Beyin ve Bilgisayar İlişkisi

Bildiri böylece sürüp gitmekte ve sonu yaklaşık olarak şöyle bağlanmaktadır:

“ ... 1 Ocak 1990’dan başlayan on yılı ‘ Beyin dekadı ‘ olarak ilan etmeye ve bu konuda Başbakan tarafından bir bildiri çıkarılmasına ... “

A.B.D.’nin 215. Bağımsızlık yılında çıkarılan bu bildirinin altında George Bush’un imzası vardır.

Beyin üzerine duyulan büyük ilgi ve konu üzerinde yapılan çalışmalar 1990 yılında başlamış değildir. İnsanda ve diğer canlılarda yaşamsal faaliyetlerin yerine getirilmesinde merkez konumunda bulunan beyin üzerindeki çalışmalar yüzyıllardır yapılmakta ve bugün de tam olarak anlaşılamadığı için içinde bir çok disiplin içeren nörolojik bilimler alanında çalışmalar hızla devam etmektedir.

1. Beyin

1. Tarihsel Süreçte Beyin

Küçük Asyalı Ezop,başlangıçta köleymiş,sonra azat edilmiş. Kölelik dönemindeyken efendisi, önem verdiği bir şölen için kendisine “dünyanın en güzel yemeğini ve aynı zamanda en kötü yemeğini” hazırlamasını emretmiş. Ezop da sofraya haşlanmış dil çıkarmış ve efendisinin bu sunuyu pek de beğenmemesi üzerine kendini, “Dilin yerine göre dünyanın en iyi şeylerini; yerine göre de en kötü şeylerini söyleyebileceğini” belirterek savunmuş.

Ezop’un yaşadığı çağda (M.Ö. 6.yy.) düşüncelerin beyin tarafından oluşturulduğu bilinmediğinden olsa gerek; Ezop, beyin yerine dil pişirmiş. Oysa beyin en görkemli, en güzel, en üstün şeyleri düşünebileceği gibi en berbat, en şeytansı, en aşağılık şeyleri de düşünebilir. Düşünmekle kalmaz, tutsağı olan bedene uygulatır da (dilde olduğu gibi).

Yazılı tarih bize beyne yönelik ilginin yüzyıllar boyunca sürekli ve kendi içinde tutarlı gelişme gösteren bir süreç olmaktan çok aralarında uzunca bekleme süreleri barındıran sıçramalar biçiminde ortaya çıktığı mesajını vermektedir. Bu gelişme biçiminin içsel ve dışsal nedenleri olduğu söylenebilir. İçsel neden ilgi odağı olan organın kendi özellikleri ile ilişkilidir. Organ beynin en önemli özelliği, karşı konulmaz biçimde ortaya çıkan nesnel gerçekliklerle ilgili gelişmelerin bilinç, dikkat, oryantasyon ve bellek eşliğinde ya da yardımcılığında izlenerek gözlemler’e dönüştürülmesi ve gözlemlerin düşüncelere yol açmasını sağlamasıdır. Bu özellik, beynin organ olarak herkes için aşağı yukarı benzer özelliklerinin otomatik bir gereği olmayıp, açıkça, bu genel özelliklerin beyin yeteneği haline dönüşmesine yol açan iç mekanizma ayrıcalıklarının bireysel bir açılımıdır. Eğer bu önerme doğruysa, bunun anlamı; herkes için geçerli olan nesnel gerçekliklerle sadece çıplak olarak karşılaşan genel ya da beyin yeteneği bakımından belirsiz olan bir organın gözlem ve düşünce süreçlerine ancak bireysel bir organ haline dönüşerek varabildiğidir. Böylelikle, beyin serüvenindeki kesikli sıçramaların; ister Eski Mısır’da, ister Antik Çağ’da, isterse de günümüzde ortaya çıksınlar içsel nedenini gözlemci ve düşünce yaratabilen bireysel beyin çalışması olduğu söylenebilir.

Beyin sahibi canlıların incelenmesi bize, bunların ayrıca, bir kurallılık, hiyerarşi içerdiğini de gösterir. Öyleyse, beynin kendisiyle ilgili ilk temel kavrama girerken hemen karşımıza evrim kavramı çıkar. Bu nesnel gerçeklikle o denli ilgili bir kavramdır ki beyne ait bilgilerin öğrenilmesi sürecinde evrim bilgisi zorunlu bir yere oturur. Bu kavram, bize, incelediğimiz canlı beyninin iç dinamiklerinin boyutlarını, zenginliğini ve sınırlarını öğretir. İnsan beyninin kapasitelerinin sorgulanmasında bize yardımcı olabilecek çok güçlü ipuçları vardır. Bir kez, morfolojik detaylılıkta çok zengin bir görünümü vardır. Onun kadar zeminini genişletmiş olan bir organ ve canlı beyni yoktur. Antropolojik çalışmalar benzer detaylılığa en azından 50 bin yıldır rastlandığını söylemektedir. Bunun anlamı, ya da anlamlarından biri, beynin genel evriminin, çok uzak gelecekler için bile hazır bir yapı oluşturduğudur. Ve denilebilir ki bu, henüz kullanılmakta olan yapıdır ve genel evrim modelleri içinde kabul edilen morfolojik değişikliklere bu yüzden gitmemiştir. Mikroskobik yapı, bir açıdan inanılmaz ve karmakarışık bir görünümü, diğer açıdan ise bunların kendi aralarındaki hiyerarşiyi gösterir. Her ikisini de çağrıştıran veriler vardır. Bu verilerin elde edilmesi yeni olmayıp, her iki tür veri de en azından 100 yaşındadır.

Nörolojik bilimler son yıllarda önemli ilerlemeler göstermişse de yine de yetersizliği yeterliliğinden fazladır. Ancak gösterdiği atılımlar ve gelecek için umut verici oluşu ve uğraştığı konunun önemi, içinde bulunduğumuz yılların beyin yılları olarak kabulüne yol açmıştır.

2. Beyin ve Sinir Sisteminin Genel Görünüşü

Beyin ile ilgili şu gerçek çok bilindiği için olsa gerek, hep gözardı ediliyor: beyin vücuda bağlıdır ve onunla sürekli iletişim halindedir. Sinir sistemine veriler yalnızca vücudun değişik yerlerindeki dönüştürücülerden gelir. Dönüştürücüler ışık, ses ya da basınç gibi kimyasal veya fiziksel etkileri elektrokimyasal işaretlere dönüştürürler. Bu dönüştürücülerin bazıları gözdeki ışık duyargaları gibi vücuda dışarıdan gelen işaretlere tepki gösterir, yani dış çevreyi izler. Başka dönüştürücüler ise daha çok vücudun içindeki etkinliklere tepki gösterir. Mide ağrınızın tutması ya da kandaki aside duyarlılık göstermenizde olduğu gibi. Sinir sisteminin hareket çıkışı ise vücuttaki kasların çoğunu denetlemekle görevlidir. Ayrıca beyin hormonlar gibi birtakım kimyasal maddelerin vücuda salınmasını da etkiler.

Beyin ve sinir sisteminde fiziksel katmana bakıldığında, işlemci, sinyal iletim ortamı ve yol verici olarak, sinir sisteminin temel öğesi olan nöron, ya da sinir hücresi görülmektedir. Sinir hücresini oluşturan Dendrit, hücre gövdesi, akson ve akson uçları (sinaps) şekil 4’de gösterilmiştir. Dendritler sinaptik sinyalleri girdi olarak almakta, hücre gövdesi bu sinyalleri bilindiği kadarıyla analog bir yöntemle işlemekte ve üretilen denetim sinyali ya da sinyalleri aksonlar aracılığı ile denetlenecek hedef hücrelere iletilmektedir.

Tipik bir nöron, hücre gövdesi ve dendritleri üzerine dış kaynaklardan gelen elektrik darbelerinden üç şekilde etkilenir. Gelen darbelerden bazısı nöronu uyarır, bazısı bastırır, geri kalanı da davranışında değişikliğe yol açar. Nöron yeterince uyarıldığında çıkış kablosundan (aksonundan) aşağı bir elektriksel işaret göndererek tepkisini gösterir. Genellikle bu tek akson üzerinde çok sayıda dallar olur. Aksondan inmekte olan elektrik işareti dallara ve alt dallara ve sonunda başka nöronlara ulaşarak onların davranışını etkiler. Nöron, çok sayıda başka nöronlardan genellikle elektrik darbesi biçiminde gelen verileri alır. Yaptığı iş bu girdilerin karmaşık ve dinamik bir toplamını yapmak ve bu bilgiyi aksonundan aşağı göndererek bir dizi elektrik darbesi biçiminde çok sayıda başka nörona iletmektir. Nöron, bu etkinlikleri sürdürmek ve molekül sentezlemek için de enerji kullanır fakat başlıca işlevi işaret alıp işaret göndermek, yani bilgi alışverişidir.

Ortalama bir beyinde 10 milyar kadar sinir hücresi vardır. Dolayısıyla sayıları arttıkça beyin işlevlerinin de artacağı açıktır. Nöron sayısı kadar önemli olan bir diğer özellik; nöronların uzantıları aracılığı ile diğer nöronlarla oluşturdukları ilişkilerdir. Bilgi alışverişinin yapıldığı bu ilişki noktaları (sinaps’lar) nöron başına 1000 ile 10000 arasında değişir. Sinapslar, etkiye akım var / akım yok şeklinde tepki gösterir. Demek ki, bir nöron 103 hatta 104 tepki verebilir. 1010 nöron olduğuna göre, sinir sisteminde tepki sayısı ya da bilgisayar deyimiyle söylersek bit sayısı, 10 trilyon ile 100 trilyon arasında değişecektir. Bu bit sayısı 500 sayfalık bir milyon kitabı dolduracak kadar çoktur.

3. Öğrenme ve Bellek

Beynin en önemli işlevlerinden birisi de insanın çevresinde olanları öğrenmesi ve edindiği bilgileri daha sonra kullanmak üzere depolamasıdır. Çevreden gelen uyarıların değerlendirilmesi ve uygun davranışların geliştirilmesi öğrenme yoluyla olmaktadır. Öğrenilen bilginin saklanmasını ise bellek sağlar. Öğrenme çok geniş bir kavram olup görme, işitme, dokunma, tat ve doku duyguları ile algılanan uyarıların beyinde ilişkilendirilme, tekrarlama gibi birden çok beyin işlemi sonucu gerçekleşir. Öğrenmenin doğrudan bir ölçümü yapılamayıp ancak ortaya çıkan davranış değişiklikleri ile değerlendirilebilmektedir.  

Öğrenme biçimleri uyarı yanıt ilişkisine göre asosiye ve asosiye olmayan üzere iki ana gruba ayrılmaktadır. Çevreden gelen tekrarlayan uyarıya karşı oluşan belirli bir yanıtın, zaman içinde meydana gelen değişme, asosiye olmayan öğrenme biçimini oluşturur. Bu öğrenme biçiminde tekbir yanıt ve ona karşı oluşmuş başka bir uyarı ile ilişkilendirilmemiş belirli bir yanıt söz konusudur. Bir alt biçimi olan alışma uyaranın etkinliğinin zaman içinde sönmesi ve ilk ortaya çıkan yanıtın şiddetinin azalmasıdır. Bulunduğumuz odada saatin tik taklarını bir süre sonra duymamamız bu öğrenme biçimi için bir örnektir. Bunun tam tersi olan duyarlılaşmada ise yanıtın şiddeti tekrarlayan uyarı ile artar. Ocak üzerinde çok sıcak olan bir kabı ilk ellediğimizde elimizi hızla geri çekeriz. Daha sonra kap ılıklaşsa bile biz kaba değdiğimizde kabın sıcaklığı ile uyumlu olmayacak şekilde elimizi hızla çekeriz. Bu iki tip öğrenme biçimi, en basit organizmalardan en karmaşık organizmalara kadar tüm canlılarda kullanılır.  

Asosiye öğrenme biçimlerinden birisi, klasik şartlanmadır ve Pavlov’un köpeklerle yaptığı sindirim sistemi çalışmaları en bilinen örneği oluşturur. Daha önce tükrük salgılanmasına neden olmayan bir uyarı (zil sesi), belli bir süre ve aşamadan sonra salgılamaya neden olur. Zil sesini duyduktan sonra yemek verilen köpek, bir süre sonra bunun tekrarlanması sonucunda yemek verilmeden zil sesini duyduğunda tükürük salgısında artış olur. Zil sesi şartlı uyaran, yemek şartsız uyaran, zil karşısında oluşan tükürük salgısı şartlı reflekstir. Şartlı refleksin oluşması için şartlı ve şartsız uyaranların belli sayıda tekrar etmesi gerekir. Pavlov’a göre hayvanlar ve insanlarda öğrenme düşüncelerin ilişkilendirilmesi değil, uyaranların ilişkilendirilmesidir. Rescola ve Wagner bu model üzerindeki çalışmalarında klasik şartlanmanın tek başına şartlı ve şartsız uyaranın birlikteliği ve tekrarlanması sonucu oluşmayacağını ileri sürmüşlerdir. Rastgele bir araya gelen uyarılar bir anlamlılık oluşturmuyorsa ne kadar sık tekrarlasa da öğrenme biçimine dönüşmez. Canlılar tüm olasılık ve bağlantıları değerlendirip birbiriyle ilişkisi olan şartlı ve şartsız uyaranları bir araya getirerek öğrenmeyi gerçekleştirir. Bir başka deyişle beyin, çevredeki birbiriyle bağlantılı ya da ilişkili olayları seçer ve saptar.

Diğer bir önemli asosiyatif öğrenme ise operan şartlı öğrenmedir. Bu öğrenme biçimine deneme yanılma yöntemi de denmektedir. Klasik şartlanma iki uyarı arasındaki bağlantıyı içerirken, operan şartlanma bir uyarı ile canlının bu uyarıya karşı oluşturduğu davranışı içerir. Skinner’in incelediği operan şartlanma modelinde bir kafes içine konan sıçan, bir ışık karşısında bir düğmeye basarak yiyeceğe ulaşacağını öğrenir. Başlangıçta yiyeceğe nasıl ulaşacağını bilemeyen sıçan, birbirinden farklı davranışlar sergiler ve önünde duran düğmeye rastgele basarken yemeğe ulaşır. Bu davranışını birkaç kez tekrarlayıp aynı sonuca ulaşan sıçan, ışık yandığında düğmeye basar ve yiyeceğini alır.

Farklı gibi görünen klasik ve operan şartlanmada temel kurallar aynıdır. Ödüllendirme ve kaçınma mekanizmaları gelişen davranışı belirlemektedir ve her iki şartlanma biçiminde de aynı sinir sistemi mekanizmaları yer alır. Tüm canlılar çevrede olanları ve rastlantıları asosiye öğrenme ile farkeder ve öğrenir. Ancak gerçekte şartlı ve şartsız uyaranlar, öğrenme modellerinde olduğu gibi tek başlarına ve düzenli aralıklarla tekrar etmezler. Canlılar karşı karşıya kaldıkları pek çok uyaran arasında aralarında yaşamını devam ettirmede önemli olan biyolojik olarak anlamlı bir ilişkinin olduğu uyaranlar arasında bağlantı kurar. Bu asosiyatif öğrenme biçimleriyle canlılar birbiriyle ilişkili ve ilişkisiz olayları birbirinden ayırt ediyor ve çevrede olanların nedensel bağlantılarını saptıyor. Hangi uyarıların önemli olduğu, dikkate alınması gerektiği için ya daha önceden sinir sisteminde programlanmış doğru bilgi ya da sonradan öğrenme gerekmektedir. Genetik ve gelişimsel programlama, değişik aşamalarda en basit canlılardan en karmaşık canlı olan insana kadar tüm canlılarda bulunmaktadır. İnsanın yaşamını devam ettirmesi, çevreye uyum sağlaması ve bulunduğu noktadan daha ileriye gitmesi öğrenme, esnek karar verebilme ve farklı uyaranlar arasında yeni bağlantıları farkedebilmesi ile gerçekleşebiliyor.

Edinilen bilginin saklanması ve geri çağrılmasına göre öğrenme ve bellek, iki ana guruba ayrılır. Çevremizde olanlar, evren, insanlar ve yerler ile olan bilgileri, sözcüklerle ifade edilen, tanımlanabilir bellek ya da deklaratif bellek biçiminde saklarız. Algı ve motor yeteneği gerektiren bazı işleri nasıl yapılacağı konusunda sözcüklerle ifade edemediğimiz, tanımlama biçimine getirilmemiş olan refleksif bellek biçimini kullanırız. Deklaratif belleğin oluşması bilinçli bir düşünme sürecini gerektirir. Bu süreç içinde değerlendirme, karşılaştırma ve bir araya getirme gibi bilişsel işlemleri kullanır. Deklaratif bellekten bilgilerin çağrılma işlemi yaratıcı bir süreç olup, yeniden sıralama, yeniden yapılandırma ve orijinal olanı yoğunlaştırma işlemlerini içerir. Bilginin deklaratif olarak depolanması, bizim kişisel algı yapımıza göre ve daha önce edinilmiş bilgilere göre kişiden kişiye farklılık göstererek oluşmaktadır.   

Refleksif bellek ise bir işlemin farkedilmeden çok sayıda tekrarı sonucu zaman içinde birikerek oluşur. Bilinçli düşünme ya da karşılaştırma,değerlendirme gibi kognitif işlemler gerekmeden refleksif bellek oluşur ve genellikle kelimelerle ifade edilmez. Bazı algı ve motor yeteneklerin kazanılması, gramer gibi bazı kuralların öğrenilmesi refleksif bellek ile olmaktadır. Refleksif öğrenme için asosiye ve asosiye olmayan öğrenme biçimleri örnek gösterilebilir. Pek çok işlemde her iki bellek ve öğrenme biçimi de yer alır. Örneğin araba kullanmak başlangıçta deklaratif bellek ile gerçekleşirken bir zaman sonra refleksif belleğe geçer ve artık araba kullanma kuralları her kullanışta sözcüklerle ifade edilmez, kısaca otomatikleşir.

1. Kısa süreli bellek

Kısa süreli belleğin birkaç şekli vardır. Anlık diyebileceğimiz kısa süreli belleğe örnek olarak görsel olaylarla ilgili resimsel bellekten söz edebiliriz. Bu bellek şeklinde görsel uyarıları izleyen ard-hayaller vardır. Kişi bir cisme bir süre baktıktan sonra o cisim görme alanından çıkarılsa bile, bir süre daha bu cismin hayali gözünün önünden silinmez ve kişi bazı ek ayrıntıların farkına varır; sanki görmeye devam eder. Ancak, bu belleğin süresi çok kısa olup çoğunlukla bir saniyeden azdır. Süreyi uzatmak için, görsel uyarının parlaklığını arttırmak ya da bakma süresini çoğaltmak gerekir. Anlık görsel belleği sağlayan mekanizma gözün sinir tabakası nöronlarındaki fiziksel değişimlerdir.

Biraz daha uzun süren kısa süreli bellek, sinir hücreleri arasındaki uyarıcı devrelerde bir süre devam edip giden elektriksel aktivite aracılığı ile gerçekleşir.

Kapalı devreler şeklinde olan ve uyarıcı tepki oluşturan nöron zincirlerinde sinir akımları tekrar tekrar dolaşır (ongoing neuronal activity) ve bu kapalı devrelerde akım dolaştıkça, o şey anımsanır. Akım tükenince o şey unutulur. İngiliz ruh bilimci Alan Baddeley bu belleği çalışma belleği olarak adlandırmaktadır. Bu bellek türü için verilebilecek tipik bir örnek, yeni öğrenilmiş yedi rakamlı bir telefon numarasını anımsayabilmektir. Kısa süreli belleğin ortalama kapasitesi de yedi birimliktir (5 – 9).

Görüldüğü gibi kısa süreli bellek beyne iletilen bilgilerin giriş bölümünde, bir tampon görevini yerine getirmektedir. Alınan bilgiler (görüntü, sözcük veya sayısal bilgi) ilk önce kısa süreli bellekte işleme tabi tutularak gerektiğinde uzun süreli belleğe iletilmektedir.

2. Uzun Süreli Bellek

Uzun süreli bellek, kısa süreli bellekteki nöron zincirlerinde akan elektriksel aktivite gibi dinamik olaylara bağlı değildir. Çünkü böyle olsaydı nöronal aktivite geçici olarak durdurulduğunda, belleğin de tümüyle silinmesi gerekirdi. Örneğin, derin bir anestezi verildiğinde, beyine az oksijen gittiğinde ya da beyin soğutulduğunda kişinin geçmişini tümüyle unutması gerekirdi. Fakat bu durumlarda yalnız kısa süreli bellek bozulmakta, uzun süreli bellek ise sağlam kalmaktadır. Bu bakımdan uzun süreli belleğin, dinamik değil, plastik değişiklikler sonucu oluştuğunu düşünmek daha doğrudur.

Plastik belleğin temelini koşullu ya da koşulsuz reflekslerden gelen sinyallerle değişebilen protein molekülleri oluşturur. Böylece beyinde moleküllerden oluşmuş bir dilin ya da gramerin varlığından söz edilebilir. Yeni protein molekülleri sadece uyarılar (öğrenme) ile oluşmaz, kalıtsal olarak da oluşur. Bir bakıma canlılar kalıtsal olarak eğitilirler. Kalıtsal eğitim kusurlu olduğunda, akıl hastalıklarından ve davranış bozukluklarından söz ederiz.

Moleküler düzeydeki değişiklikler dışında uzun süreli belleğin gelişmesi için nöronlarda şekilsel değişiklikler de oluşmaktadır. Bilindiği gibi, bir sinir hücresinden diğer sinir hücresine kimyasal ve bunun sonucu olarak da elektriksel uyarıların geçtiği kısımlara sinaps denir. Öğrenme nöronlar arasındaki sinapsların sayısında artma; unutma ise sinaps sayısında azalma yapmaktadır.

4. Bellek Sistemi

1. Bilginin alınması 

Beyinde dikkat ve yoğunlaşma işlemlerini beyinde iki bölgede incelemek mümkündür. Beynin ön (frontal) bölümünde daha soyut, arka (parietal,oksipital) bölümünde görsel, işitsel ve motor yeteneklerin işlenmesi ile ilgili bilgiler alınmaktadır ve işlenmektedir. Alınan bilginin tanınması, daha önceki bilgilerle karşılaştırılması yapılarak olur. Tanıma işlemi beyinde derin yapılarda olmak üzere farklı işlevlere yönelik farklı yapılarda gerçekleşir. Bilginin daha sonraki işlemlerinin başlaması aşamasında beyinde bir biçimde tutulması gerekmektedir. Bu, kısa süreli belleğin tekrarlama işlemi ile gerçekleşir. Bu bilgi tutulamıyorsa ya alımında bir bozukluk vardır ya da yeni alınan bilgi bir öncekileri silmektedir.

Bilginin işlenmesi 

Bilginin kodlanması sırasında, bilginin işitsel yönleri yüzeysel ya da otomatik, kavramsal ya da semantik yönleri derin analiz yapılarak işlenir. Bazen bu analiz sırasında sözel bilgi görüntü halini alır ya da tam tersi olur. Her zaman bilgiler kodlanarak işlenmez, bazen değişmeden belli bir form haline dönüştürülerek kullanılır. Bununla bilginin miktarının azaltılması mümkündür. Bilginin ilgili olduğu kavramlar ya da yapıyla ilgili olarak bağlantısının kurulması da üçüncü basamağı oluşturur. Bu bağlantı kurma işlemi sırasında beyin kabuğunun (korteks) değişik bölümlerindeki sinir hücreleri senkron olarak aktive olmaktadırlar.

2. Bilginin depolanması 

Bilginin uzun süreli saklanması, geçici bellekten kalıcı belleğe dönüştürülmesi işlemine konsolidasyon denmektedir. Kaza sonrası görülen geriye dönük unutma olayında yeni bilgilerin konsolidasyonun tam olmamasından kaynaklanan yeni olayların unutulması görülür. Depolama, özellikle iki taraflı temporal lop hasarında bozulur. Bellek kayıtları bir kez oluşup hep aynı kalan yapılar değildir ve sürekli yeni kayıtlar ile birlikte tekrar tekrar organize olurlar.

3. Bilginin hatırlanması

Bellek kayıtlarının kullanılabilmesi için tekrar aktif olmaları gerekmektedir. Geri çağırma işleminde de temporal lop ve iç yapıları önem taşımaktadır. Bazen bilginin saklanmasında bir bozukluk yok iken geri çağırma işlemi bozulabilir. Bellek kayıtlarının geri çağırılmasında doğru ve yerinde olanların seçilmesi önemlidir. Tarama işlemi dediğimiz bu basamakta bir bozukluk varsa konfobulasyon dediğimiz kontrol dışı yanlış sözel yanıtların oluşumu ortaya çıkar. Kişi tam doğru olanı bulamadığından o an geri gelen bilgiler neyse onları ifade eder. Tarama işleminin bozulması, bellek kayıtlarının zayıflamasında da görülür. Bu durum sıklıkla beynin ön bölümü olan frontal lobun hasarında görülür. Her iki beyin yarı küresinin birbirinden ayrıldığı durumlarda da sol beyin yarı küresi, diğer beyin yarı küresinden tam bilgiyi alamadığından yine aynı durum, konfobulasyon görülmektedir.

Sonuç olarak bellek ve öğrenme değişik biçimlerde olmaktadır ve belli aşamalarda gerçekleşmektedir. Bu işlemler sırasında beyinde farklı sistemler ve yapılar bir arada çalışmaktadır. İnsanın yaşamını devam ettirebilmesi ve davranışlarının gelişmesinde bu sistemler yer almaktadır.

2. Bilgisayarlar 

Sistem olarak incelersek; insan, dış dünya ile ilişki kurabilen, dış dünyadan gelen uyarıları değerlendiren, bunlara anlamlı cevaplar veren bir sistemdir. İnsan dış dünyadan gelen uyarıları beş farklı kanal ile alır. Gözler görür, kulaklar işitir, burun koklar, dil tadar ve deri dokunur. Bu şekilde toplanan uyarılar beyne iletilir. Beyin bu verileri işler. Veriler birbiri ile ilişkilendirilir, bilgi haline getirilir ve saklanır.

Bilgisayarların veri toplama kanalları biraz daha değişiktir ama aynı işlevler bilgisayarlar için de söz konusudur. Klavye ile veri girişi yapılabileceği gibi, seri ve paralel çıkışları ile bilgi alış verişinde bulunulabilir. Son zamanlarda onsuz yaşayamayacağımıza göre, fareyi de veri girişi tarafına koymak gerekir. Gelen veriler bilgisayar içinde işlenir ve saklanır.

Bilgisayarların yapısını, birbirinin üzerine oturan katlardan oluşan bir binaya benzetebiliriz. En alt katlar donanıma aittir. Donanımın üzerine yazılım katmanları, daha sonra da veri katmanı gelir.

1. Donanım 

Bu katlardan sadece donanım fizikseldir; elle tutulur, gözle görülür. Donanım kendi içinde birkaç kata yayılır. Günümüz bilgisayarları elektronik temellidir. Bu nedenle en alt kat, elektronik devreler katıdır. Bilgisayarcıların 200 MHz gibi sayılarla bahsettikleri, elektronik katmanının çalışma hızıdır.          

Elektronik devrelerin üzerinde doğru / yanlış gibi iki değer alabilen mantık devreleri vardır. Hepimizin her gün binlerce defa yaptığı evet / hayır, doğru / yanlış kararları, bu devrelerde yapılmaya çalışılır. Mantık devrelerinin ikili değerli olması, sadece bu günkü teknolojiden dolayıdır. Daha fazla durumlu mantık devreleri olsaydı gene de bilgisayarlarımız çok fazla değişmeyecekti.        

Donanımın bir üst katmanında artık daha işlemsel yapılar yer almaya başlar. Bu yapılar arasında bilgilerin depolandığı bellek, verilerin işlendiği işlemci, dış dünyaya açılan pencere olan girdi çıktı birimleri sayılabilir.

2. Yazılım

Donanımın bir üstüne baktığımızda artık elle tutulan yapılar bitmiştir. Nasıl kişilik, bellek elle tutulamazsa, yazılım katmanları da elle tutulamaz. En alt yazılım katmanı işletim sistemidir. İşletim sistemini bilgisayarımızın karakteri olarak düşünebiliriz. Birkaç işletim sistemi adı vermemiz gerekirse MS-DOS, MS-Windows, Unix sayılabilir.  

İşletim sisteminin üzerinde uygulama yazılımları yer alır. Uygulama yazılımları, bizim bilgisayar kullanarak iş yapmamızı sağlayan yazılımlardır. Bunların arasında Excel gibi tablolama, Word gibi kelime işlemciler sayılabileceği gibi bir muhasebe, ya da mühendislikte kullanılan bir çizim yazılımı sayılabilir. Bu arada bilgisayar oyunlarının da bu sınıf içinde olduğunu belirtmek gerekir.

3. Veri 

En üst katmanda veriler yer alır. Bilgisayardaki en değerli öğe bir çoğumuzun düşündüğünün tersine donanım ve yazılım değil verilerdir. Bir şanssızlığın bilgisayarınızı kullanılamaz hale getirdiğini düşünün. Eski donanım ve yazılımınızın aynısını tekrar satın alabilirsiniz, ama verilerinizi satın alamazsınız. Bu nedenle verilerin sık sık kopyalanıp, kopyaların emin bir yerde tutulması önerilir. Bu duruma tam bir benzetme olmasa da hafızasını kaybetmiş bir insanı düşünebilirsiniz. Bu gün için beyindeki bilgileri, bilgisayarlarda olduğu gibi, bir dış ortamda saklama olanağımız yoktur.

4. Bellek

Bilgisayarda bellek bir raf sistemine benzer. Her rafın bir numarası vardır. Bilgiyi saklamak için önce bir raf seçilir ve bilgi rafa konur. Daha sonra bilgiye gereksinim duyulduğunda rafın numarası verilerek bilgi geri alınır. Bilgiye ulaşmak için rafın numarasının bilinmesi şarttır.

Bilgisayarda bellek, ekonomik nedenlerle bir hiyerarşik yapı oluşturur. Bellek hızlandıkça pahalılaşır. En hızlı ve en pahalı bellek, işlemcinin içindeki “register” bellektir. Register kısa süreli veri tutmak için kullanılır. Örneğin üç sayıyı toplarken, önce ikisini toplayıp, sonuca üçüncü sayıyı ekleme işleminde ara sonucun register’da tutulması ve işlem biter bitmez register’in boşaltılması, register kullanımı için uygundur. Register’ları RAM(random access memory) bellek izler. RAM de register’lar gibi geçici olarak bilgi tutar. İşlemcinin üzerinde çalıştığı veriler ve bu veriler ile ilişkili olabilecek veriler RAM’de tutulur. İşlemci veri ile işini bitirince RAM’deki veriler de uzun süreli bellek olan diske yazılır. Hem register hem de RAM bilgiyi elektronik olarak tutarlar. Bilgiye erişim de elektronik hızlarda olur. Bu avantajlara karşı RAM’in kötü bir tarafı vardır. Elektrik olmadan hatırlayamadığından dolayı elektrik kesildiğinde içindeki bilgiler kaybolur.

Disk, RAM’a göre çok daha yavaş olmasına karşın hiyerarşide uzun süreli bilgi saklanabilecek bir ortamdır. Bundan başka bilginin disk gibi manyetik ortamda saklandığı teyp ve disketler vardır. Bunlar bilgiyi manyetik olarak sakladıkları için daha yavaştırlar. Ayrıca manyetik ortamlar dışında optik ortamlarda bilgi saklamak olasıdır. Bunun en güzel örneği CD-ROM’lardır.

3. Bilgisayar Ağları 

İşlemci, bellek, çevre birimler gibi çeşitli donanım elemanları ve işletim sistemi ve uygulama programları gibi oldukça kapsamlı yazılım elemanları içeren bir bilgisayar sistemi oldukça karmaşık bir yapıdadır. Bu karmaşık yapıdaki bilgisayar sistemleri bir bilgisayar ağı yaratacak şekilde birbirine bağlandığında ortaya çok daha karmaşık yapılar çıkmaktadır. Bir bilgisayar ağının genel görünümü şekil 7’de verilmiştir. Burada aslında tek bir bilgisayar ağı olmadığını, birbiri ile gerek hiyerarşik gerek başka yapılarda ilişkilendirilmiş bir çok bilgisayar ağı olduğunu vurgulamak gerekir. Şekilde görüldüğü gibi bu ağlar birbirine tekrarlayıcılar, köprüler ve yol atayıcılar ile bağlanmışlardır.  

Tasarımcılar karmaşık yapıdaki sistemleri, biraz da doğayı gözlemleyerek, ya hiyerarşik yapıda, ya da bundan daha basit bir yapı olan katmanlı yapıda tasarlamaktadır. Buradaki genel amaç, bir sistemi meydana getiren alt sistemler ve alt sistemler arasındaki karmaşık arabirimlerin sayısını azaltarak tüm sistemin genel tasarım ve üretim karmaşıklığını azaltmaktır. Katmanlı yapıların karmaşıklığı, hiyerarşik yapıların karmaşıklığından daha azdır. Katmanlı yapılarda alt sistemler arasında sadece iki arabirim ilişkisi bulunmaktadır. Dolayısıyla gerek bilgisayar sistemlerinin gerek bilgisayar ağlarının tasarımında katmanlı yapılar tercih edilmektedir.

Bir bilgisayar ağını oluşturan donanım ve yazılım elemanları, işlevleri açısından katmanlar halinde organize edilmektedir. Burada bir alt katmanın bir üst katmana verdiği servisten söz edilebilir. Servis aslında alt katmanda tanımlanmış ve üst katman tarafından kullanılmakta olan bir işlevden ibarettir. Bu servislerin kullanılmasında geçerli temel kural şöyledir. Birbirine komşu olan üç katmanı önce i-1 i ve i+1 olarak numaralandıralım. Orta katman i, sadece alt katman i-1 ve üst katman i+1’de tanımlanan servislere erişebilir, daha alttaki ve üstteki katmanların servisleri i tarafından kullanılamaz. Bu kuralın temel nedeni katmanlar arasındaki ilişkileri en aza indirmektir.

Benzer yada aynı katmanlı yapıda olan iki sistem, veya iki bilgisayar arasında, aynı seviyedeki iki katman arasında bir protokol tanımlanabilir. Katmanlar arası bir protokol, her iki katmanın birbiriyle bilgi alışverişinde bulunmasını sağlayacak kuralların tümünden oluşur. Katmanlar arası sanal olarak tanımlanabilecek bilgi alışverişi, gerçekte bilginin alt ve üst katmanlar aracılığı ile bir sistemden diğer sisteme aktarılması sayesinde yapılabilmektedir. Bilginin gerçekten iki sistem arasında belirli bir formda aktarılması, bu sistemlerin en alt katmanı olan fiziksel katmanlar aracılığı ile gerçekleştirilmektedir. Bir sistemin katmanlı yapısı, katmanların arabirim işlevleri ve katmanlar arası protokollerin tümü bilgisayar ağları terminolojisinde bir bilgisayar ağı mimarisi olarak anılmaktadır.

Bilgisayar ağ mimarileri arasında ISO OSI referans modeli, TCP/IP, IBM’in SNA, DEC’in DECNET vb. mimariler sayılabilir. Burada sadece güncel olduğu için internet’i ayakta tutan TCP/IP ağ mimarisinin özellikleri kısaca tanıtılacaktır.

TCP/IP ağ mimarisi basit olarak dört katmandan oluşmaktadır. En eski bilgisayar ağı mimarisi olan TCP/IP ağ mimarisi, bilgisayar ağlarındaki gelişmelerin önemli bir bölümünü oluşturan Arpanet/İnternet araştırma geliştirme çalışmaları sonucunda elde edilmiştir. Yaklaşık olarak 2000 RFC belgesi, bu mimariyi oluşturan tüm protokolleri ve yapıları tanımlar.

TCP/IP ağ mimarisi katman yapısı, en üst katmandan en alt katmana doğru, katmanların çok kısa işlevsel tanımlarını da içerecek şekilde şöyledir.

Katman 4. Uygulama (Application) katmanı : Ağı kullanan uygulama programları ve bunlar arasındaki FTP (dosya aktarımı), TELNET (uzaktaki bilgisayarlara erişim ve login), HTTP (World Wide Web erişimi) vb. protokoller ve uygulamalar bu katmanı oluşturmaktadır.

Katman 3. Aktarım (Transport) katmanı : Uçtan uca hatasız mesaj gönderme bu katmanın görevidir. TCP ve UDP protokolleri bu katmandadır.

Katman 2. Ağ (Internet) katmanı : Veri paketlerinin iletimi, ağ içinde farklı yollardan yollanması ve tıkanıklıkların idaresi bu katmanın görevleri arasındadır. Internet’in doğru ve etkin çalışmasını sağlayan en önemli katmandır. IP ve ICMP protokolleri bu katmandadır.

Katman 1. Ağ erişim (Network access) katmanı : İletim ortamının fiziksel özellikleri bu katmandadır. Birbirine doğrudan bağlı iki nokta arasında iletim, bu katmandaki tanımlar çerçevesinde yürütülür.

Buraya kadar beyin, sinir sistemi, bilgisayar ve bilgisayar ağları konusunda genel bilgiler verilmiştir. Amaç bunlar arasında bir karşılaştırma yapabilme zemininin hazırlanmasıdır.

4. Beyin Bilgisayar Karşılaştırması

Beyin ve sinir sistemini bir bütün olarak alıp bilgisayarlar ve bilgisayar iletişimi ya da ağları ile benzerliklerini saptamak veya karşılaştırmak başlangıçta radikal görünebilir. Bilindiği gibi bilgisayarların ilk ortaya çıktığı zamanlarda ve daha sonraları, bilgisayarın insan beyninin işlevlerini yerine getirip getiremeyeceği açısından devamlı olarak bir değerlendirilmesi yapılmış, bu değerlendirmede hız, bellek kapasitesi, işlevsel zenginlik, zeka v.b. kriterler kullanılmıştır. Bilgisayarların keşfedildiği ve üretildiği ülkelerde ve ülkemizde 70’li yılların başında ortaya atılan bilgisayar sözcüğünden önce, elektronik beyin sözcüğünün sıkça kullanıldığını görüyoruz. Alt başlıklarda beyin-bilgisayar karşılaştırması, beyin/sinir sistemi-bilgisayar/bilgisayar iletişimini de içine alacak şekilde genişletilmekte ve bu iki ayrı yapının birbiriyle bir benzerliğinin olup olmadığı yapısal ve karmaşıklık yönünden incelenmektedir.

1. Yapısal Karşılaştırma

Beyin ve sinir sisteminin bilgisayar ağı benzeri bir katman yapısının olup olmadığını anlamak için çok erken olduğu rahatlıkla söylenebilir. Beyin ve sinir sisteminde bir katman yapısı eğer tanımlanabilir ise, bu yapıda bir fiziksel katman olduğu açıktır. Fiziksel katmanı oluşturan temel öğeler beyin, beyincik, omurilik, gangliyonlar, nöronlar, aksonlar ve miyelin hücreleridir. Bu fiziksel katmanda elektriksel ve kimyasal sinyaller iletilmektedir.

Fiziksel katman üzerinde katmanlı bir yapı var olup olmadığı, var ise kaç katman olduğu, katmanların işlevlerinin ve katmanlar arasındaki servis ilişkilerinin neler olduğu günümüzdeki açık sorulardır. Acaba katmanlar arasında belirli protokoller var mıdır? Bu protokollerin özellikleri ve karmaşıklıkları nelerdir? Katman başına kaç protokol vardır? Protokollerin işleyişi, örneğin zamanlaması ve güvenilirliği nasıldır? Tüm bu sorulara cevap vermek için henüz çok erkendir.

Bilgisayar ağlarında tekrar ediciler (repeaters) fiziksel katmanda çalışmakta, sinyal gücünü arttırarak sinyalin uzun bir mesafeye taşınmasını sağlamaktadır. Çünkü hat üzerindeki kayıplar dolayısıyla sinyal gücü zayıflamaktadır. Bunlara iki yönlü amplifikatörler olarak bakılabilir. Beyin ve sinir sisteminde ise tekrar edicilere benzer yapıları miyelin hücreleri (Schwann hücreleri) ve aksonlar oluşturmaktadır. Miyelin hücrelerine bir cins dağıtık tekrarlayıcılar gözüyle de bakılabilir.

Bilgisayar ağlarında köprüler (bridges) veri bağı katmanında çalışmakta, veri çerçevelerinin veri bağı katmanındaki adresler açısından filitrelenmesini ve akışının denetlenmesini sağlamaktadır. Beyin ve sinir sisteminde benzer yapıları gangliyonlar ve nöronlar oluşturmaktadır. Gangliyonlar aksiyon potansiyellerinin bir cins dağıtım ya da anahtarlama merkezleridir. Yol atayıcılar (routers) ağ katmanında çalışmakta ve veri paketlerinin ağ katmanındaki adresler açısından filitrelenmesini ve akışının denetlenmesini sağlamaktadır. Beyin ve sinir sisteminde benzer yapıları yine gangliyonlar ve nöronların oluşturmakta olduğu düşünülebilir. Fakat katmanlı bir yapının var olup olmadığı bilinmediğinden aradaki farklar tam olarak açık değildir.
 

Ölçüt olarak karmaşıklığı daha iyi bilinen bir bilgisayar ağı olan internet’in karmaşıklığı göz önüne alınabilir. İnternet günümüzün en karmaşık bilgisayar ağı ya da bilgisayar ağları federasyonudur. İnternet’te milyonlarca kullanıcı, milyonlarca adreslenebilir bilgisayar veya ağ cihazı bulunmaktadır. Veri sinyallerinin iletim hızı 200,000-300,000 km/sn, verinin iletim hızı 10,000-100,000,000 b/sn (ikili/saniye) aralığındadır. Kullanıcıların ya da bilgisayarların aynı anda bağlantı yapabilecekleri bilgisayar sayısı onlu/yüzlü sayılar seviyesindedir. Bilgi saklama kapasitesi, bellek kapasitesi olarak giga/tera sekizli seviyesindedir.

Beyin ve sinir sistemine bakılacak olursa en karmaşık iletişim/denetleme sistemlerinden biri olduğu söylenebilir. Sinir sisteminde toplam olarak bir ila on milyar nöron olduğu varsayılmaktadır. Veri sinyallerinin iletim hızı azami 100 m/sn civarındadır ve ışık hızının çok altındadır. Saniyede gönderilebilen ikili olarak veri iletim hızını belirtmek henüz olası değildir. Denetlenen hücre ve nöron sayısı ve bunların artış hızı gelişme çağında çok yüksektir, ergenlikte belki bir süre sabit kalmaktadır ve daha sonra yaşlandıkça azalmaktadır. Toplam sayıların evrim sebebiyle artıp artmadığı tartışma konusudur. Nöronların aynı anda bağlantı yapabilecekleri nöronların sayısı onbinli sayılar seviyesindedir. Bellek kapasitesinin canlılar arasında farklılıklar gösterdiğini, fakat bir bilgisayarda olduğu gibi kesin değerlerle henüz ölçülemediğini belirtebiliriz.Tüm bu karmaşıklık karşılaştırmalarında, farklı ölçütler kullanıldığında farklı sonuçlar elde edildiği açıktır.

Beyin ve sinir sisteminin tüm özelliklerinin, iç yapısının ve nasıl çalıştığının günümüzde tam olarak bilinmemesi sağlıklı bir karşılaştırma yapmada sorunlar doğurmaktadır. Diğer taraftan, bilgisayarlar ve bilgisayar ağları belirli bir evrim içinde insanlar tarafından tasarlanmakta, üretilmekte ve çalıştırılmaktadır. Dolayısıyla en ince detaylarına kadar bilinmektedir. Benzer bir detay bilgi artışı beyin ve sinir sisteminde de sağlandığında çok daha sağlıklı bir karşılaştırma yapma mümkün olabilecektir.