteksin bir bölümü simule edilmeye çalışılmaktadır, başka bir deyişle "beynin haritası" çizilmektedir. Bu sistemin arkasında büyük bir informatik altyapı ve algoritmik analiz kullanılıyor.
simulasyonda belli bir nöron sistemi çalıştırıldığında bazı algoritmalar girdi ve çıktıları birçok açıdan, nöral gruplar ve kortikal kolumnlar halinde olmak üzere analiz ediyor. Başka bir deyişle , beynin işleyişindeki paterni çözmeye çalışıyor bu algoritmalar.
Maalesef şu ana kadar yaklaşık 100 milyar nörona sahip beynimizden 9000 nöronluk bir topluluk simule edilebildi, ama yine de iyi bir adım.
Nöronun yapısını ben resimler üzerinden anlatacağım, ama tam olarak nasıl çalışıyor bunlar?
Nöronların bilgiyi nasıl işlediklerini bilmesek de birbirleriyle nasıl iletişim kurduklarını biliyoruz. İletişim derken karmaşık bir şey düşünmeyin, elektrik sinyallerinden bahsediyorum. Nöronları kabaca üç gruba ayırabiliriz.
Sensör Nöronlar, Motor Nöronlar ve Internöronlar. Sensör nöronlar dışarıdan gelen girdileri analiz ederler: basınç (deri), kimyasal tepkime (tat: dil), sıcaklık, ışık (göz) vb.
Motor Nöronlar kaslarla beyin arasında direk veya dolaylı iletişim sağlayarak hareketle alakalı görevleri üstlenirler.
Internöronlar ise "iç nöron"lardır, diğer ve bu tip nöronlar arasındaki bağlantıyı sağlayan nöronlardır. İşlevi iletişimi sağlamak ve sandığımız kadarıyla dolaylı olarak veya direk olarak işlem yapmaktır. Internöronlar Merkezi Sinir Sisteminde Beyinde bulunurlar.
Nöronlar uyarılınca bu uyarılma sonucunda elektriksel puls yollayabilirler veya durum potansiyellerini korumaya devam edebilirler.
Her hayvan hücresi gibi nöronların da zar içi ve zar dışı elektrik potansiyelleri vardır. Nöronların asıl özelliği, elektriksel puls yollayabilmeleridir. Bunu da hücre içinde ve dışında farklı konsantrasyonlarda difuze olmuş bazı iyonlar sayesinde gerçekleştirirler. Bu iyonlar K, Na ve Cl dur. Bunun mekanizmasına tam inmeyeceğim ama kısaca anlatayım: Nöron bir elektrik pulsuyla uyarıldığında zar içi ve zar dışı potansiyelleri değişir ve bunun sonucunda iyonların hücre içerisindeki konsantrasyonunda değişim meydana gelir. Puls sinapsların ucundaki nörotransmiterlerin salınmasını etkiler. Bunun yanında elekrostatik kuvvetler nedeniyle hücre içine Na iyonları akın eder ve bu da zar potansiyelinde büyük bir fark oluşturarak söz konusu hücrenin puls yollamasına olanak sağlar.
Bir sinir hücresinin bu hareketleri temel elektrik yasalarıyla tanımlanabilir, biraz önce bahsettiğim mekanikler Kelvin tarafından 1855'te bulunmuş
(Kablo Teorisi olarak da bilinir) eşitlikle kusursuz olarak tanımlanabilir:
Kısmi diferansiyel denklemdir, aynı eşitlik telgraf tellerini tanımlamada kullanıldı.
Burada bunları göstermemin sebebi aslında size nöronların
tekil
olarak ne kadar kusursuz ve mekanik olarak tanımlandığını göstermektir. Sorun nöron grupları ve onların arasındaki iletişimi ve bu iletişimin nasıl işleme ulaştığını tanımlayabilmektir.
İşte Human Brain Project gibi projelerde bilgisayar programlarında nöronlar
tekil olarak böyle somut yasalarla tanımlanıyor ve aralarındaki etkileşim simule edilerek bu komünal etkileşimin analizi gerçekleştiriliyor.
Tekil nöronları farklı açılardan tanımlayan bir ton matematiksel ifade var.
Zar potansiyelini tanımlayan eşdeğer devre.
Potansiyellerine göre harflendirme yapmak pek işe yaramadı :)
Nöral Elektro Fizyoloji
Manyetik Rezonans (MR) gibi görüntüleme teknikleri geliştirilmeden önce beynin bölümleri ve işlevleri hakkında çok az şey biliniyordu. Daha önce bilim insanları, her düzenli makina gibi beynin de belli bölümlerin belli fonksiyonları üstlendiğini düşündüler.
Bu yüzden kafa travması alan insanları kafa travmasını aldıkları yer ve sonucunda kaybettikleri yeti şeklinde bölümlerin fonsikyonlarını tanımladılar.
MR geliştirilince bu fonksiyon yürütülürken aktif olan beyin bölgeleri analiz edilerek çıkarımlara varıldı.
Bunların sonucunda hep kesin sonuçlara varılamadı, farklı fonksiyonları birçok bölgenin üstlendiği görüldü, ve bellek gibi bazı özelliklerin kaynakları bulunamadı, bellek beynin her yerinde.
Keşfedilen önemli bir bulgu ise, beynin "elastik" olmasıydı, bazen beynin bazı bölümleri, işlevlerini yitiren bazı bölümlerin görevlerini üstlenebiliyordu.
Beynin elastikliğine örnek olarak yapılan lobotimi ve lökotomi operasyonları verilebilir. Bu operasyonlar hastanın psikolojik rahatsızlıklarını düzeltmek veya sık geçirilen nöbetleri engellemek amacıyla yapılabilir. Lobotomi, beynin belirli bir bölgesinin kesilip alınması, lökotomi ise lobları birbirine bağlayan liflerin kesilmesidir. Çok fazla psikolojik yan etkileri olmasına rağmen şizofreni gibi hastalıkların tedavisinde başarıya ulaşmış yöntemlerdir.
Psikolojik Hastalıklar
Psikolojik hastalıklar konusu çok geniş olduğundan bu konuya girmeyeceğim. Bu konuda söylenebilecek önemli bir nokta yapılan beyin araştırmalarının psikolojik hastalıkların anlayış ve tedavisine katkı sağlayacağıdır. Eğer beynin işleyişini mekanik olarak açıklayabilirsek, bu psikolojik hastalıkların da nedeniyle birlikte tedavilerini de bulabileceğiz.
Teorik Nörobilimin Diğer Dallarla İlişkisi ve Sonuç
Teorik Nörobilim inanılmaz derecede multi disipliner bir
alandır. Fizik, kimya, bilişim teknolojileri, psikoloji, elektronik, matematik gibi birçok dalı çatısı altında toplar, bunu da sunumumda gözlemleyebilmişsinizdir. Artan bir hızla gelişen teknolojiyle birlikte, bu bilim dalı genetik, teorik fizik, mekatronik gibi dallarla beraber bu asrın yükselen bilim dalı olacak ve keşfedemediğimiz en önemli şeyin sis perdesini kaldıracağız.
Şu an nörobilimin ilerlemesi için MR gibi görüntüleme tekniklerinin geliştirilmesi ve daha güçlü bilgisayarlar ve informatik alanında gelişim için daha verimli elektronik gereklidir. İnformatik alanı önemlidir çünkü elde edilen verilerin algoritmayla sınıflandırılması gereklidir.
Bu gelişimlerin hepsi olmakta zaten, ve bu da nörobilimin gelişimine yol açacak.
Sonuç
Sonuç olarak söyleyebiliriz ki beynimizi anlayabilmemizin önemi yanında, pratikte yer bulacak gelişimlere yol açacak bir bilim dalı olan nörobilimin yolu açıktır. Bilim eskisinden daha uluslararası hale geldi, yani küresel bir işbirliği var bu konuda. Bu gelişmeye yol açacak insanlar bizler bile olabiliriz.
Bir Nöron Modeline Örnek
Kaynakça
Teşekkürler!
PHYSICS-GIANCOLI, [ISBN]=[ 0 - 13 - 191183- X ] Sayfalar: 510-513 (Section 18-10:Electrical Conduction in the Human Nervous System)

https://www.humanbrainproject.eu/

http://www.technologyreview.com/view/428235/intel-reveals-neuromorphic-chip-design/

http://www.popsci.com/technology/article/2009-11/neuron-computer-chips-could-overcome-power-limitations-digital

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2913577/

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1626378/

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17148219

http://rstb.royalsocietypublishing.org/content/362/1480/485.full#ref-4

http://brain.oxfordjournals.org/content/120/4/701.full.pdf?
origin=publication_detail

http://www.karger.com/Article/PDF/123622

http://www.nibb.ac.jp/brish/Gallery/cortexE.html

http://psychology.about.com/od/aindex/g/actionpot.htm


Diğer işlemler nasıl yapılır diye soruyorsanız, çıkartma sadece negatifle toplamadır, çarpma ise bir şeyi üst üste toplamadır. Bölme de bir negatif sayıyı üst üste toplamadır. Yani 4 işlem toplamayla ifade edilebilir.
Full transcript