Beyni piyano gibi düşünmek

Son zamanlarda Sergio Pequito, Rensselaer Politeknik Enstitüsü’nde endüstri ve sistem mühendisliği asistanı, ve ekibi insan beynine yeni bir bakış açısından baktıracak bir araştırma yapıyor.

Nasıl bir araştırma yapılıyor?

Sergio Pequito beyni düşündüğünde, bir piyano görüyor. Anahtarlar beynin farklı kısımlarını temsil ederken, piyanistin parmakları tarafından uygulanan basınç, beyin fonksiyonlarını destekleyen dış uyaranları temsil ediyor.

Notlar ve harmoniler notalar üzerine eşleştirilebildiği gibi beynin karmaşık dinamiklerini, araştırmacıların beyin ve bilişsel yapıyı daha iyi anlamalarına yardımcı olabilecek yeni veri modellerine dönüştürmek istiyor. Bu araştırma National Science Foundation tarafından destekleniyor.

Araştırmanın amacı nedir?

Pequito ve ekibi, sağlıklı bir beynin nasıl çalıştığı ve nörolojik hastalığı olan birinin nasıl davranabileceği konusunda fikir vermeye çalışıyor. Piyano benzetmesine devam eden Pequito, yanlış anahtara çarpan bir piyanistin ahenksiz bir gürültü yaratabileceği gibi, araştırma ekibi tarafından geliştirilen modellerin beynin aktivitesinde bir şeylerin ne zaman normal olmadığını göstereceğini açıklıyor.

Endüstri ve sistem mühendisleri, karmaşık sistemlerin nasıl etkileşime girdiğini analiz etmek için araçlar geliştirir. Pequito, insanlığın beyne ilişkin uzun süredir devam eden sorularına bu tür bir yaklaşımın dikkat, öğrenme, hafıza, karar verme ve dil gibi işlevler arasındaki ilişkiler hakkında yeni bir anlayış sağlayabileceğine inanıyor.

Araştırma nasıl yapılacak?

Pequito’nun ekibi halka açık beyin verileri kullanarak ürettikleri modelleri geliştirecek. Veriler, beynin aktif kısımlarında arttıkça kan ve oksijen akışını izleyen fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) teknolojisi kullanılarak toplandı.

Pequito, “Endüstri mühendisleri olarak kullanabileceğimiz her türlü araca sahibiz. Şimdi, sinirbilim ve tıp camiası için yeni görüşler sağlayabilmemiz için onları geliştirmek için çalışıyoruz.” dedi.

Neuroscience News, Sheet Music May Be an Effective Guide For Understanding Human Brain Activity ,son güncelleme 25 Şubat, 2020, https://neurosciencenews.com/sheet-music-brain-15784/

Müzik ve Duygu

Ana görsel: ; Designed by Freepik

Sizi en çok mutlu eden şarkı hangisi? 😊🎼🎹 Hangi şarkılar sizi oturduğunuz yerde dünyanın en mutlu insanıymış gibi hissettiriyor? 🎉🥳

Müzik evrensel dillerden biri. Müziğin etkileri ve hangi müziklerin nasıl etkiler yarattığı hakkında birçok araştırma yapılıyor. Araştırmalar ile beraber, etkileri fiziksel olarak kendilerini gösteriyor.

Berkeley Üniversitesi’nde yapılan bir araştırmaya göre, müzik dinlerken belirli duyguları gösteren kültürler arasında korunan 13 genel deneyim kategorisi var.

Kategoriler nasıl belirlendi?

Üniversitede Amerika ve Çin’den 2.500 kişinin duygusal tepkilerine bakıldı. Araştırmada katılımcılar YouTube’dan videolar seyretti. Seyredilen videolarda bulunan müzikler incelendi. Yaklaşık 2.000 katılımcı 28 farklı duyguya ait 40 müzik örneği dinledi. Çıkan sonucun sağlamasını yapmak için, 1.000 katılımcı ile ikinci bir deney daha gerçekleşti. 2. deneyin sonunda da aynı sonucu bularak sağlama başarılı oldu.

Deneyin diğer sonuçları neler?

“Müzik evrensel bir dil, ancak söylediklerine ve nasıl anlaşıldığına her zaman yeterince dikkat etmiyoruz,” diyen Alan Cowen ve ekip, hem psikolojik tedavi süreçlerinde uzmanlar için hem de Spotify gibi o anki duygularımıza göre listeler oluşturan uygulamalarda faydalı olabilecek bir kaynak oluşturdu. Yani, hem günlük hem de profesyonel alanlarda fayda sağlayacak bir araştırma yapıldı.

Bununla beraber, kültür farklılıklarını gösteren başka sonuçlara da ulaşıldı. Cowen sonuçları açıklarken, “ Farklı kültürlerden insanlar bir şarkının kızgın olduğunu kabul edebilir, ancak bu hissin olumlu ya da olumsuz olup olmadığı değişiklik gösterebilir.” dedi. Bu farklılığa ek olarak müziklerin dinleyeni uyarma seviyesi de değişkenlik gösterdi.

Sonuçlar nasıl toplandı?

Görsel Alan Cowen’dan alınmıştır.

Deney boyunca katılımcılar hislerini bir ses haritasına kaydetti ve sonuçlar somut bir şekilde araştırmacılar tarafından değerlendirildi. Dacher Keltner “Müzik dili aracılığıyla evrensel olarak hissedilen en geniş duygu dizisini titizlikle belgeledik ”dedi.

Deneye göre bazı şarkıların kategorileri;

“Star-Spangled Banner” – iftihar

Ed Sheeran, “The Shape of You” – neşe

“Somewhere over the Rainbow” – neşe

Neuroscience News, Ooh là là! Music evokes 13 key emotions. Scientists have mapped them, son güncelleme 6 Ocak, 2020, https://neurosciencenews.com/music-13-emotions-15407/

Nazlı Esen – İlham, Bakış Açımızda

Herkesin ayrı hikayeleri var. 📚

İlhamın tanımı benzer olsa bile, farklı şekillerle karşımıza çıkabilir. 🔎

Nazlı Esen kendi hikayesini çok etkileyici bir şekilde paylaşıyor. 🙏🏻

Dinlerken keyif almanız dileğiyle. 😊

Hikaye Anlatmanın Önemi

İnsanlarla iletişimde en etkili yollar hangileri? 👀Hangi yolu kullanırsak, tam da istediğimiz iletişim sağlanır?🧐

Bu sorunun birçok cevabı var. Hikaye anlatmak da kesinlikle bunlardan biri. 🤩Hikayeler çocukluğumuzdan beri hayatımızın bir parçası. Onları masal kitaplarından başlayarak, toplumların ve insanların hikayelerini dinleyerek hayatımızdaki yerleri devam ediyor. 📚🤓💬 Bunlarla beraber güzel bir filmi ve ya dizileri güzel yapan altındaki hikayeler oluyor. En sevdiğiniz film ve dizileri düşününün. 💭 Onları diğerlerinden farklı kılan şeyler neler? 🥇Karakterleri düşündüğünüzde neler onları sizin için önemli yapıyor? ⭐️

Hikayelerin önemi

Hikayeler anlam bulduğumuz tanınabilir kalıplar. Dünyamızı anlamlandırmak ve başkalarıyla paylaşmak için hikayeler kullanıyoruz. Antropologlara göre hikaye anlatmak bilinen her kültürde ortak olarak insan varlığının merkezinde. Bebeklik döneminde öğrenmeye başladığımız, anlatan ve dinleyen arasında simbiyotik bir değiş tokuş yapmayı içeriyor.

Beyin, doğanın görsel biçimlerindeki – yüz, şekil, çiçek – ve ses biçimindeki kalıpları algıladığı gibi, bilgideki kalıpları da algılıyor. Sesin içindeki sinyal onlar. İnsanlar da bu güçlü sinyalleri orada olmasalar bile algılayacak dürtülere sahipler.

İnsanlar hikayelerin parçası olmak istiyor. Bir hikayeye dahil olmak, kendi rollerini üstlenmek için kendi rollerini oluşturmak istiyorlar. (1)

Hikayeler neden etkili?

Princeton Üniversitesi’ndeki bir araştırmada, bilim adamları, iyi anlatılmış bir hikaye dinlediğinizde, beyninizin yanıt veren kısımlarının, öykünün içinde olduğunuzu düşünenler olduğunu buldular. Birisi kavurma kahve kokusundan bahsediyorken, koku korteksiniz çalışıyor. Size bir kalem kapmaktan bahsettiklerinde, motor korteksinizin özellikle el hareketi ile ilgili kısımları cevap veriyor.

Daha da etkileyici olarak, bu etki hikayeyi anlatan kişiye de oluyor. Öyleyse, hikaye canlı olarak veya şahsen anlatılıyorsa, hem hikaye anlatıcısının hem de dinleyicinin beyni birbiriyle senkronize çalışmaya başlıyor! Bu bir odada ya da bir grupta iyi bir hikaye anlatıldığı ve izleyicilerin büyülendiği zaman hissedilen sihir.

Bunun bir açıklaması ayna nöronları. Ayna nöronları, hem bir eylem yaptığımızda hem de aynı işlemi yapan başka birini gördüğümüzde yanıt veren bir beyin hücresi türü. Bunların başka birinin esnemesini gördüğümüzde esnememizin sebebi olduğuna ve muhtemelen empati hissetmemiz için temel olduğuna inanılıyor.

Birisi bir hikaye anlatıyorsa ve beyinlerimiz hikayenin içindeymişiz gibi tepki verirken, hikaye anlatıcısına güçlü bir bağlantı hissediyoruz. (2)

Nasıl başarılı hikaye anlatılır?

Başarılı bir hikayenin iki önemli etkeni var; içerik ve anlam. İyi bir hikaye dinleyicide yarattığı etki ile anlaşılır. Anlattığınız hikayede bilgi ile nasıl anlattığınız etkili bir orantıda olmalı. Sadece bilgi dinleyiciyi sıkabilir.

Burada anlam devreye giriyor. Anlattığınız şey ile dinleyicinin ne yapabileceği de önemli. Bunu bir süreç olarak değerlendirirsek iki kısım – anlatan ve dinleyen- var diyebiliriz. Dinleyenleri merkez alarak başlamak onların nasıl zihinsel bir yolculuk yapacağını anlamamız için çok faydalı. Başka bir deyişle buna “algı ve biliş, duygu ve duygu dansını düzenleyerek geliştirdiğimiz bir deneyim” şeklinde adlandıralabilinir. (3)

Nobel ödüllü Prof. Daniel Kahneman dünyayı anlama sistemlerimizi anlatıyor. Liste halinde anlatmak gerikirse;

1.Sistem : Bu hızlı sistem olarak da tanımalanabilir. Hikaye anlatma bu sisteme ait. Otomatik olarak adlandırdığımız eylem türleriyle ve sezgisel olarak adlandırdığımız düşünce türleriyle ilişkili. Araba kullanırken bir engelden kaçınmamıza ya da anneninizin bir resmini gösterdiğimde bir duygu uyandırmamıza izin veren eylemler üretiyor. Hikayeler ile gerçekliklere anlam vermemizi sağlıyor ve bizim için anlamlı ve uyumlu hikayeler üretiyor.

2.Sistem: Zihinsel çaba gerektiren eylemler ve kasıtlı olarak adlandırdığımız düşüncelerle ilişkili. Bir haritayı okumamıza veya bir formu doldurmamıza izin veren eylem türlerini üretiyor. Sistem 2 yavaş sistem.

Yale Üniversitesi’nden Prof. Dan Kahan ise kültürel bilişden bahsediyor. Daha açmak gerekirse, kültürel değerlerimizin risk algımızı ve bağlantılı tedbir alma inançlarımızı şekillendirdiğini söylüyor. Anlam ve içerik kanalları onun ana etkenleri. İçerik kanalı ile içeriği filtrelerden geçirip, netleştirerek anlaşılabilinir hale getiriyoruz. Anlam kanalında ise anlatılan, insanlar olarak, bilgileri bilinçsiz olarak daima değerlendirmemiz ve yaşamımızı nasıl etkileyeceğini ve ait olduğumuz sosyal gruplarla bağlantılarını incelememiz. Bundan dolayı, dinleyicinin nerede olduğunu ve onlarla nasıl bağlantı kuracağımızı bilmemiz gerekiyor. (4)

Kısaca anlatmak gerekirse, nasıl iyi bir hikaye anlatırsınız? 🙂

1. Tanımlayın: Detayları fikirlerinizi ve içeriği eklemeden tek tek anlatın.

2. Duyusal bilgileri kullanın: Nasıl kokular ve sesler vardı?Hikayede bir şeye dokunduğunuzda neler hissettiniz?

3.Hikayede duyguları kullanın: Neler hissetiğinizi anlatın. Duygular sizi insanlara daha ulaştıracaktır.

4. Düzenleyin: Hikayede öncelikle ne anlatmak ve dinleyicinin ne duymasını istediğinizi belirleyin. Bunu destekleyecek detayları kullanın.

5.Olayları sırasıyla anlatın: Dinleyici sonunu bildiği hikayeden kopabilir. (5)

(1) Frank Rose, The Art of Immersion: Why Do We Tell Stories?, son güncelleme 3 Ağustos, 2011, https://www.wired.com/2011/03/why-do-we-tell-stories/

(2) Frank Rose, The Art of Immersion: Why Do We Tell Stories?, son güncelleme 3 Ağustos, 2011, https://www.wired.com/2011/03/why-do-we-tell-stories/

(3) Angela Morelli, Content and Meaning. Story-telling and Story-listening., son güncelleme 28 Kasım, 2014, https://medium.com/@angelamorelli/content-and-meaning-story-telling-and-story-listening-4386478f518a

(4) Angela Morelli, Content and Meaning. Story-telling and Story-listening., son güncelleme 28 Kasım, 2014, https://medium.com/@angelamorelli/content-and-meaning-story-telling-and-story-listening-4386478f518a

(5) Frank Rose, The Art of Immersion: Why Do We Tell Stories?, son güncelleme 3 Ağustos, 2011, https://www.wired.com/2011/03/why-do-we-tell-stories/

İnsanlar olasıklara göre düşünüyor

“Size bir sır vereceğim. Dünyada neredeyse bütün sorulara cevap bulundu ama bir soru varki, filozoflar, matematikçiler, doktorlar, sanatçılar beraber oturup saatlerce üstünde düşünmelerine rağmen çözemedi.”🧐

Varsayın size konuşurken böyle bir şey söyledim.💡 Aklınıza nasıl bir soru gelir? Birisi bana böyle bir şey söylese, aklıma kendisinden çok çözümüne odaklanacağım bir soru gelir. Soru söylendiğinde ise, cevabı çok kolay olsa bile bulamama ihtimalim çok yüksek. Hatta farzedin soru yalnış kurulmuş. O kadar sorunun çözülememiş olmasına takılırım ki, sorunun hatalı olduğunu anlamadan cevap vermek isterim.

Philipp Schustek, Alexandre Hyafil ve Rubén Moreno-Bote insanların bu şekilde düşünmesini inceleyen bir araştırma yaptılar. Araştırmada hiyerarşinin olduğu durumlarda insanların baskın etkenleri baz alarak olasılıkları düşündüğü çıktı.

Araştırma nasıl tasarlandı?

Araştırmacılar, uçak temasını kullanarak hiyerarşik entegrasyon görevleri sunan deneylerini tasarladılar. Moreno-Bote araştırmada “Çalışma için katılımcılarımıza, uçakların bir diğerinden daha çok, örneğin, Barça’nın Madrid’den daha fazla taraftarını taşıyan uçakların gelebileceği bir havaalanında olduklarını söyledik. Bir kaç uçaktan inen bir avuç dolusu yolcu gördüğünde, katılımcılar bir sonraki uçağın belirli bir tipte daha fazla yolcu taşıyacağının olasılığını matematiksel kesinlikle tahmin edebilirler. ” dedi.

Fotoğraf UPF’den alınmıştır.*

Sonuçlar, katılımcıların ön gözlemlerine dayanarak, bağlamın olası bir temsilini inşa ettiklerini gösterdi. Bu sonuçlar, insanların bizi çevreleyen şeyin zihinsel temsilini nasıl oluşturduğunu ve bu bağlamdaki belirsizliği nasıl atadığımızı ve algıladığımızı anlamaya yardımcı oldu.

Yazıyı toplamak gerekirse;

Bir durumu değerlendirirken ve soruyu cevaplarken bize sunulan bilgi düşünce sistemimizi etkiliyor. Son bir örnek vermek gerekirse, Moreno-Bote sonucu “İstatistik öğrencilerim genellikle sınıfta sorduğum bazı problemleri çözmekte başarısız oluyorlar. Çalışmamızda, en karmaşık olasılık kurallarının kullanımını içeren karmaşık bir matematik probleminin basit ve doğal bir bağlamda sunulması durumunda sezgisel olarak çözülebileceğini bulduk.” şeklinde anlatıyor. Bu bir şeyi nasıl algıladığımızın üstümüzdeki etkisini gösteriyor.

Yukarında bahsettiğim konu ile bağlantı kurarsam, uzun uzun filozofların, matematikçilerin, doktorların ve sanatçıların çözemediğinden bahsetmek dışında “Ama fizikçiler denemedi ve bu soru tam da onların alanında” da deseydim soruya bakış açınız değişebilirdi. 🙂

Neuroscience News, Human behavior follows probabilistic inference patterns, son güncelleme 2 Aralık, 2019, https://neurosciencenews.com/behavior-probabilistic-inference-15276/

Makine öğrenmesi ile beynin içsel durumunu tanımlamak

Makine öğrenme modeli, sinirsel aktivite ile doğal davranış arasındaki bağlantıları tanımlamak için yaygın olarak uygulanabilir.

Adam J. Calhoun, Jonathan W. Pillow ve Mala Murthy tarafından Princeton Üniversitesi’nde yapılan bir araştıma ile makine öğrenmesi ile beynin içsel durumunu tanımlanmak amaçlandı.

Bu ne anlama geliyor?

Size doğru yürüyen çekici bir insan hayal edin. Ne yapıyorsunuz? Bakıp gülümsüyor yoksa başka bir yere mi bakıyorsunuz? Kurulum aynı, ancak sonuçlar tamamen iç durumunuza – ruh haliniz, geçmiş deneyimleriniz ve dışarıdan seyreden bir insanın göremeyeceği etkenler- bağlı.

“Bir gözlemci dışsal davranışları izleyerek iç durumları nasıl çözebilir?” sorusunun cevabını arayan ekip meyve sineği olarak bildiğimiz Drosophila melanogaster‘lar üzerinde bir araştırma yaptılar. Mala Murthy “Daha önceki çalışmalarımız, şarkı söyleme davranışlarının bir kısmını öngörebiliyordu, ancak sineklerin içsel durumunu tahmin ederek, bir dişiye hitap ederken erkeklerin zaman içinde ne söyleyeceğini doğru bir şekilde tahmin edebiliyoruz. ” dedi.

Bunu nasıl yaptılar?

Modelleri, erkeğin hızı veya dişiye olan mesafesi gibi gözlemlenebilir değişkenleri kullanıyor. Araştırmacılar, kanat titreşimiyle oluşturulan üç ayrı şarkı türünü ve şarkı söylememeyi seçtiklerini belirlediler. Daha sonra şarkı kararlarını gözlemlenebilir değişkenlerle ilişkilendirdiler.

Kilit nokta, yeni bir beklenti ile bir makine öğrenme modeli oluşturmaktı. Hayvanlar davranışlarını rastgele değiştirmiyorlar, ancak dişi ve sinir sisteminden aldıkları geri bildirimlerin kombinasyonuna dayanıyorlar. Araştırmacılar yeni yöntemlerini kullanarak, erkeklerin şarkılarını, her biri yüzlerce milisaniye süren üç farklı yolda biçimlendirdiklerini keşfettiler.

Bu yollar neler?

1. Yakın : erkek dişiye ortalama mesafeden yakınken yavaşça ilerlemesi

2. Kovalama: Hızlıca yaklaşması

3. Her neyse: Başka bir yöne bakıp, yavaş hareket etmesi

Sonuçlar nasıl yorumlandı?

Murthy “Bu önemli bir buluş. Bu modelleme çerçevesinin, sinirsel aktiviteyi doğal davranışla ilişkilendirmek için yaygın olarak kullanılacağını öngörüyoruz.” dedi.

Neuroscience News, Neuroscientists develop models to identify internal states of the brain,son güncelleme 25 Kasım, 2019, https://neurosciencenews.com/brain-state-models-15259/

Yapay Zekaya Göre Müziğin Bizi Duygulandırma Sebepleri

Hiç bir şarkı dinlediğinizde birden içinizde bir heyecan olduğunu ve tüylerinizin diken diken olduğunu deneyimlediniz mi? Bunları nasıl bir şarkıda deneyimlediniz?

Yapay zeka yapılan bir araştırmaya göre, insanların beyinlerinin, bedenlerinin ve duygularının müzik dinlemeye nasıl tepki verdiğine ışık tutmaya yardımcı oluyor. Müzik, özellikle nabız netliğine tepki veren Heschl girusu ve superior temporal girusu gibi işitsel korteksin bölümlerini etkiliyor. Dinamikteki değişiklikler, ritim, tını ve yeni enstrümanların varlığı yanıtta büyük bir artışa neden oluyor. Araştırmanın sonuçlarına baktığımızda, aynı zamanda mükemmel egzersiz, uyku ve çalışma için en iyi şarkı türlerini tanımladığını görüyoruz.

Araştırmanın amacı nedir?

“Müzik gibi soyut bir şey neden bu kadar tutarlı bir tepki uyandırıyor?“ sorusu bilim insanlarını düşündüren önemli sorulardan birisi. Ekip bu sorunun cevabını bulmak için bir araştırma yapmaya karar veriyor.

Nasıl yapıldı?

Bu deney için, takım söz içermeyen ve çok bilinmeyen üç duygusal müzik parçası seçti, bu nedenle dinleyicilerin duygusal tepkisine hiçbir hafıza unsuru eklenmedi. (Örneğin, diş çekimi sırasında arka planda çalınan bir şarkıyı duymak, algınızı çarpıtabilir.)

Nöro görüntüleme deneyinde, 40 gönüllü bir dizi hüzünlü ya da mutlu müzikal alıntı dinlerken beyinleri MRI ile tarandı. Fiziksel reaksiyonu ölçmek için, 60 kişi kulaklıkla müzik dinlerken, kalp aktiviteleri ve cilt iletkenlikleri ölçülmüştü. Aynı grup, müzik dinlerken de 1 ila 10 arasında duygu yoğunluğunu (mutlu ya da üzgün) derecelendirmişti. Ardından, bilgisayar bilimcileri, insanların hangi işitsel özelliklere tutarlı bir şekilde yanıt verdiğini belirlemek için yapay zeka algoritmaları kullanarak verileri kullandı.

Araştırmanın bundan önceki araştırmalardan farkı nedir?

Geçmişte müziğin beden, beyin ve duygular üzerindeki etkisini daha iyi anlamaya çalışan sinirbilimciler, MRG beyin taramalarını çok kısa bir zaman diliminde, örneğin iki saniyelik müziğe tepki veren beyne bakarak analiz ettiler.

Buna karşılık, bu çalışmada, laboratuvarda toplanan verileri analiz etmek için algoritmalar kullanan bilim adamları, insanların sadece beyin taramalarından değil, aynı zamanda diğer modlardan gelen verileri birleştirerek uzun süredir müzik dinlerken neler hissettiğini de görebildiler. Profesör Shrikanth (Shri) Narayanan “Yeni çoklu biçimli bilgi işlem yaklaşımları, yalnızca insanın duygusal deneyimlerini müziğe beyin ve beden düzeyinde aydınlatmakla kalmıyor, aynı zamanda bireylerin deneyimlerini nasıl hissettiğini ve ifade ettiğini de belirtiyor. ”diyor.

Sonuçları neler?

• Araştırmacılar bulgular arasında, müziğin Heschls girusu ve superior temporal girusu olarak adlandırılan işitsel kompleks içindeki beynin bölümlerini güçlü bir şekilde etkilediğini belirtti. Daha detaylı bakıldığında, beyin nabız netliğine veya ritmin gücüne cevap verdi (basitçe söylemek gerekirse: girunuz Lady Gaga’nın Bad Romance’ını dinlerken canlı görünüyor). Ayrıca değişen dinamikleri, ritmi ve tınıyı ya da yeni enstrumanların varlığıyla tepkiyi artırdığını da buldular. Başka bir deyişle, kontrast çok önemli. Örneğin, giru, dinamiklerde bir değişiklik olduğunda veya “sesli” olduğunda etkinleşiyor. Greer, “Bir şarkı boyunca yüksek ses varsa, çok fazla dinamik değişkenlik yoktur ve deneyim, bestecinin ses seviyesindeki bir değişikliği kullanıyormuş gibi güçlü olmayacaktır” diyor.

• Ekip bununla beraber, galvanik deri tepkisi – temel olarak ter ölçüsü – yeni bir enstrumanın girmesinden veya bir müzikal artışın başlamasından sonra arttığını keşfetti.

• Şarkıdaki enstrümanlar ne kadar fazlaysa, o kadar çok insan yanıt verdi.

• Çalışmada G # ‘nin G minor anahtarında bir şarkıdaki F # notu ile yüksek mutsuzluk dereceleriyle pozitif korelasyon gösterildi.

Bunlarla beraber;

Habibi, “Terapi açısından bakıldığında, müzik duygu uyandırmak ve daha iyi bir ruh halini yakalamak için gerçekten iyi bir araç. Bu araştırmayı kullanarak, depresyon ve diğer duygudurum bozukluklarında terapi için müzikal uyarıcılar tasarlayabiliriz. Ayrıca, beyindeki duyguların nasıl işlendiğini anlamamıza yardımcı oluyor.” dedi.

Araştırmacılara göre, gelecekteki çalışmalar, farklı müzik türlerinin duygusal tepkilerimizi nasıl olumlu yönde etkileyebileceğini ve bestecinin amacının dinleyicinin bir müzik parçası algısına uyup uymadığına bakabilir.

Neuroscience News, Why music makes us feel, according to AI, son güncelleme 31 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/ai-music-emotion-15151/

7. Koçluk Konferansı – Öz’le Geleceğe

Geçen hafta inanılmaz ilham veren bir konferansa katıldım. Konferans, 16 Ekim 2019 tarihinde gerçekleşti. Bu etkinliğin amacı, koçluğun farklı alan ve disiplinlerle nasıl birleştiğini anlatmaktı.

Konuşmacılar kimlerdi?

Konferansa konuşmacı olarak, Ahmet Akın, Alla Kazajeva, Ann Ridone, Atilla Kıyak, Emre Başkan, Nasuh Mahruki, Nurdoğan Arkış, Ömer Şengüler ve H. Ulaş Özcan katıldı.

Hangi konular konuşuldu?

Konferansta;

Ahmet Akın iş ortamında yaratıcılık,

Alla Kazajeva koçluk kültürü,

Ann Ridone sosyal etki için koçluk,

Atilla Kıyak liderlik ve stratejik düşünme,

Emre Başkan iş dünyasında konfor alanı ve gelecek,

Nasuh Mahruki potansiyellerimize ulaşmak,

Nurdoğan Arkış hayatta yaptığımız seçimler,

Ömer Şengüler iş dünyasında nasıl başarılı olabiliriz,

H. Ulaş Özcan 2050 yılının bize ne getireceği, değerler ve kurumlar hakkında konuştu. ICF Türkiye Başkanları bir panelle konferansı noktaladı.

Neler ön plandaydı? Beni en çok neler etkiledi?

Konferasında temasına bakıldığında öz ve öz ile geleceğe gitmek en çok ön planda olan konulardı. Konuşmacılar bunlara farklı açılardan yaklaşıp, katılımcılara ilham oldular. Elbette bütün konuşmacılar ve yaklaşımları çok değerliydi fakat bana kattıkları yeni bakış açılarıyla en çok etkileyen birkaç konuşma vardı.

Ahmet Akın’ın konuşmasında kullandığı yaratıcılık tanımları ve örnekler beni çok etkiledi. Duchamp benim en sevdiğim sanatçılardan biri. Kavramsal ve çağdaş sanat, sanat anlayışımı değiştiren alanlar oldu. Ahmet Bey’in Duchamp’ın bir eserini kullanması, konuşmasını bende farklı bir boyuta taşıdı. Ek olarak klişelere yaklaşımı da bende yeni bir farkındalık oluşturdu.

Emre Başkan ve H. Ulaş Özcan ise analitik yaklaşımları ile çok değerli bilgiler verdiler. Sundukları veriler ile iş dünyasında baskın düşünceleri ve geleceğin bize neler getirebileceklerini anlattılar. İnsanların ne düşündüklerini somut olarak görmek, geleceği anlamayı kolaylaştırdı.

Son olarak, Nurdoğan Arkış kendimize ve diğerlerine nasıl yaklaşmamız gerektiğini çok güzel bir şekilde anlattı. Dinleyicilerini ben ve sen konumunu dışında, o – iletişimde olmayacağımız ama bizden etkilenebilecek diğer kişiler– konumunu da anlatarak çevremiz hakkında farklı bir bakış açısı kattı.

Yazıyı genel olarak toplamak gerekirse;

7. Koçluk Konferansı beni çok etkiledi. Birçok önemli kişiyle tanışma ve onların konuşmalarını dinleme fırsatı elde ettim. Hepsi bende ayrı izler bıraktı. Dinlediğim her konuşmadan beynime aldığım notlar ile çok güzel bir gün geçirdim.

*İlk ve son görsel ICF Türkiye’den alınmıştır.

Deep3DFly

Semih Günel, Helge Rhodin, Daniel Morales, João H. Campagnolo, Pavan Ramdya ve Pascal Fua’nın EPFL’de – École Polytechnique Fédérale de Lausanne– aktif öğrenme alanında değerli bir araştırma gerçekleşti. Araştırmanın amacı sineklerin hareketelerini gözlemleyerek aktif öğrenme alanında ilerleme sağlamaktı.

Araştırma nasıl tasarlandı?

Ramdya’nın deneysel düzeninde bir sinek, minik bir koşu bandı gibi küçük bir yüzen topun üstüne yürürken, yedi kamera her hareketini kaydetti. Sineğin üst kısmı taşınmaz bir stada yapıştırıldı, böylece top üzerinde yürürken daima yerinde kaldı. Bununla birlikte, sinek serbestçe hareket ettiğine “inanıyordu”.Toplanan kamera görüntüleri daha sonra hem Ramdya’nın hem de Fua’nın laboratuvarlarıyla çalışan bir doktora öğrencisi olan Semih Günel’in geliştirdiği derin öğrenme yazılımı DeepFly3D tarafından işlendi. Ramdya, “Bu, disiplinlerarası işbirliğinin gerekli ve dönüştürücü olduğunun iyi bir örneği. Bilgisayar bilimi ve sinirbiliminden yararlanarak uzun zamandır devam eden bir zorluğun üstesinden geldik.” dedi.

Neden araştırmada sinekler kullanıldı?

Ramdya sineklerin kullanılma sebebini “Omurgalıların çoğunun aksine, sinekler neredeyse her araziye tırmanabilirler. Bacaklarının uçlarında yapışkan pedler ve pençeler olduğundan, sinekler duvar ve tavanlara yapışabilirler. Bunlar haraketlerini sağlar. Bu da ilginç çünkü herhangi bir yüzeyde dinlenebilirseniz, doğru zamanda hareket etmesini bekleyerek enerji harcamalarınızı yönetebilirsiniz. ” şeklinde anlattı.

Bu, biyoloji boyunca neredeyse her yerde kullanılan bir model organizma olan sinek Drosophila melanogaster için bir hareket yakalama sistemi olan DeepFly3D’nin gelişimini sürdüren robotların tasarımını bilgilendirmek için uçma davranışını yöneten ilkeleri çıkarma vizyonuydu.

Deep3DFly’ı önemli kılan şey nedir?

DeepFly3D ile ilgili özel olan şey, sineklerin 3B pozunu – veya hatta diğer hayvanları – ortaya çıkarabilmesi. Yani, çeşitli biyolojik uygulamalar için benzeri görülmemiş bir çözünürlükte otomatik olarak tahmin yapıp davranış ölçümleri yapabilir. Yazılımın manuel olarak kalibre edilmesi gerekmiyor ve sinek pozunun hesaplanmasında yaptığı hataları otomatik olarak algılamak ve düzeltmek için kamera görüntülerini kullanıyor. Son olarak, kendi performansını geliştirmek için aktif öğrenmeyi kullanıyor.

DeepFly3D, bir meyve sineğinin hareketlerini, pozlarını ve eklem açılarını üç boyutlu olarak etkin ve doğru bir şekilde modellemek için bir fırsat sağlıyor. Bu, diğer organizmalardaki 3D pozları otomatik olarak modellemek için standart bir yol olabilir.

Yazıyı toplamak gerekirse;

Ramdya’nın da dediği gibi sinek, “Bir model organizma olarak izlenebilirliği ve karmaşıklığı çok iyi dengeliyor.” Buna ek olarak, “Nasıl yaptığını öğrenirsek, robotik ve tıp üzerinde önemli bir etkiye sahip olabiliriz ve belki de en önemlisi, bu öngörüleri nispeten kısa bir sürede elde edebiliriz.”sözlerini de ekliyor. Araştırma genel olarak baktığımızda araştırmanın robotik ve tıp alanlarında etkiye sahip olabilmeleri, getirecekleri yeniliklerle merakı arttırıyor.

Neuroscience News, Deep3DFly: the deep-learning way to design fly-like robots,son güncelleme 9 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/deep3dfly-ai-15052/

Beyindeki uzun süreli hafıza ve öğrenme mekanizmaları

Virginia Tech ‘de David Xie ve diğer bilim insanlarının yaptığı bir araştırmaya göre, Erg1 ve TET1 uzun süreli hafıza ve öğrenmede önemli rollere sahip.

Bu ne anlama geliyor? Nasıl daha farklı anlatılabilinir?

Bir akıllı telefon aldığınızı düşünün. Satın aldığınız an, ayarlar ve uygulamarın hepsi aynı. Fakat zaman geçtikçe telefonu nasıl kullanırsanız, ayarlar ve uygulamalar da değişicektir. Aynı şekilde, hafızamız da bu şekilde çalışıyor. Deneyimlerimiz ile bir diğer insandan farklı oluyoruz. En basit deneyimlerimiz bile beyinlerimizi hücresel seviyede değiştiriyor.

Xie ve diğer bilim insanları DNA’nın mettilenme sürecinde beyindeki kontrol eden kayıt etkenleri ve enzimleri buldu. Bu çalışma ile, Alzheimer ve diğer hafıza kaybı yaşanan hastalıkların anlaşılması için çok değerli bilgiler sağlanıyor. Xie “Her deneyim ve öğrenme süreciyle farklı insanlar olmaya programlandın. Öğrenme sürecinin beyinde nasıl gerçekleştiğini ve öğrenilen her yeni bilginin yarın sizi nasıl farklılaştıracağını anlamaya başlamak büyüleyici. ”diyor.

Deney nasıl yapılmış? Egr1 ve TET1 nedir?

Egr1 ve TET1 enzimi telefonunuza kayıt yapmanızı sağlayan program gibiler. Deney fareler üzerinde yapıldı. Deney sırasında farelerin beyinlerinin ön korteksine – öğrenmenin kayıtlı olduğu, beynin olgunlaşması en yavaş olduğu birincil beyin bölgesi– bakıldı.

Egr1, DNA’nın RNA’ya transkripsiyonuna yardımcı olan bir protein olan bir transkripsiyon faktörü. Egr1, uzun süreli hafıza oluşumunda hayati bir rol oynuyor ve önceki araştırmalar, transkripsiyon faktörü bir fareden çıkarıldığında hafıza kaybı sonuçlarının ortaya çıktığını gösteriyor.

TET1 ise aktif DNA demetilasyonunda rol oynayan bir enzim. DNA metilasyonu, bir DNA molekülüne bir metil grubu eklendiğinde oluşuyor, bu daha sonra bir genin promotor bölgesini engelliyor. Başka bir deyişle, DNA metillendiğinde genler aktive edilemiyor.

Egr1 ve TET1, bu metil grubunun çıkarılması ile görevlendirilir, böylece gen ifadesi aktive edilebilir ve anılar saklanabilir.

Başka bir benzetme ile anlatmak gerekilirse, temel olarak gen ifademizi kontrol eden veya ifade seviyelerimizi artıran veya azaltan bir “ açık” veya ” kapalı” düğmesi var. EGR1 bu anahtarlama sistemini kullanmamıza yardımcı oluyor, böylece harici bir uyarıcı aldığınızda genler ifade edilecek ve daha hızlı bir şekilde ifade ediliyor.

Araştırmacılar, bu Egr1-TET1 ekip çalışmasının beynin ötesine geçen öğrenme mekanizması olabileceğini görüyorlar. Örneğin, kanda Egr1 ve TET1’e benzer “aile üyeleri” var.

Bağışıklık sisteminde, hafıza B hücreleri ve hafıza T hücreleri immünolojik hafızayı oluşturmak ve korumak için anahtar. Geçmiş istilacıların antijenlerini hatırlama yeteneklerine sahipler, böylece bir sonraki saldırıya uğradıklarında hızlı bir immünolojik tepki başlatabilirler.

Bu çalışma ne anlama geliyor?

Bu süreç teorik olarak diğer organların hatıralar oluşturabileceği ihtimaline işaret ediyor. Bu bulgunun ciddiyeti öğrenme açısından önemli. Burada iki güzel soru akla geliyor;

1.Öğrenmenin daha iyiye gitmek için değiştirebilme olasılığı var mı?

2. Öğrenmeyi geliştirmek için eğitim sistemini değiştirebilir miyiz?

Xie “Bilmediğimiz birçok temel şey var. Örneğin, işaretçiler ve gen anahtarları: Onları nasıl tanımlayabiliriz ve bu anahtarları kullanabilir miyiz? Bu bazı hastalıkları izlemek için kullanılabilir mi? Belirli olayları izlemek için kullanılabilir mi? Bence bize gelen çok şey var ve şu anda neler yapabileceğimizi düşünmemiz gerekiyor, ”diyor. Gelecekteki araştırmalar için, Xie farklı tür nöronların dış uyaranlara cevap vermek için farklı mekanizmaları nasıl kullandıkları hakkında daha fazla bilgi edinmekle ilgileniyor.

Neuroscience News, The mechanisms behind learning and long-term memory in the brain, son güncelleme 2 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/learning-memory-mechanisms-15020/