Beyin milyarlarca nöron içeren karmaşık bir ağdır ve her bir nöron kendi sinapsları aracılığıyla binlerce farklı nöronla iletişim kurar. Bununla birlikte nöronlar gelen sinyalleri çok sayıda ‘kollar’ aracılığıyla algılar. Bu yapıya dendritik ağaçlar adı verilir.
1949’da Donald Hebb’in öncü çalışması, öğrenmenin, sinapsların gücünü değiştirerek modifiye edilmesiyle oluştuğunu öne sürmüştü. Bugüne kadar bu düşünce kabul ediliyordu. Ancak, nöronal kültürler üzerine yeni kuramsal sonuçlar ve deneyler kullanan Fizik Bölümünden Prof. Ido Kanter ve Bar-Ilan Üniversitesi’ndeki Gonda (Goldschmied) Multidisipliner Beyin Araştırma Merkezi tarafından yönetilen bir grup bilim insanına göre merkezi Öğrenmenin sadece sinapslarda gerçekleştiğine dair yaklaşık 70 yıllık bu bilgi doğru değil.
Scientific Reports dergisinde yayınlanan bir makalede, araştırmacılar öğrenmenin aslında şu anda sinapslara atfedilen yavaş öğrenme mekanizmasına benzer şekilde birkaç dendrit tarafından yapıldığını göstermek için bu geleneksel bilgiye karşı çıkıyorlar.
Araştırma ekibine göre, “Dendritlerde yeni keşfedilen öğrenme süreci, öğrenmenin sadece sinapslarda gerçekleştiğini öne süren eski senaryoya göre çok daha hızlı bir hızda gerçekleşir. Bu yeni dendritik öğrenme sürecinde, sinaptik öğrenme senaryosundaki binlerce küçük ve hassas olanlarına kıyasla nöron başına birkaç uyarlanabilir parametre vardır.”
Zayıf sinapslar öğrenmeyi etkiliyor
Çalışmanın bir diğer önemli bulgusu, beynimizin çoğunluğunu oluştursa da, daha önce önemsiz kabul edilen zayıf sinapsların beynimizin dinamiğinde önemli bir rol oynadığı yönünde. Mevcut sinaptik öğrenme senaryosunda öne sürüldüğü gibi, gerçekçi olmayan sabit uçlara zorlamak yerine, öğrenme parametrelerinin salınımlarını uyarırlar.
Yeni öğrenme senaryosu beynin farklı yerlerinde meydana gelir ve bu nedenle bozuk beyin işlevselliği için mevcut tedavilerin yeniden değerlendirilmesini gerektirir. Bu yüzden, Donald Hebb’in 70 yıllık hipotezini özetleyen popüler cümle “birlikte ateş eden nöronlar birbirine bağlanır” artık yeniden ifade edilmelidir. Buna ek olarak, öğrenme mekanizması son gelişmiş makine öğrenimi ve derin öğrenme başarıları temelinde. Öğrenme paradigmasındaki değişim, farklı derinlemesine öğrenme algoritmaları ve beyin işlevlerimizi taklit eden yapay zeka tabanlı uygulamalar için yeni ufuklar açar – ancak gelişmiş özellikler ve çok daha hızlı. Bu yeni bulgular, öğrenme modellerinin yeniden sorgulanması gerektiğinin de işaretçisi olabilir.