İnsan beyninin karar verme sürecini yöneten gizli sinir ağları, 2025’in en çarpıcı nörobilim keşiflerinden birine imza attı. Princeton Üniversitesi’nden araştırmacılar, beynin nasıl karar aldığını açıklayan yeni bir latent circuit model (gizli devre modeli) geliştirdiler. Bu model, karmaşık nöronal aktivitenin sadece birkaç kilit nöron tarafından yönlendirildiğini ve tüm süreci basitleştirdiğini gösteriyor.
Beyin, çevreden gelen çok sayıda bilgi sinyalini işlemek zorunda. Örneğin: Yeşil ışık görüyorsunuz, ama bir ambulans sireni dikkatinizi dağıtıyor. Princeton araştırmacılarına göre, karar verme süreci aslında bu karmaşık sinyallerin sadece birkaç kilit nöron aracılığıyla kısa sürede analiz edilmesine dayanıyor.
Yeni model, klasik yapay sinir ağlarından farklı; karmaşık ve yoğun bağlantılı modeller yerine, “lider nöronlar” temelinde çalışan “ağaç benzeri” düşük boyutlu bir yapıya işaret ediyor. Bu yapı, beynin kalabalık nöronal ortamını sadeleştirerek karar vermeyi hızlandırıyor.
Model, postdoktor araştırmacısı Christopher Langdon, Ph.D. ile Tatiana Engel, Ph.D. liderliğinde geliştirildi ve 10 Şubat 2025 tarihinde Nature Neuroscience dergisinde yayımlandı. Araştırma konsorsiyumu, Princeton Üniversitesinin yanı sıra Cold Spring Harbor Laboratory, Stanford Üniversitesi ve Boston Üniversitesi gibi kuruluşlarla birlikte yürütüldü
Bireyler Arası Farklılıklar ve Nöroplastisite
Beyin hücrelerinin bireysel tepkileri karmaşık olsa da, hepsi ortak bir yapı üzerinde karar alma sürecine katkıda bulunuyor. Yani her insan kendi “kişiliksel karar yapısını” taşıyor. Princeton Neuroscience Institute’da ayrıca yürütülen başka bir çalışmada, fareler üzerinde yapılan testlerden elde edilen veriler, her bireyin karar mekanizmasında farklı stratejiler izleyebildiğini gösterdi. Bu durum, insanlardaki davranışsal çeşitliliğin nörolojik altyapısıyla nasıl ilişkilendiğini anlamamıza önemli katkı sağlıyor.
Neden Bu Keşif Önemli?
Nörolojik hastalıklar: Alzheimer, şizofreni veya anksiyete gibi durumlarda, bu karar devrelerinin işleyişindeki bozukluklar rol oynayabilir.
Yapay Zeka ve Teknoloji: Modelin sade yapısı, yapay zekâ sistemlerinin kontrol edilebilir ve yorumlanabilir hale gelmesi için bir paradigm sunuyor.
eknoloji ve Bilimsel Bütçe: Araştırma Rutgers ve Princeton tarafından alınan 16 milyon dolarlık fonla destekleniyor; bu proje beynin bilinmeyen yönlerini keşfetmeye büyük katkı sağlayacak.