Boş Beyin – Robert Epstein

Önsöz

Bu makale, özellikle nörobilim ve beyin çalışmaları üzerine eleştirel bir bakış sunmaktadır. Her ne kadar konu doğrudan nöroloji ve psikoloji ile ilgili görünse de yapılan eleştirinin doğası oldukça felsefidir. İnsana dair anlaşılması güç bir konuyu, belirli bir çerçeve ya da makalenin deyişiyle bir “metafor” aracılığıyla anlamaya çalışmanın ne kadar sınırlayıcı olabileceğini tartışır. İnsan zihnini anlamlandırma çabasında onu bir bilgisayar gibi görmenin ve bu doğrultuda deneyler ile teoriler geliştirmenin artık fayda sağlamadığı, hatta faydadan çok zarar vermeye başladığı öne sürülmektedir. Herhangi bir çerçeve ya da model belli bir noktaya kadar yararlı olabilir; fakat haddini aşarak konuyu anlamaya yönelik tüm çabaları domine etmeye başladığında, yarardan çok zarar verir. Epstein’e göre şu anda durum tam da budur: insanlara beynin nasıl işlediğini sorun ve bunu bilgisayar metaforuyla açıklayın dediğinizde, bunu yapamadıklarını görürsünüz. Bu, tıpkı dünyada yalnızca tek bir dil konuşuluyormuş gibi varsayarak insanlardan başka bir dili konuşmalarını istemek kadar absürt bir hâl almıştır.

Makalenin ilginç bir diğer yönü, insan beynini anlamaya dair farklı modellerin varlığını hatırlatması ve bunlar üzerinde daha fazla durmamız gerektiğini vurgulamasıdır. Beynin bir bilgisayar olmadığını, aksine bilgisayarlardan çok daha farklı bir “organizma” olduğunu iddia etmektedir. Diğer bir deyişle “bilgisayar modeli” yerine “organizma modeli” önermektedir. Bu model, konuyu anlamaya dair birçok açıdan daha özgürleştirici bir bakış açısı sunmaktadır. Bu organizma modeline bir katkı olarak ben de “doğaçlama modelini” ortaya koyuyorum. Bu, kendi doktora tezimin bir parçası olarak geliştirdiğim, ancak hâlen doldurulması gereken boşlukları olan bir modeldir. Bunu herhangi bir kesin yanıt olarak değil, üzerinde düşünülebilecek bir öneri olarak sunuyorum.

Doğaçlama kavramı genellikle sanat alanında tartışılır ve kullanılır. Bir sanatçının planından saparak içinden geldiği gibi bir performans sergilemesi durumunda buna “doğaçlama performans” deriz. Ben ise doğaçlamanın yalnızca sanat alanında değil, günlük yaşamın her anında ve her düşünme eylemimizde mevcut olduğunu ileri sürüyorum. Biz organizmalar olarak sürekli bir doğaçlama hâlindeyiz. Yeni biriyle tanıştığımızda, yeni bir ortama girdiğimizde, bir yere yürürken çevremizde gerçekleşen olaylara sürekli yeni tepkiler üretiyoruz. Bunun ardında değişmez bir algoritma olmasından ziyade, anlık yeniden üretim kapasitesinin bulunduğunu düşünüyorum. Bu kapasiteyi farklı kılan şey, kendini sürekli yeniden yaratabilme gücüdür. Eğer çalışmıyorsa ya da uymuyorsa anında değiştirilebilir. Eğer insan zihni bilgisayar gibi sabit bir yapı olsaydı sanırım çoktan ölmüş olurduk.

Doğaçlamayı bir hareket biçimi olarak düşünebiliriz. Hareket ederken eylemlerimiz iki tür faktör tarafından yönlendirilir: (1) dışsal ve (2) içsel. Dışsal faktörler duyular aracılığıyla algılanır ve sesler, ışıklar, kokular vb. her şey olabilir. Öte yandan içsel faktörler bellek, duygular, hisler ve düşüncelerle ilgilidir. Biz sürekli olarak dışsal faktörlere, içsel faktörler aracılığıyla tepki veririz ve karşılık veririz. Bu anlamda, bu ikisi her zaman birbirleriyle etkileşim hâlindedir. Bu süreklilik gösteren etkileşim ise eylemle sonuçlanır. Ne var ki bu etkileşimin nasıl işlediğini yöneten temel mekanizma—ya da “algoritma”—hâlâ belirsizdir. Ben, bu etkileşimin altında yatan mekanizmanın doğaçlama olabileceğini öne sürüyorum. Diğer bir deyişle, belirli bir algoritmayı takip etmek yerine zihnin sürekli bir doğaçlama hareketinde bulunduğunu düşünüyorum. Bu bağlamda, zihnin kendi algoritmasını sürekli yeniden yazdığı ve dışsal faktörler ışığında kendini yeniden yarattığı, biz daha anne karnındayken başlayan ve ancak ölmemizle son bulan bir doğaçlama hareketi olduğunu ileri sürüyorum.

Bu model henüz yapım aşamasındadır ve umarım ileride daha kapsayıcı bir çalışma olarak sunabilirim. Şimdilik yalnızca bir görüş, bir hipotez düzeyindedir. Bu modelden burada bahsetmemin amacı, size bilgisayar karşıtı ve organizma modeline daha yakın bir insan zihni anlama yaklaşımı sunmaktır.

Furkan Yazıcı

2025, Yeni Zelanda, Hamilton.

---

Ne kadar uğraşırlarsa uğraşsınlar, hiçbir zaman Bethooven’ın 5. Senfonisinin bir kopyasını beyinde bulamayacaklar—ya da kelimelerin, imajlarin ya da herhangi bir dil bilgisi kuralının ya da çevresel bir etkenin kopyasını. İnsan beyni tabii ki de boş değil. Fakat beyin insanların içerdiğini düşündüğü çoğu şeyi içermiyor—hatta ‘anılar’ kadar basit şeyleri bile.

Beyin hakkındaki hatalı düşüncelerimizin derin tarihsel kökleri var, ancak 1940’larda bilgisayarların icadı bu konuda özellikle kafamızı karıştırdı. Yarım yüzyıldan fazla bir süredir, psikologlar, dil bilimciler, sinir bilimciler ve insan davranışları üzerine çalışan diğer uzmanlar insan beyninin bir bilgisayar gibi çalıştığını öne sürüyorlar.

Bu düşüncenin ne kadar boş olduğunu görmek için bebeklerin beynini ele alabiliriz. Evrim sayesinde, insan yenidoğanları, diğer tüm memeli türlerinin yavruları gibi, dünyaya onunla etkili bir şekilde etkileşim kurmaya hazır bir hâlde gelir. Bebeklerin görüşü bulanıktır, ancak insan yüzüne özellikle dikkat ederler ve kısa sürede annesini tanıyabilir hâle gelirler. Konuşma dışı seslere kıyasla insan seslerini tercih ederler ve temel konuşma seslerini birbirinden ayırt edebilirler. Bu da bize gösteriyor ki sosyal bağlar kurmak üzere olagelmişiz.

Yeni doğmuş sağlıklı bir bebek de bir düzine reflekse sahiptir—bunlar hayatta kalmak için önemli olan, dışarıdan gelen etkilere karşı verilen otomatik reaksiyonlardır. Yanağını okşayan bir şeye doğru kafasını çevirir ve ağzına gelen her şeyi emer. Su altındayken nefesini tutar. Eline sıkıştırılan şeyleri o kadar güçlü şekilde sıkar ki neredeyse kendi ağırlığını kaldırabilir. Belki de en önemlisi, yenidoğanlar güçlü öğrenme mekanizmalarıyla donatılmıştır; bu mekanizmalar onların hızla değişmelerine ve dünyalarıyla, atalarının karşılaştığı dünyadan farklı olsa bile, giderek daha etkili bir şekilde etkileşime girmelerine olanak tanır.

Duyular, refleksler ve öğrenme mekanizmaları—başlangıçta sahip olduğumuz şeyler bunlardır ve düşündüğünüzde aslında bunlar oldukça fazladır. Eğer doğduğumuzda bu kapasitelerden herhangi biri eksik olsaydı muhtemelen hayatta kalmakta zorlanırdık.

Ancak bizde doğuştan var olmayan bazı şeyler de var: bilgi, veri, kurallar, yazılım, algoritmalar, programlar, modeller, bellek, imajlar, işlemciler, alt programlar, kodlayıcılar, kod çözücüler, semboller, bellek tamponları. Bunlar dijital bilgisayarların kısmen akıllı davranmasını sağlayan tasarım elementleridir. Biz bunlarla doğmamakla kalmadık, aynı zamanda bunlara hiçbir zaman sahip olmuyoruz da.

Biz ne kelimeleri ne de onları kullanmamızı sağlayacak kuralları depoluyoruz. Biz görsel stimülasyonun temsilini yaratıp onları kısa-dönemli hafızada depolayıp sonra da bu temsilleri uzun-dönemli hafıza cihazına aktarmıyoruz. Biz bilgileri ya da imajları ya da kelimeleri hafıza kayıtlarından geri çağırmıyoruz. Bilgisayarlar bunların hepsini yapar, fakat organizmalar yapmaz.

Bilgisayarlar, kelimenin tam anlamıyla, bilgiyi işlerler – numaraları, harfleri, kelimeleri, formülleri, imajları. Bilgi öncelikle bilgisayarların kullanabileceği bir formata göre kodlanmalıdır, bu da bir ve sıfır dizileri demektir (‘bits’) ve bunlar da küçük parçalara ayrılmaktadır (‘bytes’). Benim bilgisayarımda her byte 8 bits içerir ve o bitlerin belirli bir dize hâline gelişi d harfi yerine, başka bir dize o harfi ve başka bir dize de g harfi yerine geçer. Yan yana, o üç byte dog kelimesini oluşturur. Tek bir imaj, mesela kedim Henry’nin masaüstümdeki fotoğrafı, bilgisayara bir kelime değil bir imge beklemesi gerektiğini söyleyen özel karakterlerle çevrili milyonlarca bu şekildeki byte’ın (‘bir megabyte’) çok belirli bir örüntüsüyle temsil edilir.

Bilgisayarlar, kelimenin tam anlamıyla, bu desenleri elektronik bileşenlere kazınmış farklı fiziksel depolama alanları arasında bir yerden bir yere taşır. Bazen bu desenleri kopyalarlar, bazen de çeşitli şekillerde dönüştürürler – örneğin, bir yazıdaki hataları düzelttiğimizde ya da bir fotoğrafı rötuşladığımızda olduğu gibi. Verilerin bu dizilerini taşımak, kopyalamak ve bunlar üzerinde işlem yapmak için bilgisayarların izlediği kurallar da bilgisayarın içinde saklanır. Bir araya geldiğinde bu kurallar bütünü “program” ya da “algoritma” olarak adlandırılır. Birlikte çalışan algoritmalar grubu ise bize bir şey yapmamızda yardımcı olur (örneğin, hisse senedi almak ya da çevrim içi bir randevu bulmak gibi). Buna da “uygulama” denir – günümüzde çoğu kişinin söylediği gibi kısaca “app”.

Beni bu bilgisayarlara kısa giriş için bağışlayın, fakat açık olmam gerekiyor: bilgisayarlar gerçekten dünyanın sembolik temsilleri üzerinde çalışır. Gerçekten depolar ve geri çağırırlar. Gerçekten işlerler. Gerçekten fiziksel hafızaları vardır. Yaptıkları her şeyde, istisnasız, gerçekten algoritmalar tarafından yönlendirilirler.

Öte yandan insanlar böyle değildir – hiç olmadılar, hiç de olmayacaklar. Bu gerçek ortadayken neden bu kadar çok bilim insanı zihinsel yaşamımızdan sanki biz bilgisayarmışız gibi söz ediyor?

Yapay zekâ uzmanı George Zarkadakis, In Our Own Image (2015) adlı kitabında, insanların insan zekâsını açıklamaya çalışırken son 2.000 yıl boyunca başvurduğu altı farklı metaforu anlatır.

En eski metaforda, sonunda İncil’de de yer bulan anlatıya göre, insanlar balçıktan ya da topraktan yaratılmış ve ardından akıllı bir tanrı onların içine ruhunu üflemiştir. Bu ruh, en azından dil bilgisel açıdan, zekâmızı “açıklamış” oluyordu.

MÖ 3. yüzyılda hidrolik mühendisliğinin icadı, insan zekâsının hidrolik bir modelinin yaygınlık kazanmasına yol açtı. Buna göre, bedendeki farklı sıvıların – yani “hıltların” – akışı hem fiziksel hem de zihinsel işlevlerimizi açıklıyordu. Bu hidrolik metafor, tıp uygulamalarını da sekteye uğratarak, 1.600 yıldan fazla bir süre varlığını sürdürdü.

1500’lere gelindiğinde, yaylar ve dişlilerle çalışan otomatlar icat edilmişti; bu durum, sonunda René Descartes gibi önde gelen düşünürlere, insanların karmaşık makineler olduğunu ileri sürme ilhamını verdi. 1600’lerde Britanyalı filozof Thomas Hobbes, düşünmenin beyindeki küçük mekanik hareketlerden kaynaklandığını öne sürdü. 1700’lere gelindiğinde ise elektrik ve kimya alanındaki keşifler insan zekâsına dair yeni teorilere yol açtı – bunlar da büyük ölçüde mecazi nitelikteydi. 1800’lerin ortalarında ise iletişimdeki yeni gelişmelerden etkilenen Alman fizikçi Hermann von Helmholtz, beyni telgrafa benzetti.

Matematikçi John von Neumann, insan sinir sisteminin işlevinin “ilk bakışta dijital” olduğunu kesin bir dille ifade etti ve dönemin hesaplama makinelerinin bileşenleriyle insan beyninin bileşenleri arasında peş peşe paralellikler kurdu

Her bir metafor, ortaya çıktığı dönemin en ileri düşünce tarzını yansıtıyordu. Nitekim, 1940’larda bilgisayar teknolojisinin doğuşundan sadece birkaç yıl sonra, beynin bir bilgisayar gibi işlediği söylenmeye başlandı; burada fiziksel donanımın rolünü bizzat beyin, yazılımın rolünü ise düşüncelerimiz üstleniyordu. Günümüzde geniş ölçüde “bilişsel bilim” olarak adlandırılan alanı başlatan dönüm noktası, psikolog George Miller’ın Language and Communication (1951) adlı kitabının yayımlanmasıydı. Miller, zihinsel dünyanın bilgi kuramı, hesaplama ve dil bilimden alınan kavramlarla titizlikle incelenebileceğini öne sürdü.

Bu düşünce tarzı, matematikçi John von Neumann’ın The Computer and the Brain (1958) adlı kısa kitabında en uç ifadesini buldu. Von Neumann, insan sinir sisteminin işlevinin “ilk bakışta dijital” olduğunu kesin bir dille ortaya koydu. Her ne kadar beynin insan akıl yürütmesi ve belleğindeki rolüne dair gerçekte çok az şey bilindiğini kabul etse de dönemin hesaplama makinelerinin bileşenleriyle insan beyninin bileşenleri arasında peş peşe paralellikler kurdu.

Bilgisayar teknolojisi ve beyin araştırmalarındaki sonraki gelişmelerle birlikte, insan zekâsını anlamaya yönelik iddialı, disiplinler arası bir çaba yavaş yavaş şekillendi; bu çaba, insanların da tıpkı bilgisayarlar gibi bilgi işleyiciler olduğu fikrine sıkı sıkıya bağlıydı. Günümüzde bu çaba binlerce araştırmacıyı kapsıyor, milyarlarca dolarlık fon tüketiyor ve hem teknik hem de popüler makale ve kitaplardan oluşan geniş bir literatür ortaya çıkarıyor. Ray Kurzweil’in How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed (2013) adlı kitabı bu bakış açısına örnektir; kitap, beynin “algoritmaları”ndan, beynin “veri işlemesi”nden ve hatta yapısının yüzeysel olarak tümleşik devrelere benzemesinden söz eder.

Bilgi işleme (Information Processing, IP) metaforu, günümüzde hem gündelik yaşamda hem de bilimlerde insan zekâsına dair düşünceye egemen durumdadır. Akıllı insan davranışına dair neredeyse hiçbir söylem bu metaforu kullanmadan ilerleyemez; tıpkı belli dönemlerde ve kültürlerde akıllı insan davranışına dair hiçbir söylemin bir ruh ya da tanrıya atıf yapmadan ilerleyememesi gibi. Günümüz dünyasında IP metaforunun geçerliliği çoğunlukla sorgusuz sualsiz varsayılmaktadır.

Ama sonuçta IP metaforu da sadece başka bir metafor, gerçekte anlamadığımız bir şeyi anlamlandırmak için anlattığımız bir hikâyedir. Ve kendisinden önce gelen bütün metaforlar gibi, o da kesinlikle bir noktada bir kenara bırakılacaktır – ya başka bir metaforla ya da nihayetinde gerçek bilgiyle yer değiştirecektir.

Bir yıldan biraz daha uzun süre önce, dünyanın en prestijli araştırma enstitülerinden birine yaptığım bir ziyarette, oradaki araştırmacılara zeki insan davranışını IP metaforunun herhangi bir unsuruna başvurmadan açıklamaları için meydan okudum. Bunu yapamadılar; ardından konuyu nazikçe e-posta yazışmalarında yeniden gündeme getirdiğimde, aylar geçmesine rağmen hâlâ sunacak hiçbir şeyleri yoktu. Sorunu görüyorlardı. Meydan okumayı önemsiz diye küçümsemediler. Ama bir alternatif de sunamadılar. Başka bir deyişle, IP metaforu “yapışkandır.” Düşüncemizi, etrafında dolaşmakta zorlandığımız kadar güçlü bir dil ve fikirler ağıyla sınırlandırır.

IP metaforunun hatalı mantığını ifade etmek oldukça kolaydır. Bu, iki makul öncül ve hatalı bir sonuçtan oluşan bozuk bir kıyasa dayanır.

• Makul öncül #1: Tüm bilgisayarlar zeki davranışlar sergileyebilir.
• Makul öncül #2: Tüm bilgisayarlar bilgi işlemcileridir.
• Hatalı sonuç: Akıllı davranışlar sergileyebilen tüm varlıklar bilgi işlemcileridir.

Resmî dili bir kenara bırakırsak, bilgisayarlar bilgi işlemcisi olduğu için insanların da mutlaka bilgi işlemcisi olması gerektiği fikri düpedüz saçmadır. Ve bir gün IP metaforu nihayet terk edildiğinde, tarihçiler tarafından saçma olarak görülecektir; tıpkı bugün hidrolik ve mekanik metaforlarını saçma bulduğumuz gibi.

Eğer IP metaforu bu kadar saçmaysa neden bu kadar “yapışkan”? Neden onu, yolumuzu kapatan bir dalı kenara iter gibi kolayca bir kenara itemiyoruz? İnsan zekâsını, böylesine çürük bir entelektüel değneğe yaslanmadan anlamanın bir yolu var mı? Ve bu belirli değneğe bu kadar uzun süre dayanmanın bedelini ne şekilde ödedik? Sonuçta, IP metaforu onlarca yıldır birçok farklı alandaki çok sayıda araştırmacının yazılarını ve düşüncelerini yönlendirdi. Peki bunun bedeli ne oldu?

Sınıfta yıllar boyunca defalarca yaptığım bir alıştırmada, önce bir öğrenciden tahtaya bir dolar banknotunun ayrıntılı bir resmini çizmesini isterim – “olabildiğince ayrıntılı” derim. Öğrenci bitirdiğinde çizimi bir kâğıtla kapatır, cüzdanımdan bir dolar çıkarır, tahtaya yapıştırır ve öğrenciden bunu tekrar etmesini isterim. İşi bitirdiğinde ilk çizimin üzerindeki örtüyü kaldırırım ve sınıf aradaki farkları tartışır.

Böyle bir gösteri hiç görmemiş olabileceğiniz için ya da sonucu hayal etmekte zorlanabileceğiniz için, araştırmalarımı yürüttüğüm enstitüde öğrenci asistanı olan Jinny Hyun’dan iki çizim yapmasını rica ettim. İşte onun “hafızadan” yaptığı çizim (metafora dikkat edin):

Ve işte Jinny’nin, önünde gerçek bir dolar banknotu varken yaptığı ikinci çizim:

Jinny sonuç karşısında muhtemelen sizin kadar şaşırdı, ama bu tipik bir durumdur. Görüldüğü gibi, dolar banknotu olmadan yapılan çizim, örnekten bakarak yapılan çizime kıyasla berbat görünmektedir – oysa Jinny hayatı boyunca binlerce kez dolar banknotu görmüştür.

Peki sorun ne? Beynimizde bir “bellek kaydında” saklanmış bir dolar banknotunun “temsilini” bulundurmuyor muyuz? Onu basitçe “geri çağırıp” çizimimizi yapmak için kullanamaz mıyız?

Belli ki hayır. Ve bin yıl da geçse nörobilim insan beyninde saklanmış bir dolar banknotu temsili bulamaz; çünkü orada bulunacak bir şey yok.

Anıların bireysel ve ayrı nöronlarda depolandığı fikri gülünçtür: Bellek hücrenin içinde nasıl ve nerede saklanmaktadır?

Aslında çok sayıda beyin araştırması bize, en sıradan bellek işlevlerinde bile beynin birden çok, hatta bazen çok geniş alanının devreye girdiğini göstermektedir. Güçlü duygular işin içine girdiğinde ise milyonlarca nöron daha aktif hâle gelebilir. Toronto Üniversitesi’nden nöropsikolog Brian Levine ve ekibinin 2016’da uçak kazasından sağ kurtulanlar üzerine yaptığı bir araştırmada, kazayı hatırlamanın yolcuların amigdala, medial temporal lob, ön ve arka orta hat bölgeleri ile görsel korteksinde sinirsel etkinliği artırdığı görmüşlerdir.

Birkaç bilim insanı tarafından öne sürülen, belirli anıların bir şekilde tekil nöronlarda saklandığı fikri saçmalıktır; bilakis, bu ifade hafıza sorununu daha da zorlayıcı bir seviyeye getirir: hafıza hücrenin tam olarak neresinde saklanır ve bu nasıl olur?

Peki, Jinny dolar banknotunu önünde görmeden çizim yaptığında ne oluyor? Eğer Jinny daha önce hiç dolar banknotu görmemiş olsaydı, ilk çizimi muhtemelen ikinci çizimine hiç benzemeyecekti. Ancak daha önce dolar banknotları görmüş olduğundan, [Jinny] bir şekilde değişmişti. Daha net olmak gerekirse, beyni öyle bir şekilde değişmişti ki, bir dolar banknotunu gözünde canlandırabilmesini – yani bir dolar banknotunu görme deneyimini, en azından kısmen, yeniden yaşayabilmesini – mümkün kıldı.

İki çizim arasındaki fark bize şunu hatırlatır: bir şeyi gözünde canlandırmak (yani yokluğunda görmek), onu varlığında görmekten çok daha tutarsızdır. İşte bu yüzden hatırlamaktan çok tanımada daha iyiyiz. Bir şeyi hatırladığımızda (Latince re “yeniden” ve memorari “anımsamak”tan), bir deneyimi yeniden yaşamaya çalışırız; ama bir şeyi tanıdığımızda, yalnızca bu algısal deneyimi daha önce yaşamış olduğumuzun bilincinde olmamız yeterlidir.

Belki bu örneğe itiraz edeceksiniz. Jinny daha önce dolar banknotları görmüştü, ama ayrıntıları “ezberlemek” için bilinçli bir çaba göstermemişti. Bunu yapmış olsaydı, diye düşünebilirsiniz, muhtemelen banknot ortada olmadan da ikinci çizimi yapabilirdi. Fakat bu durumda bile, dolar banknotunun hiçbir görüntüsü Jinny’nin beyninde herhangi bir anlamda “depolanmış” değildir. Jinny yalnızca onu daha doğru çizmeye daha iyi hazırlanmış hâle gelmiştir; tıpkı pratik yaptıkça bir piyanistin, nota kâğıdının bir kopyasını yalayıp yutmadan, bir konçertoyu çalmada daha usta hâle gelmesi gibi.

Bu basit alıştırmadan yola çıkarak akıllı insan davranışına dair metaforsuz bir kuramın çerçevesini kurmaya başlayabiliriz – beynin bütünüyle boş olmadığı, ama en azından IP metaforunun yükünden arınmış olduğu bir kuram.

Dünya içinde yol alırken çeşitli deneyimlerle değişiriz. Özellikle üç tür deneyim dikkate değerdir: (1) Çevremizde olup bitenleri gözlemleriz (başkalarının davranışları, müzik sesleri, bize yöneltilen talimatlar, sayfalardaki sözcükler, ekranlardaki görüntüler). (2) Önemsiz uyarıcıların (örneğin sirenler) önemli uyarıcılarla (örneğin polis arabalarının görünmesi) eşleşmesine maruz kalırız. (3) Belirli şekillerde davrandığımız için cezalandırılır ya da ödüllendiriliriz.

Eğer bu deneyimlerle uyumlu biçimlerde değişirsek hayatlarımızda daha etkili oluruz, mesela artık bir şiiri okuyabiliyor ya da bir şarkı söyleyebiliyorsak, bize verilen talimatları uygulayabiliyorsak, önemsiz uyarıcılara önemli uyarıcılara verdiğimiz tepkiye benzer şekilde karşılık veriyorsak, cezalandırılan davranışlardan kaçınıyorsak, ödüllendirilen davranışları daha sık sergiliyorsak.

Yanıltıcı manşetlere rağmen, bir şarkı söylemeyi ya da bir şiir okumayı öğrendikten sonra beynin nasıl değiştiğine dair gerçekte kimsenin en ufak bir fikri yoktur. Ama ne şarkı ne de şiir beynin içine “depolanmıştır.” Beyin yalnızca, belirli koşullar altında artık şarkıyı söylememizi ya da şiiri okumamızı mümkün kılacak düzenli bir biçimde değişmiştir. Performans sergilememiz istendiğinde, ne şarkı ne de şiir beynin herhangi bir yerinden “geri çağrılır”; tıpkı parmağımı masama vurduğumda parmak hareketlerimin “geri çağrılmaması” gibi. Biz basitçe şarkı söyler ya da şiir okuruz – geri çağırmaya gerek yoktur.

Birkaç yıl önce Columbia Üniversitesi’nden nörobilimci Eric Kandel’e – Aplysia (bir deniz salyangozu) bir şey öğrendikten sonra nöronal sinapslarında gerçekleşen bazı kimyasal değişimleri keşfettiği için Nobel Ödülü kazanmıştı – insan belleğinin nasıl işlediğini anlamamızın ne kadar süreceğini düşündüğünü sordum. Hızla yanıt verdi: “Yüz yıl.” Ona IP metaforunun nörobilimi yavaşlatıp yavaşlatmadığını sormayı akıl edemedim, ama bazı nörobilimciler gerçekten de düşünülemez olanı düşünmeye başlıyor: bu metaforun vazgeçilmez olmadığını.

Birkaç bilişsel bilimci – özellikle Cincinnati Üniversitesi’nden Radical Embodied Cognitive Science (2009) kitabının yazarı Anthony Chemero – artık insan beyninin bir bilgisayar gibi çalıştığı görüşünü bütünüyle reddediyor. Yaygın görüş, tıpkı bilgisayarlar gibi bizim de dünyayı zihinsel temsiller üzerinde hesaplamalar yaparak anlamlandırdığımız yönündedir; ancak Chemero ve diğerleri zeki davranışı anlamanın başka bir yolunu tarif eder: organizmalar ile onların dünyaları arasındaki doğrudan bir etkileşim.

IP bakış açısı ile günümüzde “anti-temsiliyetçi” insan işleyişi görüşü arasında dramatik farkı gösteren en sevdiğim örnek, bir beyzbol oyuncusunun nasıl olup da yükselen bir topu yakalayabildiğini açıklayan iki farklı yol üzerinedir – bu Arizona Eyalet Üniversitesi’nden Michael McBeath ve meslektaşlarının 1995’te Science’da yayımladıkları makalede çok güzel bir şekilde ortaya konmuştur.

IP bakış açısına göre oyuncunun, topun uçuşuna ilişkin çeşitli başlangıç koşullarını – çarpmanın gücü, yörüngenin açısı, bu tür şeyleri – tahmin etmesi gerekir; ardından topun muhtemel hareket yolunun içsel bir modelini oluşturup analiz etmesi, sonra da bu modeli kullanarak motor hareketlerini topu yakalayacak şekilde sürekli olarak yönlendirmesi ve ayarlaması gerekir.

Eğer gerçekten bilgisayar gibi işliyor olsaydık bu açıklama gayet uygun olurdu; fakat McBeath ve meslektaşları daha basit bir açıklama sundular: Topu yakalamak için oyuncunun yapması gereken tek şey, topu ev plağına ve çevredeki manzaraya göre sabit bir görsel ilişkide tutacak şekilde hareket etmektir (teknik olarak, “doğrusal optik yörünge” içinde kalmak). Bu kulağa karmaşık gelebilir, ama gerçekte son derece basittir ve hiçbir hesaplama, temsil ya da algoritma içermez.

Biz hiçbir zaman bir insan zihninin siberuzayda kontrolden çıkmasından endişe etmek zorunda kalmayacağız ve zihnimizi “indirerek” ya da “yükleyerek” ölümsüzlüğe ulaşamayacağız

İngiltere’deki Leeds Beckett Üniversitesi’nden iki kararlı psikoloji profesörü – Andrew Wilson ve Sabrina Golonka – beyzbol örneğini, IP çerçevesi dışında basit ve makul bir şekilde ele alınabilecek birçok örnek arasında sayıyor. Yıllardır insan davranışının bilimsel incelenmesine dair “hâkim bilişsel sinir bilim yaklaşımıyla çelişen…daha tutarlı, doğallaştırılmış bir yaklaşım” olarak adlandırdıkları görüş üzerine blog yazıyorlar. Ancak bu, toplu bir hareketten çok uzak; çünkü ana akım bilişsel bilimler eleştirel bir sorgulamaya girişmeden IP metaforu içinde debelenmeye devam ediyor. Dahası, dünyanın en etkili düşünürlerinden bazıları insanlığın geleceğine dair, geçerliliği bu metafora bağlı olan büyük öngörülerde bulundu.

Fütürist Ray Kurzweil, fizikçi Stephen Hawking ve nörobilimci Randal Koene gibi isimlerin de aralarında bulunduğu bazı düşünürlerin öne sürdüğü öngörülerden biri şudur: insan bilinci sözde bilgisayar yazılımına benzediği için, yakın zamanda insan zihinlerini bir bilgisayara “indirmek” mümkün olacak; bu bilgisayar devrelerinde bizler muazzam bir entelektüel güce kavuşacak ve hatta büyük olasılıkla ölümsüz olabileceğiz. Bu fikir, Transcendence (2014) adlı distopik filmin kurgusunu şekillendirmiştir; filmde Johnny Depp, zihni internete indirilen Kurzweil benzeri bir bilim insanını canlandırır ve bu süreç insanlık adına felaketle sonuçlanır.

Neyse ki IP metaforu en ufak ölçüde bile geçerli olmadığı için, bir insan zihninin siberuzayda kontrolden çıkmasından asla endişe duymak zorunda kalmayacağız; ne yazık ki aynı nedenle, zihnimizi indirerek ölümsüzlüğe de asla ulaşamayacağız. Bunun nedeni yalnızca beyinde bir bilinç yazılımının bulunmaması değil; burada daha derin bir sorun var – buna “eşsizlik sorunu” diyelim – ki bu hem ilham verici hem de hayal kırıcıdır.

Ne “bellek bankaları” ne de uyarıcıların “temsilcileri” beyinde var olduğundan, ayrıca dünyada işlev görebilmemiz için gerekli olan tek şeyin beynimizin deneyimlerimizin sonucu olarak düzenli bir biçimde değişmesi olduğundan, aynı deneyimin iki kişiyi de aynı şekilde değiştirdiğine inanmak için hiçbir neden yoktur. Seninle ben aynı konsere gitsek Beethoven’ın 5. Senfonisi’ni dinlerken beynimde gerçekleşen değişiklikler neredeyse kesinlikle senin beyninde gerçekleşen değişikliklerden tamamen farklı olacaktır. Bu değişiklikler – her ne olurlarsa olsunlar – zaten var olan benzersiz sinirsel yapının üzerine inşa edilir; her bir yapı, ömür boyu edinilmiş eşsiz deneyimlerle şekillenmiştir.

İşte bu yüzden, Sir Frederic Bartlett’in Remembering (1932) adlı kitabında gösterdiği gibi, hiçbir iki kişi duyduğu bir hikâyeyi aynı şekilde tekrar etmez ve zamanla hikâyeyi aktarmaları giderek daha fazla farklılaşır. Hikâyenin hiçbir “kopyası” asla yapılmaz; bunun yerine, her birey, hikâyeyi duyduğunda bir ölçüde değişir – öyle ki, daha sonra hikâye hakkında sorulduğunda (bazı durumlarda, Bartlett’in ilk kez okumasından günler, aylar hatta yıllar sonra), hikâyeyi duymayı bir ölçüde yeniden deneyimleyebilir, ama çok da iyi biçimde değil (yukarıdaki dolar banknotunun ilk çizimine bakınız).

Sanırım bu ilham verici, çünkü bu durum her birimizin yalnızca genetik yapımız açısından değil, aynı zamanda beynimizin zamanla değişme biçimi açısından da gerçekten benzersiz olduğumuz anlamına geliyor. Ama aynı zamanda moral bozucu, çünkü bu, nörobilimcinin görevini hayal bile edilemeyecek kadar ürkütücü hâle getiriyor. Belirli bir deneyim için düzenli değişim bin nöronu, bir milyon nöronu ya da hatta tüm beyni kapsayabilir ve değişim kalıbı her beyinde farklıdır.

Daha da kötüsü, beynin 86 milyar nöronunun tamamının bir anlık görüntüsünü alabilseydik ve ardından bu nöronların durumunu bir bilgisayarda simüle etseydik bile o devasa desen, onu üreten beynin bedeni dışında hiçbir anlam ifade etmezdi. Bu, IP metaforunun insan işleyişi hakkında düşüncemizi çarpıttığı belki de en kötü yollardan biridir. Bilgisayarlar verilerin bire bir kopyalarını depolar – bu kopyalar, elektrik kesilmiş olsa bile uzun süre boyunca değişmeden kalabilir – oysa beyin, bilincimizi yalnızca canlı kaldığı sürece sürdürür. Bir açma-kapama düğmesi yoktur. Ya beyin çalışmaya devam eder ya da biz ortadan kayboluruz. Dahası, nörobiyolog Steven Rose’un The Future of the Brain (2005) adlı kitabında belirttiği gibi, beynin mevcut durumunun bir anlık görüntüsü bile, o beynin sahibinin tüm yaşam öyküsünü – belki de yetiştirildiği toplumsal bağlamı dahi – bilmediğimiz sürece anlamsız olabilir.

Bu problemin ne kadar zor olduğunu bir düşünün. İnsanın bilincini beynin nasıl koruduğunu en temel düzeyde bile anlamak için yalnızca 86 milyar nöronun ve onların 100 trilyon bağlantısının mevcut durumunu, bu bağlantıların değişen güçlerini, her bir bağlantı noktasında bulunan 1.000’den fazla proteinin durumunu değil, beynin anbean gerçekleşen etkinliğinin sistemin bütünlüğüne nasıl katkıda bulunduğunu da bilmemiz gerekir. Buna her beynin, kısmen her bireyin yaşam öyküsünün eşsizliği nedeniyle, kendine özgü oluşunu da ekleyin; o zaman Kandel’in öngörüsü fazla iyimser gelmeye başlar. (Nitekim, yakın zamanda The New York Times’ta yayımlanan bir yazısında nörobilimci Kenneth Miller, temel nöronal bağlantısallığı çözmenin bile “yüzyıllar” alacağını öne sürdü.)

Bu sırada, bazıları hatalı fikirlere ve tutulamayacak vaatlere dayalı olarak, beyin araştırmaları için muazzam miktarlarda para toplanıyor. Nörobilimin yanlış yola sapmasının en bariz örneklerinden biri, yakın zamanda Scientific American’da yayımlanan bir raporda belgelendi: Avrupa Birliği’nin 2013’te başlattığı 1,3 milyar dolarlık Human Brain Project. Karizmatik Henry Markram’ın, 2023 yılına kadar bir süper bilgisayar üzerinde tüm insan beyninin simülasyonunu yaratabileceğine ve böyle bir modelin Alzheimer hastalığı ve diğer bozuklukların tedavisinde devrim yaratacağına ikna olan AB yetkilileri, projeyi neredeyse hiçbir kısıtlama olmadan finanse ettiler. Ancak daha ikinci yılı dolmadan proje tam bir “beyin kazasına” dönüştü ve Markram’dan görevi bırakması istendi.

Biz organizmayız, bilgisayar değiliz. Bunu kabullenelim. Gereksiz entelektüel yüklerle engellenmeden, kendimizi anlamaya çalışma işine devam edelim. IP metaforu yarım yüzyıldır gündemde, ama bu süreçte ürettiyse bile pek az içgörü üretti. Artık DELETE tuşuna basmanın zamanı geldi.

---

Robert Epstein – “The empty brain“, (Erişim Tarihi: 15.10.2025)

Çeviri ve Önsöz: Furkan Yazıcı

Editör: Gökdeniz Tosun