Beynin Yapısı

Bu aralar David Eagleman’ın Canlı Devre kitabını okuyorum. Bu kadar kompleks bir sistemin, her an bir hataya düşmeden nasıl çalışabildiğini anlamakta hâlâ zorlanıyorum.
Şu an bile bu yazıyı yazarken beynim arka planda hangi başlıklardan bahsetmem gerektiğini planlıyor, milyonlarca değil — milyarlarca nöron kafamda yanıp sönüyor. Ve tek bir soru var:

Nasıl oluyor olm?

İnsan beyni yaklaşık 1.4–1.5 kilo ağırlığında; ortalama %75’i sudan oluşuyor. Geri kalan %25’lik kısmı ise protein ve yağlardan meydana geliyor. İçerisinde yaklaşık 86 milyar nöron, trilyonlarca sinaps var ve her biri, saniyeler içinde binlerce bağlantıyı devreye sokabiliyor.

Peki beyin nasıl algılar, düşünür, harekete geçer? Beyin aslında karanlık bir odada oturur. Dış dünyayla tek iletişimi, sinir hücrelerinden gelen elektrik sinyalleridir.
Gözlerimizle bir görüntüyü fiber optik kablolarla aktarmayız — her şey basit elektriksel iletimle taşınır. Ama biz dış dünyayı piksellerle değil, renkli, yüksek çözünürlüklü ve anlamlı şekilde algılarız (miyop kardeşlerim sizler hariç). Beynin asıl gücü burada: örüntülerden anlam çıkarma yeteneği.

Bu yazıda tam da bunu konuşacağız: Beynin devre yapısını, plastisite dediğimiz esnekliğini, düşüncelerimizi nereye “kaydettiğimizi” ve tüm bunları modern teknolojide — belki bir GraphRAG mimarisiyle — nasıl simüle edebiliriz, ona bakacağız.

Canlı Devre

“Canlı devre” (liveware), David Eagleman’ın beyni anlatmak için kullandığı metafor. Kitapta anlattığına göre, insan beyni aslında tam gelişimini tamamlamadan dünyaya gelir. Büyüdükçe de, beynimizin yapısı genetik planın yanında çevresel faktörlere göre sürekli şekillenir.

Burada ilginç olan, beynin içindeki nöronların her zaman “uyum içinde” çalıştığı algısıdır — oysa gerçek öyle değildir. Beynin içinde sürekli bir rekabet vardır. Kullanılmayan ya da zayıf bağlantılara sahip bölgeler, zamanla daha aktif bölgeler tarafından “işgal” edilir.

Örneğin, görme yetisini kaybeden bir insanda, görsel kortekse artık elektriksel sinyaller gitmez. Bu atıl kalan bölge, beynin diğer duyusal alanları tarafından devralınabilir. Bu yüzden görme engelli bireylerde dokunma ya da işitme duyularının daha keskinleşmesi tam da bu plastisite sayesinde mümkün olur. Beyinde bir duyunun kapladığı alan ne kadar fazlaysa, o duyunun hassasiyeti ve algısı çok daha güçlü oluyor.

Plastisite

Plastisite, beynin esnekliğinin en somut kanıtıdır. Çocukken dil öğrenmek neden kolay? Çünkü beyin hâlâ kalıba dökülmemiştir, “devreler” serbesttir. Yetişkin bir insanın yeni bir beceri öğrenmesi zorlayıcıdır ama imkânsız değildir; plastisite ömür boyu devam eder, sadece yavaşlar.

Bir piyanist parmaklarını ustaca hareket ettirebiliyorsa, bu beynindeki hareket alanının yıllar içinde sürekli pratikle genişlemiş olmasındandır.
Aynı şekilde, yıllarca kullanılmayan bir yabancı dil yavaş yavaş silinir; çünkü o bağlantılar kullanılmadıkça zayıflar.

Kısacası beyin, statik bir devre kartı değildir. Sürekli yeniden kablolanır.

Düşüncelerimizi Nerede Depolarız?

Beynimiz bir sabit disk değildir. Düşüncelerimiz bir dosya gibi belli bir yere “kaydedilip” durmaz. Hafıza dağınık bir ağ yapısındadır. Bizi harekete geçiren her etkileşim, nöronlar arasında yeni bir ateşleme yaratır. Birlikte sık sık aktifleşen nöronlar arasında yeni yollar, yeni bağlar oluşur.

Her yeni bağlantı, beynin belirli bir bilgiyi daha hızlı çağırabilmesini, benzer verileri gruplayabilmesini ve gerektiğinde farklı örüntülerle ilişki kurabilmesini sağlar. Düşüncelerimiz ya da hatıralarımız da işte bu bağlantıların şiddetine, tekrarlanmasına ve ağın ne kadar genişlediğine bağlı olarak kalıcı hale gelir.

Bir anlamda, beynimizde “düşünceler nerede depolanır?” sorusunun cevabı şudur: Hiçbir yerde tek başına durmazlar. Görsel detaylar bir bölgede, kokular bir başka bölgede, hissettiğin duygular limbik sistemde — hepsi bir örüntü ağına dağılmıştır. Bu yüzden bir anı tetiklenirken beynin farklı bölgeleri aynı anda aydınlanır. Ve o anıya her geri dönüş, o yolu biraz daha sağlamlaştırır. Öğrenme de böyle gerçekleşir. Tekrar tekrar bir bilgiyi kullandıkça ateşlenen nöronlar arasında bağlar daha da güçlenir ve kalıcı hale gelir.

Nöronlar birlikte ateşlendiğinde birlikte bağlanır — bu basit prensip Hebbian öğrenme kuralı olarak bilinir.

Bilinç

Düşüncelerin dağılımından bahsettik, peki düşüncelerimizi bilince nasıl taşırız? Öncelikle bilinç, beynin anlık durumudur diyebiliriz. Sahip olduğumuz tüm bilgi birikimi her an zihnimizin ön yüzünde durmaz — sadece o anda ihtiyacımız olan kadarını “ekrana çağırırız.”

Mesela bir arkadaşınız gittiği bir restorandan bahsederken, aklınıza başka bir arkadaşınız Ahmet’in aynı restoranda zehirlenip hastanelik olduğu geliyor ve bu olayı anlatıyorsunuz. Ama sürekli Ahmet’in nasıl hastanelik olduğunu düşünmezsiniz (Düşünüyorsanız sizde bir sorun var demektir). O an anlatılan bir hikâye, sizde bir çağrışım yapmış ve arka plandaki bir anıyı bilincinize taşımıştır.

Bu noktada beynin çalışma belleği devreye girer. Bilinçli zihin, bir anda her şeyi değil; ancak birkaç parçayı bir arada tutabilir. Psikolojide buna “kısa süreli bellek kapasitesi” veya “working memory” denir. Mesela bir cümleyi tamamlarken, önceki kelimeleri aklında tutarsın. Ya da bir matematik problemi çözerken, sayıları geçici olarak zihninde döndürürsün.

İşte odaklanmak dediğimiz şey de tam burada başlar: Beyin, bilince getirdiği bilgileri seçer, aralarından en anlamlı olanlara dikkat verir, geri kalanını yine arka planına iter. Bu yüzden, bazen tam konuşmanın ortasında “aklımın ucundaydı, unuttum!” dersin. Aslında bilgi silinmez; sadece çalışma belleğinden düşüp geri plana kayar.

Kısacası: Bilinç, dev bir arşiv değildir. Bir ekrandır. Arkada trilyonlarca bağlantı çalışır, sen o anda yalnızca gerekeni görürsün.

Hafıza ve Bilinç - Knowledge Graph ve LLM

Tüm bu bilgiler aklıma tek bir şey getirdi. GraphRAG uygulamaları. Knowledge Graph, beynimizin “dağınık ama ulaşılabilir” uzun süreli hafızasına benzer. Veri bir knowledge graph içerisinde saklanır. Buradaki veriyi çeşitli etkileşimlerden (sosyal medyada arkadaş ekleme) veya sahip olunan verilerden oluşturabiliriz. Bu bizim sürekli ihtiyaç duymadığımız ama ihtiyaç duyduğumuzda erişebileceğimiz bilgi birikimimizdir. Eğer dışarıdan bir etkileşim gelirse bu bilgi birikimini kullanıp uygun aksiyonu alabiliriz.

Bir diğer bileşenimiz ise bilinç. Bunu da bir dil modeliyle (LLM) simüle edebiliriz. Dil modeli, ihtiyaç duyduğunda bilgi grafı içinde en yakın anlamsal değere sahip node grubunu getirip “bilince taşır” ve buradan aksiyonu üretir. Tıpkı beynin çağrışımsal şekilde bilgiyi çekmesi gibi, dil modeli de düğümler arasında anlamsal arama yaparak o anki amaca uygun örüntüyü öne çıkarır. Bu yüzden bugün geldiğimiz noktada bile GraphRAG sistemlerini bir anlamda beynin düşünme biçiminin bir minyatürü gibi görebiliriz. Tabii ki tam anlamıyla insan beyninin esnekliğini, sezgisini, hatırlama biçimini taklit etmekten hâlâ uzağız. Ama temel fikir ortada:

Beyin = Dağınık bağlantılar + bağlamsal tetiklenme + bilinçte anlamlandırma GraphRAG + LLM = Düğümler + anlamsal arama + çıktıya dökme

Teknolojideki gelişmelerin exponential hızla geliştiği günümüzde belki bir gün “düşünmek” dediğimiz o karmaşık yeteneğe sahip yapay zekalar görebiliriz. Bence o zaman zeka kavramını gerçekten hak etmiş olurlar.