’Yapay zeka dönüm noktasında’

Edimburg’taki Heriot-Watt Üniversitesi’nden yapay zeka araştırmacısı Philippe de Wilde astrositlerden esinlenerek geliştirilen ilk bilgisayar modelinin mucidi. Kendisi Fransız bilim dergisi Science et Vie’nin sorularını şöyle yanıtladı:

Yapay zeka yöntemleri beynin yapısından esinleniyorlar; astrositlere ilgili son bulgular bu çalışmaları nasıl etkileyecek?

- Yapa zeka dönüm noktasında. Şimdiye kadar benim alanımda öğretme sürecinde  makinenin bir sesi, görüntüyü, dijital bir izi v.s. tanımasının sağlanması - temel yöntem nöron ağlarına dayanıyordu. Ancak bu yöntem nöronların salt matematiksel betimlerini önemseyip beynin diğer hücrelerinin işlevlerini göz ardı ediyor.

Niçin? Çünkü biyologlar insanda öğrenme sürecinde salt nöronların ve özellikle de uçları olan sinapsların roloynadığını düşünüyorlardı. Şimdi artık beyinde astrositlerle ilgili bulguların yapay zekanın alanını da genişletmesi bekleniyor.

Daha kesin bir ifadeyle, ne tür gelişmeler bekliyorsunuz?

Öğrencim ve ben ilk kez astrositleri de dahil eden bir nöron ağı geliştirdik. İlk gözlemlediğimiz etki biraz teknik de olsa çok önemli: Nöron ağının istikrara kavuşması. Nöron ağı "de Hebb" denilen evrede öğrenir; bu evrede ağın girişine art arda laboratuvardaki fotoğrafları içeren bir diz veri sunulur.

Bu evrenin başlangıcında ağ daha bakirdir ve birbirinden uzak iki nöronu kateden sinir akımları bağımsızdırlar. Ancak yavaş yavaş bu akımlar bir fotoğraftan ötekine, öğrenme süreci tamamlanana kadar eşgüdümlü hale gelir. Bu eşgüdümlülük öğrenmenin temelidir. Standard bir ağda bazen çökebilir. Ancak astrositleri içeren bizim modelimizde eşgüdümlülük mükemmel bir istikrar kazanır.

Bu fenomeni nasıl açıklayabilirsiniz?

Astrositlerin etkisinin geniş ölçekte kalsiyum dalgaları ağında yayıldığını unutmayalım. Bu kalsiyum dalgaları da eşgüdümlülüğü artırır. Ancak daha da önemlisi bizim modelimizde kalsiyum dalgaları öğrenmeyi güçlendiriyor. Yani de Hebb sürecinden sonra nöron ağına değiştirilmiş fotoğrafları gösterdiğimizde bu model astrositsiz modele kıyasla değişime uğramış yüzü daha çabuk tanıyacaktır.

Kalsiyum dalgaları bir tür gürültü gibi hareket eder. Örneğin, birkaç gün cızırtılı bir telefon hattından konuşun; hat onarıldıktan sonra karşınızdakinin sesini çok daha kolay tanıyacaksınız çünkü cızırtılı hatta konuşurken sesin en ufak ayrıntısına dikkat etmeyi öğrenmiş oluyorsunuz. Sonuç şu ki, nöron ağları astrositlerin varlığıyla güçleniyorlar.

Gelecekte astrositlerin günlük hayata da uygulanması söz konusu olabilir mi?

Bu araştırmalar henüz deney aşamasında. Özellikle de nörobiyologlar in vivo ortamda astrositlerle güçlendirilmiş yapıların verimini gözlemleyecekler. Astrositlerin öğrenme sürecine dahil olması sayesinde nöron ağları finans piyasalarında banka yolsuzluklarını daha çabuk belirleyebilecekler; bunlar banka hesaplarındaki klasik işlemleri çok çabuk öğrenebildiklerinden, dünyanın herhangi bir yerinde herhangi bir sahtekarlık yapıldığında suçu hemen saptayabilecekler.

Sinapslarla (beyindeki bağlantı noktaları) ilgili ayrıntılı bir araştırma sürpriz sayılabilecek bir sonuç ortaya koydu: Akrobat grubunda, astrositlerle sinapslar arasındaki temas yüzeyi diğer gruplarınkine göre çok daha önemliydi.

Kimyasal alışveriş

Bu bulgudan yola çıkıp, yapılacak iş ne kadar zorsa, astrositler nöronlar arasındaki iletişime o kadar fazla müdahale ediyor, denilebilir mi? Bunu söylemek için henüz çok erken.

Daha fazlasını öğrenebilmek amacıyla araştırmacılar antrenmanın ardından farelere birkaç günlük dinlenme süresi tanıdılar. Ve burada da bir sürprizle karşılaştılar: Astrositler ve sinapslar arasındaki temas bölgesi küçülüyordu.

Buradan da astrositlerin müdahalesinin geçici olduğu, yalnızca bilinmeyen bir çevrenin ya da işin keşfi ve öğrenilmesi sürecinde geçerli oldukları çıkarsaması yapılabilir mi?

Araştırmacılar bu sorunun yanıtlanmasının henüz mümkün olmadığını, bununla birlikte beynin esnekliğinde salt nöronların rol oynamadığını kesinlikle söyleyebileceklerini belirtiyorlar.

Belleğe kaydetmenin temel taşları

Bu aşamadan sonra bilim adamları, fenomeni daha da aydınlatmak için öğrenme ve belleğe kaydetme sürecinde astrositlerle nöronlar arasındaki kimyasal alışverişin doğrudan bulgularının elde edilmesi gerektiğini ifade ediyorlar.

ABD, Berkeley Üniversitesi’nde moleküler biyoloji bölümünden araştırmacı Mu-Ming Poo’nun amacı, astrositlerin bellekteki rolünü belirlemek. Bu kez hayvanları değil in vitro (laboratuvar) ortamda nöron hücreleri kültürleri incelenecek.

Daha kesin bir ifadeyle, uzun vadeli bellekte kilit rol üstlenen beynin bölgesi hipokampustaki moleküler alışverişin simülasyonunu gerçekleştirmek amacıyla hücreler kültür ortamında toplanıyor. Bilim adamları 80’li yıllardan beri hipokampusun sinapsları düzeyinde, uzun vadeli bir belleğe kaydetme sürecine benzettikleri bir dizi biyokimyasal olay dizisini in vitro ortamda yeniden üretebiliyorlar.

Bu olaylar dizisine de "uzun süreli potansiyalizasyon" (İngilizcede, Long Term Potentiation ya da LTP) adı veriliyor. LTP tekrarlanan ve zaman içinde sinapsa çok yaklaşan elektrik simülasyonlarıyla tetikleniyor. Bu simülasyonlar da, tip 1 reseptörlerine sabitlenen nörotransmiter (sinir iletişim kimyasalı) olan glutamatı serbest bırakıyor.

Bu uzatılmış elektrikle uyarılma hali de kalsiyumun post Ğ sinaptik nörona girmesini sağlayan ikinci tip reseptörleri harekete geçirerek sinapsın güçlenmesi ve daha istikrarlı olmasının yolunu açıyor.

Bellekte aktif rol

Şimdiye kadar LTP’ye yalnızca nöronlar dahil ediliyordu. Mu-Ming Poo bu modele astrositleri de ekledi. Ve hedefi on ikiden vurdu! Poo, astrositlerin ikinci tip reseptörlerin hareketlenmesini kolaylaştıran bir molekül olan D-serini ürettiklerini keşfetti.

Araştırmacı bundan yola çıkarak astrositlerin belleğe kaydetmede aktif bir rol üstlendiklerinin söylenebileceğini kaydediyor. Ancak astrosit ve gliyal hücrelerin bu süreçteki işlevlerinden emin olmak için daha fazla araştırmaya gerek var.

Bununla birlikte, kesin olan şu ki, eski kalıplaşmış "her şey nörona bağlı" modeli artık geçerliliğini yitirdi ve yerini çok daha karmaşık iletişim modellerine bırakıyor.

Bu arada, yapay zeka uzmanları da astrositlerle ilgileniyorlar. Nitekim bilgisayar uzmanları sanal astrositleri nöron ağlarına dahil ettiler bile. Sonuçta da, hesaplama kapasitesinin olağanüstü bir şekilde esnekleştiğini gözlemlediler. Kısacası gliyal hücrelerle yeni bir çağın başladığından kimsenin kuşkusu olmasın...