İnsanlar daha erken konuşabilir miydi?

Görsel ; Designed by Freepik

Yapılan araştırmaya göre insanlar daha erken konuşabilirlerdi.

CNRS ve Université Grenoble Alpes’teki araştırmacılar, Fransız, Kanada ve ABD ekipleriyle beraber çalışarak konuşmanın mevcut dilbilim teorisinin öne sürmesinden çok önce, 200.000 yıldan daha önce, ortaya çıkabiliceğini belirtti.

Bu ne anlama geliyor?

50 yıl boyunca Philip Lieberman’ın teorisi, konuşmanın ortaya çıkmasından önce, gırtlakların farklı sesleri, ünlüler, çıkarmak için düşük bir konumda olması gerektiğini belirtti. Temel artikülatörlerde (dil, çene, dudaklar) insanlara benzeyen ancak daha yüksek gırtlakları olan bir ses yolu anatomisine sahip olan maymunlar, farklılaştırılmış seslendirmeler üretemezler. Fakat yapılan araştırmaya göre, maymunlar iyi farklılaşmış proto- ünlü sesler üretiyor. Yani farklı seslendirmelerin üretilmesi bu nedenle anatomik değişkenlerin değil, artikülatörlerin kontrolüne ilişkin bir olgu.

Önceden neden buna inanılıyordu?

1930’larda, 1950’lerde iki araştırmacı, kendi bebeklerine öğretir gibi aynı zamanda ve şartlar altında, evde yetiştirilen bir şempanze konuşmayı öğretme olasılığını test etti. Bütün deneyleri başarısızlıkla sonuçlandı. Bu sonucu açıklamak için, 1969’da bir dizi makalede ABD’li bir araştırmacı Philip Lieberman, kendi teorisini önerdi. Lieberman insan frekans değişimlerini maymunlarla karşılaştırarak, gırtlaklarının yüksek pozisyonu ile ilgili küçük bir farenks olduğunu, oysa insanlarda gırtlağın daha düşük olduğunu gösterdi.

Neuroscience News, Speech could be older than we thought, son güncelleme 16 Aralık, 2019, https://neurosciencenews.com/speech-evolution-15321/

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/

Bahri Karaçay ile Bilim – Öğrenen Beyin

Yazarak çalışınca nasıl daha iyi öğrenirim? 🧐

Diğer çalışma yöntemlerinden neden farklı?❓

Nasıl uygulayabilirim? 👀

Yukarıdaki ve benzeri soruların cevabını bulmak için Bahri Karaçay’ın değerli bilgilerini aşağıdaki linke basarak dinleyebilirsiniz. 🤓☺️

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/

Çocuklar nasıl daha kolay okumayı öğrenir?

Okuduğunuz ilk kelime neydi? Nerede okudunuz?

Hermundur Sigmundsson, Greta Storm Ofteland, Trygve Solstad ve Monika Haga tarafından yapılan çocukların okumayı öğrenme süreçlerine odaklanan bir araştırma yaptı. Çalışma New Ideas in Psychology‘de yayınlandı. Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi‘nden olan Sigmundsson, araştırma ekibinin harfleri öğrenme ve harflerin sesleri ve okuma kodunu kırma arasındaki bağlantıyı açıkça gösteren ilk kişiler arasında olduğunu belirtti.

Araştırmanın amacı neydi?

Araştırma harfle sesinin bağlantısını kullanmanın çocuklar üzerinde nasıl bir etkisi olduğuna odaklandı. Bu araştırmadan önce bu alanda tezler sunulsa da harfleri öğrenmenin yeterli olmadığı belirtildi. Harfleri bilseniz bile onları okuyamayabilirsiniz. Tek harfleri okumak veya yazmak, bu harfleri bir araya getirmekten tamamen farklı bir şey. Bireysel harf değişimleri çok büyük olabilir.

Araştırma nasıl yapıldı? Sonuçları ne oldu?

Araştırma ekibi, bir yıl boyunca 5-6 yaşları arasındaki 356 çocuğu inceledi. Çocukların yüzde 11’i okula başladıklarında zaten okuyabiliyordu. İlk okul yılının sonunda, yüzde 27’si henüz okumayı öğrenmedi. Bu grubun çoğu, okula başladıklarında daha az harf bilen çocuklardı.

Sigmundsson, “Disleksi olan yüzde 5-10’unu alırsanız, rakamlar beş çocuktan birinin çok az pratik yaptığını veya ilk okul yılında motivasyonunun olmadığını gösterir” dedi.

Başka bir sonuç da kız çocuklarının erkeklerden daha iyi okuduklarıydı.

Araştırma sonuçları ne anlama geliyor?

Çocukların daha önce okumayı öğrenmelerine yardımcı olmak için, bir şey çok önemli: Harflerle ilişkili harfleri ve sesleri mümkün olduğunca erken öğrenmek. Bununla beraber, ailelere de büyük bir rol düşüyor. Çocukların bu ilişkiyi kurabilmelerini sağlamak için okula başlamadan onlara kitap okuyabilir ve ileri yaşlarda da kitap okumalarını destekleyebilirler. Araştırmanın sonucunda kızların daha iyi okumaları genel bir sonuç ama ailelerin çocuklarıyla bu anlamda nasıl iletişim kurdukları bu sonucu değiştirebilir. Çocukların kendi başlarına kitap okumaları ve daha çok kitap okumaları süreci hızlandıracaktır.

Neuroscience News, Here’s how you help kids crack the reading code, son güncelleme 14 Kasım, 2019, https://neurosciencenews.com/reading-learning-15207/

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/

Johns Hopkins Üniversitesi’nde yapılan araştırmaya göre, bebekler saymayı düşünüldüğünden erken tanıyor.

Daha okuma-yazma ve sayı saymaya başlamadan önce bizlere içlerinde sayıların bulunduğu kitaplar ve oyuncaklar alınıyor. Bununla beraber, büyüklerimiz sayı sayarak bizimle iletişim kuruyor.

Bu iletişim şekli küçük çocuklar tarafından nasıl anlaşılıyor?

Johns Hopkins Üniversitesi’nde yapılan araştırmaya göre, bebeklerin saymayı düşünüldüğünden erken tanıdığı bulundu. Jinjing (Jenny) Wang ve Lisa Feigenson’ın yaptıkları araştırma, Development Science dergisinde yayınlandı.

Araştırma nasıl yapıldı?

Araştırma sırasında 14 ile 18 ay arasındaki küçük çocuklarla çalışıldı. Küçük çocuklar oyuncaklar- küçük köpek veya araba– içinde göremedikleri ama ulaşabildikleri bir kutuya koyuldukça izledi. Bazen araştırmacılar her bir oyuncuyu kutuya koyarken, “Bak! Bir, iki, üç, dört – dört köpek!” şeklinde saydı. Diğer zamanlarda her bir oyuncağı kutuya koyarak, “ Bu, bu, bu ve bu – bu köpekler ”dedi. Köpekler sayılmadığında, küçük çocuklar kutunun içinde dört şey olduğunu hatırlamakta zorlandılar. Araştırmacılar yalnızca birini çıkardıktan sonra sanki görecek başka bir şey yokmuş gibi dikkatleri dağılma eğilimindeydi. Ancak oyuncaklar sayıldığında, küçük çocuklar birden fazla kutudan çıkarılmasını açıkça bekledi. Tam olarak hatırlamadılar ama yaklaşık sayıyı hatırladılar.

Lisa Feigenson “Bebekler için sayma kitapları alıyor ve küçük çocuklarla yüksek sesle sayıyoruz. Tüm bunlar şu soruyu gündeme getiriyor: Çocuklar okul öncesi yıllarda olana kadar saymanın ne demek olduğu konusunda gerçekten ipucu sahip değiller mi? ” sorusunu takip ederek araştırmanın sonunda “Sayı kelimelerinin tam anlamını anlamaktan yıllarca uzakta olmalarına rağmen, bebekler sayı saymayı tanıyorlar. ” şeklinde sonucu açıklıyor.

Ekip şu anda birkaç takip çalışması yürütmekte ve erken sayma pratiğinin, İngilizce konuşan bebeklerin yabancı bir dilde saymaya tepki vermesi durumunda daha sonraki sayı becerilerine neden olup olmayacağını belirlemeye çalışıyor.

Neuroscience News, Babies understand counting years earlier than believed, son güncelleme 25 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/baby-counting-15123/

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/