Beyin neden herhangi bir makineden daha iyi öğrenir?

 

ÖZET

Merak ve öğrenme yeteneği, insan evriminin bir armağanıdır. Şimdiye kadar yapay sinir ağlarının hiçbiri bir bebeğin sahip olduğu en temel bilgileri yeniden üretemez. Fransız sinirbilimci Stanislas Dehan, bu kitapta, insanların doğal bilgi arzusunun ardında yatan gerçeği ortaya koyuyor. Özelliklerini, algılamanın, hataların, hafızanın ve dikkatin öğrenmedeki rolünü anlamak okulda, işte ve günlük hayatta potansiyelimizi ortaya çıkarmamızı sağlayacak bir güçtür.

 

Stanislas Dekanı

Nasıl öğreniriz: Beyin neden herhangi bir makineden daha iyi öğrenir?

Bu yıl doğan Aurora'ya ithafen,

bir zamanlar çocuk olan tüm yetişkinler gibi.

Her şeyden önce, öğrencilerinizi iyi inceleyin, çünkü onları kesinlikle tanımıyorsunuz.

Jean Jacques Rousseau

"Emil veya Eğitim Üzerine" (1762)

Garip ve şaşırtıcı gerçek: İnsan vücudunun her santimini inceledik, gezegenimizde yaşayan tüm hayvanların bir kataloğunu derledik, her bir çim yaprağı için bir tanım yaptık ve bir isim bulduk, ancak yüzyıllardır bir tek şeyle yetindik. sanki bir doktorun, hayvan yetiştiricisinin ya da çiftçinin sanatından daha az önemliymiş gibi, psikolojiye ampirik yaklaşım.

Jean Piaget,

"Modern Pedagoji" (1949)

Nasıl öğreneceğimizi bilmiyorsak, nasıl öğreteceğimizi nasıl bileceğiz?

L. Raphael Reif,

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Başkanı (23 Mart 2017)

Stanislas Dehaene

NASIL ÖĞRENİYORUZ

 

Bilimsel editör

I. Zakharov ,

Kıdemli Araştırmacı, Gelişimsel Psikogenetik Laboratuvarı, Rusya Eğitim Akademisi Psikoloji Enstitüsü

 

“Ünlü Fransız psikofizyolog Stanislas Dean'in her kitabı bir olaydır. Bu bir istisna değildi. Bilişsel sinirbilimin en önemli sorularını ele alır: öğrenme nasıl gerçekleşir, yeni bilgileri nasıl ediniriz, öğrenme sırasında beyin nasıl çalışır, bilgisayardan nasıl farklıdır? Bu kadar karmaşık bir konuya rağmen, kitap son derece canlı ve erişilebilir bir dilde yazılmış, gerçekleri ve teorileri sunarken bilimsel doğruluğu ve doğruluğu tamamen koruyor. Stanislas Dean'in sadece konuyla ilgili belirli gerçekleri listelemekle kalmayıp, aynı zamanda görünüşte uzun süredir bilinen birçok gözleme tamamen yeni bir bakış açısı sağlayan kendi orijinal "sinirsel geri dönüşüm" hipotezini sunduğunu belirtmek önemlidir. Bu kitabı kesinlikle öğrencilerime tavsiye edeceğimi düşünüyorum.”

Stanislav Kozlovski,

Fakültemiz Psikofizyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç.

psikoloji, Moskova Devlet Üniversitesi, M.V. Lomonosov

GİRİŞ

Eylül 2009'da harika bir çocukla tanıştım. Öğrenmeyle ilgili fikirlerimi kökten yeniden gözden geçirmemi sağlayan oydu. Laboratuvarımın yaklaşık on yıldır birlikte çalıştığı Brezilya'daki Sarah Kubitschek Nörolojik Rehabilitasyon Merkezi olan Oscar Niemeyer'in [1] mimarisinden esinlenen devasa beyaz bir binadaydım. Yönetmen Lucia Braga beni, hayatının yarısından fazlasını hastane yatağında geçiren yedi yaşındaki bir çocuk olan Felipe'ye götürdü. Dört yaşındayken sokakta vuruldu - ne yazık ki bu Brezilya'da nadir görülen bir olay değil. Başıboş kurşun omuriliğe zarar verdi ve beyindeki görme merkezlerini yok etti. Sonuç olarak, bebek hareket kabiliyetini tamamen kaybetti ve kör oldu. Doktorlar nefes almasını kolaylaştırmak için trakeasında - boynunun tam dibinde - küçük bir delik açtılar. Felipe üç yıl boyunca bir hastane odasında, kendi hareketsiz bedeninin hapishanesinde kilitli olarak yaşadı.

Koridorda yürürken talihsiz, sakat çocuğu görmeye zihinsel olarak nasıl hazırlandığımı hatırlıyorum. Ve sonra gördüm ... Felipe, yedi yaşındaki çocukların hepsi gibi aynı sevimli küçük çocuk: konuşkan, neşeli ve meraklı. Akıcı İngilizce konuşuyordu ve bana Fransızca kelimelerle ilgili bazı zor sorular sordu. Her zaman dilleri sevdiği ortaya çıktı ve kelime hazinesini yenileme fırsatını asla kaçırmadı (çocuk üç dil konuşuyordu: Portekizce, İngilizce ve İspanyolca). Felipe kör ve yatalak olmasına rağmen kurtuluşu hayal gücünde bulmuş ve harika hikayeler uydurmuştur. Hastane personeli tutkusunu aktif olarak destekledi ve ona yardım etmek için ellerinden geleni yaptı. Birkaç ay sonra, Felipe hikayelerini bir asistana dikte etmeyi öğrendi ve daha sonra bir bilgisayara bağlı özel bir klavye ve bir ses kartı kullanarak bunları kendi başına yazmaya başladı. Çocuk doktorları ve konuşma terapistleri, beşikte sırayla görev aldı ve yazılarını kabartma resimlerle gerçek dokunsal kitaplara dönüştürdü. Geride bıraktığı azıcık dokunma duyusunu kullanarak parmaklarıyla gururla sayfaları karıştırdığını gördüm. Hikâyeleri, hiçbir zaman göremediği, ancak herhangi bir küçük çocuk gibi hayalini kurduğu kahramanlar ve kahramanlar, dağlar ve göller hakkındadır.

Felipe ile tanışmak beni derinden etkiledi ve ayrıca beynimizin muhtemelen en büyük yeteneği olarak kabul edilmesi gereken şeye daha yakından bakmaya ikna etti: öğrenme yeteneği. Felipe, varlığı sinirbilime meydan okuyan bir çocuk. Bilişsel yeteneklerimiz çevrede böylesine radikal bir değişime dayanmayı nasıl başarıyor? Duyusal deneyimimiz temelde farklı olsa da neden Felipe ve ben aynı şekilde düşünebiliyoruz? Neredeyse nasıl ve ne zaman edinildiklerine bakılmaksızın, farklı insanlar aynı kavramlara nasıl geliyor?

Birçok sinirbilimci sadık ampiristtir: İngiliz Aydınlanma filozofu John Locke'u (1632-1704) takip ederek, beynin tüm bilgisini dış dünyadan aldığında ısrar ederler. Bu açıdan bakıldığında, kortikal sinir ağlarının [2] temel özelliği , giriş sinyallerine uyum sağlama yeteneği olan plastisite olmalıdır. Gerçekten de sinir hücreleri, gelen uyarılara yanıt olarak sinapslarını düzenleme konusunda inanılmaz bir yeteneğe sahiptir. Bununla birlikte, beynin ana itici gücü bu olsaydı, sürekli bir görsel ve motor sinyal akışından yoksun olan küçük Felipe'm kaçınılmaz olarak çok sınırlı bir insan olurdu. Hangi mucizeyle tamamen normal bilişsel yetenekler geliştirmeyi başardı?

Felipe'nin durumu hiçbir şekilde benzersiz değil. Helen Keller (1880-1968) ve Marie Erten'in (1885-1921) hikayesini herkes bilir: ilki bebeklik döneminde görme ve işitme duyusunu kaybetti, ikincisi sağır ve kör doğdu. Bununla birlikte, yıllarca süren acılı sosyal izolasyondan sonra, hem işaret dilinde ustalaştılar hem de sonunda parlak düşünürler ve yazarlar oldular 1 . Bu kitabın sayfalarında, öğrenme konusundaki görüşlerinizi kökten değiştireceğini umduğum birçok insanla tanışacağız. Bunlardan biri, on bir yaşında görme yetisini kaybeden seçkin matematikçi Emmanuel Giroud'dur. Giroud, Antoine de Saint-Exupéry'nin Küçük Prens'inden (1943) Tilki'nin sözlerini başka sözcüklerle ifade ederek, kendinden emin bir şekilde şunları söylüyor: “Geometride en önemli şey gözle görülemez. Zorok sadece zihindir. Ama bu kör insan, cebirsel geometrinin soyut uzaylarında nasıl gezinebilir ve onları görmemesine rağmen, düzlemleri, küreleri ve hacimleri bu kadar kolay manipüle edebilir? Araştırmamız sırasında, Emmanuel'in diğer matematikçilerle aynı sinir ağlarını kullandığını, ancak görsel korteksinin hareketsiz kalmak yerine problemleri çözmek için yeniden eğitildiğini göreceğiz.

Ayrıca sizi Paris'teki Marmottan Müzesi'ni ziyaret ettikten sonra Monet'nin ünlü tablosu Impression'ın mükemmel bir kopyasını yaratan genç sanatçı Niko ile tanıştıracağım. Yükselen güneş” (renkli resim 1'e bakın). Bu konuda bu kadar özel olan ne, soruyorsun? Hiçbir şey, sadece Niko'nun sadece bir yarım küresi olduğu gerçeği, soldaki - sağdaki neredeyse üç yaşında neredeyse tamamen kaldırıldı! Sonuç olarak, Niko'nun beyni tüm yeteneklerini kalan yarısına sıkıştırdı: sıradan insanlar gibi sadece konuşma, yazma ve okuma değil, aynı zamanda genellikle sağ yarımkürenin bir işlevi olarak kabul edilen çizim, bilgisayar bilimi ve hatta tekerlekli sandalye eskrim - Niko'nun İspanya şampiyonu unvanını aldığı bir spor. Yarım küreler arasındaki görev dağılımı hakkında size söylenen her şeyi unutun: Niko'nun hayatı, doğru yarım küresi olmayan herkesin yaratıcı ve yetenekli bir sanatçı olabileceğini kanıtlıyor! Nöroplastisite gerçekten harikalar yaratıyor.

Doğuştan çocukların neredeyse hiç ilgi görmediği Bükreş'in kötü şöhretli yetimhanelerini ziyaret edeceğiz - ancak yıllar sonra, bazılarının (çoğunlukla bir veya iki yıldan önce evlat edinilen) okul deneyiminin normale yakın olduğu ortaya çıktı.

Tüm bu örnekler insan beyninin olağanüstü esnekliğini göstermektedir: körlük, yarım küre kaybı ve sosyal izolasyon gibi ağır travmalar bile bizi öğrenme fırsatından mahrum bırakamaz. Konuşma, okuma, matematik, sanatsal yaratıcılık - başka hiçbir primatın sahip olmadığı tüm bu eşsiz insan yetenekleri, tüm yarım kürenin çıkarılması, görme kaybı veya motor becerilerin kaybı dahil olmak üzere kapsamlı hasara başarıyla direnir. Öğrenme hayati bir süreç olduğundan, insan beynine inanılmaz bir esneklik - kendini değiştirme, uyum sağlama yeteneği - verilir. Ancak bazı durumlarda öğrenme süreci tam anlamıyla durur ve olumlu değişimlere yol açmaz. Saf alexia'yı ele alalım, tek bir kelimeyi okuyamama. Bu yetişkinlerden birkaçını şahsen inceledim: hepsi mükemmel bir şekilde okuyabiliyordu, ancak beyinlerinin küçük bir bölgesini etkileyen bir felçten sonra, "ev" veya "kedi" gibi basit kelimeleri bile deşifre etme yeteneklerini kaybettiler. ”. Aralarında en zeki kadın olduğunu hatırlıyorum - Fransız gazetesi Le Monde'un sadık bir hayranı . Üç dil konuşuyordu ve bundan böyle onun için herhangi bir gazete sayfasının Çince bir mektup gibi görünmesinden dolayı derinden üzüldü. İnmenin sonuçlarına rağmen, kadın elbette tekrar okumayı öğrenmeye karar verdi. Yine de, iki yıllık yoğun eğitimden sonra, okuma becerileri hala anaokulu düzeyindeydi: Bir kelimeyi, harf harf okuması birkaç saniyesini aldı ve her kelimeyi tökezledi. Neden öğrenemedi? Ve neden disleksi, diskalkuli veya dispraksisi olan bazı çocuklar okuma, aritmetik veya yazma becerilerini öğrenmede başarısız olurken, diğerleri bunu kolayca yapabilir?

Beyin plastisitesi kaprislidir. Bazen gerçekten büyük zorlukların üstesinden gelmenizi sağlar. Ve bazen çocuklar ve yetişkinler -akıllı ve yüksek motivasyonlu- yaşam boyu ıstırap verici bozuklukları sürdürürler. Belirli sinir ağlarına mı bağlı? Plastisite yaşla birlikte azalır mı? restore edilebilir mi? Hangi yasalar onu yönetir? Beynin doğumdan itibaren ve çocukluk boyunca inanılmaz verimliliğinin nedeni nedir? Hangi algoritmalar, sinir ağlarımızın dünyanın temsillerini oluşturmasına izin verir? Nasıl çalıştıklarını anlamak, daha hızlı ve daha iyi öğrenmenize yardımcı olacak mı? İnsan beynini taklit edecek hatta aşacak daha akıllı makineler, yapay zeka yaratmamız için bize ilham verebilirler mi? Bu ve diğer soruları bu kitapta cevaplamaya çalışacağım. Disiplinlerarası bir yaklaşıma dayanmaktadır: tüm akıl yürütmemizde, öncelikle çeşitli bilgi alanlarındaki en son bilimsel keşiflere güveneceğiz: bilişsel bilim, sinirbilim, yapay zeka ve pedagoji alanında.

Neden ders çalışalım?

Neden ders çalışmalıyız? Bilgi edinme yeteneğine sahip olduğumuz gerçeği, soruları gündeme getiriyor. Efsaneye göre Zeus'un başından doğmuş, zaten yetişkin, tamamen silahlı ve “doğum” olur olmaz Athena gibi, çocuklar daha ilk günden konuşabilse ve düşünebilse daha iyi olmaz mıydı? bitti, bir savaş çığlığı mı attı? Neden hayatta kalmak için gerekli davranış programları ve bilgiyle önceden yüklenmiş olarak doğmayız? Darwinci yaşam mücadelesinde, doğuştan olgun ve diğerlerinden daha bilgili olan hayvanın genlerini kazanma ve yayma olasılığı daha yüksek değil midir? Evrim neden öğrenmeyi icat etme ihtiyacı duydu?

Şu şekilde cevap vereceğim: beyni önceden programlamak hem imkansız hem de istenmeyen bir durumdur. İmkansız? Ama neden? Keşke insan DNA'sı hakkındaki tüm bilgimizi ayrıntılı olarak kodlamak için yeterli kapasite olmadığı için. Yirmi üç çift kromozomumuz, üç milyar çift "harf" A, C, G, T - adenin, sitozin, guanin ve timin molekülleri içerir. Ne kadar bilgi taşıyorlar? Bilgi, iki değere sahip olabilen bitlerle ölçülür: 1 veya 0. Genomun dört harfinin her biri iki bit kodladığı için (bunları 00, 01, 10 ve 11 olarak yazabiliriz), DNA'mız toplam altı milyar bit. Ancak, hatırladığınız gibi, modern bilgisayarlarda bilgiyi bayt olarak kabul ediyoruz - sekiz bitlik diziler. Bu nedenle, insan genomu yaklaşık 750 megabayta indirgenebilir. Eski moda bir CD'nin veya küçük bir USB çubuğunun kapasitesi budur! Ve bu, hesaplamalarımızda DNA'mızın bol olduğu sayısız tekrarı hesaba katmamamıza rağmen.

Milyonlarca yıllık evrimden sonra bize miras kalan böylesine mütevazı bir bilgi miktarından, başlangıçta tek bir döllenmiş yumurtayla sınırlı olan genomumuz, vücudun tüm planını oluşturur - karaciğerdeki, böbreklerdeki, kaslardaki her hücrenin her molekülü ve , tabii ki beyinde: seksen altı milyar nöron, bin trilyon bağlantı... Bunu nasıl yapıyor? Nöral bağlantılarımızın her birinin yalnızca bir bit kodladığını varsayarsak (bu açık bir eksiklik olsa da), beyin kapasitemiz yaklaşık yüz terabayt (veya 10 15 bit) olmalıdır. Başka bir deyişle, kapasitesi genomumuzun kapasitesinden yüz bin kat daha fazladır. Bir paradoks ortaya çıkıyor: Beynimizi temsil eden fantastik saray, onu inşa etmek için kullanılan mimarın planlarından yüz bin kat daha fazla ayrıntı içeriyor! Görebildiğim tek açıklama, sarayın yapısal çerçevesinin mimarın (genom) talimatlarına göre inşa edildiği ve detayların bulunduğu yere (çevreye) göre planı ayarlayan proje yöneticisinin elinde olduğu. . Bu bakış açısıyla insan beynini bir bütün olarak tanımlamak mümkün olmadığı için, öğrenme genlerin yardımına gelir.

Ancak bu metafor, hayvanlar aleminde öğrenmenin neden bu kadar yaygın olduğunu açıklamaz. Hiç serebral korteksi olmayan basit organizmalar bile (solucanlar, meyve sineği ve deniz hıyarları gibi) içsel davranışlarının çoğunu öğrenme yoluyla öğrenirler. Nematod veya C. elegans adı verilen küçük bir solucan düşünün . Son yirmi yılda, bu milimetrik hayvan gerçek bir laboratuvar yıldızı haline geldi: Gerçek şu ki, yapısı esas olarak genetik olarak belirlenir ve en küçük ayrıntısına kadar analiz edilebilir. Çoğu birey, bağlantıları iyi anlaşılmış 302 nöron da dahil olmak üzere tam olarak 959 hücreye sahiptir. Yine de nematodlar öğrenir 2 . Başlangıçta, araştırmacılar bu yaratığı yalnızca ileri geri yüzmeyi bilen bir tür robot olarak gördüler, ancak daha sonra en az iki tür öğrenmenin mevcut olduğu bulundu: alışkanlık (alışkanlık) ve ilişkilendirme. Alışkanlık, bir organizmanın tekrarlayan bir uyarana (bir hayvanın içinde yaşadığı sudaki bir molekül gibi) adapte olma ve yavaş yavaş buna tepki vermeyi bırakma yeteneğini ifade eder. Çağrışım, aksine, bir gıda kaynağı veya tehlikenin güvenilir tahmin edicileri olarak hizmet eden çevrenin yönlerini tespit etmekten ve hatırlamaktan oluşur. Nematod, derneğin şampiyonudur: örneğin, daha önce yiyeceklerle (bakteriler) veya kovucu moleküllerle (sarımsak kokusu) hangi tatların, kokuların veya sıcaklıkların ilişkili olduğunu hatırlayabilir ve bu bilgiyi en iyi yolunu seçmek için kullanabilir. hareket.

Bu kadar az sayıda nöronla, solucanın davranışı önceden programlanabilir. Ama değil. Bunun nedeni, hayvanın doğduğu belirli çevreye uyum sağlama yeteneğinin, hayatta kalması için son derece yararlı ve hatta gerekli olmasıdır. Genetik olarak aynı iki organizma bile mutlaka aynı ekosistemde bulunmaz. Bir nematod durumunda, kendisini bulduğu yerin yoğunluğuna, kimyasal bileşimine ve sıcaklığına bağlı olarak davranışını hızlı bir şekilde ayarlama yeteneği, en iyi hareket yolunu seçmesini sağlar. Daha genel olarak, herhangi bir hayvan, mevcut ortamın öngörülemeyen koşullarına hızla uyum sağlamalıdır. Darwin tarafından keşfedilen son derece verimli bir algoritma olan doğal seçilim, her organizmanın ekolojik nişine uyumunu kesinlikle kolaylaştırır, ancak bunu korkunç derecede yavaş bir hızda yapar. Yararlı bir mutasyon bir türün hayatta kalma şansını artırmadan önce tüm nesiller ölüme mahkum edilecek. Öte yandan, öğrenme yeteneği çok daha hızlı çalışır: davranışı birkaç dakika içinde değiştirebilir, bu da öğrenmenin özüdür - öngörülemeyen koşullara mümkün olduğunca çabuk uyum sağlama yeteneğini aşılamak için.

Bu yüzden öğrenme çok önemlidir. Evrim boyunca, öğrenme konusunda ilkel bir yeteneğe sahip olan hayvanların, davranışları sabit olanlara göre hayatta kalma olasılıkları daha yüksekti ve bu nedenle genomlarını (zaten genetik olarak yönlendirilen öğrenme algoritmaları dahil) bir sonraki nesle aktarma olasılıkları daha yüksekti. Böylece, doğal seçilim öğrenme yeteneğinin gelişimini destekledi. Evrimsel algoritma önemli bir keşfin yapılmasına yardımcı oldu: Değişen çevresel koşullara uyum sağlamak için belirli vücut parametrelerini hızla değiştirme yeteneği sadece faydalı olacaktır.

Doğal olarak, fiziksel dünyanın bazı yönleri değişmez: yerçekimi her yere etki eder ve ışık ve sesin hızı bir gecede değişmez. Bu nedenle, vestibüler sistem içinde vücudumuzun ivmesini izleyen kulakları, gözleri veya iç labirentleri büyütmeyi öğrenmemize gerek yok: tüm bu özellikler genetik olarak içimizde var. Diğer parametreler - gözler arasındaki mesafe, uzuvların ağırlığı ve uzunluğu, sesin perdesi vb. - değişir ve bu nedenle beyin bunlara uyum sağlamak zorunda kalır. Daha sonra göreceğimiz gibi, insan beyni bir uzlaşmanın sonucudur. Uzun evrimsel tarihimiz, bir yandan bize birçok doğuştan gelen sinirsel bağlantı (dünyayı böldüğümüz tüm genel sezgisel kategorileri kodlar: görüntüler, sesler, hareketler, nesneler, hayvanlar, insanlar) ve diğer yandan bize bağışladı. , bir tür karmaşık öğrenme algoritması ile bu becerileri yaşam deneyimine dayalı olarak geliştirmemize izin verir.

homo belgeler

Türümüzün olağanüstü yeteneklerini tek bir kelimeyle tanımlamam istense, "Öğrenme" diye cevap verirdim. Biz sadece Homo sapiens değiliz, bizler kendini öğreten bir tür olan Homo docens [3] 'üz. Dünya hakkındaki bilgimizin çoğu genler tarafından verilmez; onları dış dünyadan alırız veya çevremizdekilerden alırız. Başka hiçbir hayvan ekolojik nişini bu kadar kökten değiştiremedi. Afrika savanlarından çöllere, dağlara, adalara ve kutup buzullarına taşındık; mağaralarda yaşadık, şehirler kurduk ve hatta uzaya seyahat ettik - hepsi birkaç bin yıl içinde. Vasıtasıyla? Öğrenme yeteneği sayesinde. Ateşin ustalığından ve taş aletlerin imalatından tarıma, bilimsel araştırmaya ve atomun parçalanmasına kadar, insanlık tarihi sürekli kendini yenileme tarihidir. Tüm bu ilerlemelerin altında yatan bir sır, beynimizin hipotezler oluşturma ve çevremize en uygun olanları seçme konusundaki olağanüstü yeteneğidir.

Öğrenme yeteneği türümüzün zaferidir. Beynimizde bulunan milyarlarca parametre çevremize, dilimize, kültürümüze, geleneklerimize ve yemeğimize uyum sağlama yeteneğine sahiptir. Bu parametreler tesadüfen seçilmedi: Darwinci algoritma evrim sürecinde hangi yolların önceden belirlenmesi gerektiğini ve hangilerinin dış dünyanın etkisi altında nihai olarak oluşturulması gerektiğini belirledi. Türümüzde, öğrenmenin katkısı özellikle büyüktür, çünkü insanlarda çocukluk diğer memelilere göre çok daha uzun sürer. Konuşma ve matematikte benzersiz bir yeteneğe sahip olduğumuz için, öğrenme cihazımız, atalarımızdan miras aldığımız sabit ve değişmeyen bir temele dayansalar bile, geniş hipotez alanlarında ve potansiyel olarak sonsuz sayıda kombinasyonda gezinir.

Çok uzun zaman önce, insanlık bu harika yeteneği bir kurumun - okulun yardımıyla daha da geliştirebileceğini keşfetti. Pedagoji, türümüzün münhasır ayrıcalığıdır: başka hiçbir hayvan yavrularını eğitmekle aktif olarak ilgilenmez, başarılarını, zorluklarını ve hatalarını gözlemlemek için belirli bir zaman harcar [4] . Tüm insan toplumlarında var olan yaygın eğitimi sistematize eden bir kurum olan okulun icadı, beynimizin potansiyelini önemli ölçüde artırdı. Çocuğun beyninin en yüksek esnekliğinden yararlanabileceğimizden ve ona maksimum bilgi ve beceri kazandırabileceğimizden emin olduk. Yüzyıllar boyunca okul sistemimiz gelişti ve bugün on beş yıl veya daha fazla bir süreyi kapsıyor. Yüksek öğrenim de daha erişilebilir hale geldi. Üniversiteler, beynimizin ana yeteneklerini bulduğu ve geliştirdiği gerçek nörorafinerilerdir.

Eğitim, beynin ana hızlandırıcısıdır. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, hükümet harcamaları listesinde üst sıralarda yer alıyor: Onsuz, kortikal nöron ağları kabaca elmas olurdu. Toplumumuzun karmaşıklığını eğitimin beyin korteksi üzerindeki olumlu etkisine borçluyuz: okuma, yazma, aritmetik, cebir, müzik, zaman ve mekan duygusu, hafızayı geliştirme... Örneğin, şunu biliyordunuz ki kısa- Okuryazar bir kişinin dönem belleği, hiç okula gitmeyen ve okuma yazma bilmeyen bir yetişkinin tekrarlayabileceği hece sayısının neredeyse iki katı mı? Ve bu IQ, her ek eğitim yılında birkaç birim artıyor mu?

öğrenmeyi öğrenmek

Eğitim, beynimizin zaten önemli olan kapasitesini arttırır - ama daha iyi çalışabilir mi? Okulda ve işte sürekli olarak öğrenme algoritmaları kullanıyoruz, ancak bunu bu sürecin nasıl ilerlediğine dikkat etmeden sezgisel olarak yapıyoruz. Beynin hatırladığı ve anladığı ya da tam tersine unuttuğu ve hata yaptığı kuralları bize şimdiye kadar kimse açıklamamıştır. Bu üzücü, çünkü bugün insanlık bu konuda çok geniş bir bilimsel bilgiye sahip. British Education Endowment Foundation (EEF) 3 tarafından oluşturulan bir web sitesi , en etkili pedagojik müdahaleleri listeler; Bu derecelendirmedeki ilk satırlardan biri, üstbilişsel süreçleri öğretmektir (üstbiliş - kişinin kendi beyninin yetenekleri ve sınırlamaları hakkındaki bilgisi). Öğrenme yeteneği, akademik başarıda belki de en önemli faktördür.

Neyse ki, artık öğrenmenin nasıl çalıştığı hakkında çok şey biliyoruz. Bilgisayar bilimi, sinirbilim ve bilişsel psikolojinin kesiştiği noktada otuz yıllık araştırma, beynimizin kullandığı algoritmaları az çok açıklamamıza, ilgili nöron ağlarını tanımlamamıza, performanslarını modüle eden faktörleri tanımlamamıza ve neden olduklarını anlamamıza izin verdi. özellikle insanlarda etkilidir. Tüm bu soruları sırayla tartışacağız. Umarım, bu kitabı kapattığınızda, öğrenirken kafanızda tam olarak neler olup bittiğini çok daha iyi anlayacaksınız. Bence her çocuğun ve her yetişkinin kendi beyninin tüm potansiyelinin ve elbette sınırlarının farkında olması son derece önemlidir. Modern bilişsel bilim, zihinsel algoritmalarımızı ve beyin mekanizmalarımızı sistematik olarak inceleyerek, ünlü Sokratik vecize "Kendini bil"e yeni bir anlam kazandırır. Bugün, artık basit bir iç gözlemle ilgili değil, düşüncelerimizi oluşturan ince nöral mekaniği anlamak ve bunları ihtiyaçlarımıza, hedeflerimize ve arzularımıza göre kullanmakla ilgili.

Yeni öğrenme bilimi, elbette, özellikle eğitim sistemindeki tüm çalışanlar için geçerlidir: öncelikle öğretmenler ve metodolojistler. Açıkça veya örtülü olarak öğrencilerin zihninde neler olup bittiğine dair zihinsel bir modele sahip olmadan doğru bir şekilde öğretmenin imkansız olduğuna inanıyorum. Başlangıçta hangi sezgilere sahipler? İlerlemek için hangi adımların atılması gerekiyor? Hangi faktörler becerilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir?

Bilişsel sinirbilimin tüm sorulara kesin yanıtları olmamasına rağmen, artık tüm çocukların aynı beyin mimarisiyle , yani diğer büyük maymunların beyinlerinden kökten farklı olan Homo sapiens'in beyniyle doğduğunu biliyoruz. Tabii ki, bir kişinin beyninin diğerinin beyninin tam bir kopyası olduğunu söylemiyorum: genomumuzun tuhaflıkları ve erken gelişimin özellikleri nedeniyle, farklı "yeteneklerimiz" ve farklı öğrenme hızlarımız var. Ancak bu - çok küçük - farklılıklara rağmen, temel şema, öğrenme algoritmalarının organizasyonunun yanı sıra herkes için aynıdır. Bu nedenle her iyi öğretmenin uyması gereken temel ilkeler vardır. Bu nedenle, tüm küçük çocukların dil, aritmetik, mantık ve olasılık alanlarında daha fazla öğrenme için bir temel sağlayan ortak bir soyut kavramlar kümesi vardır. Buna ek olarak, tüm öğrenciler odaklanmış dikkat, aktif katılım, geri bildirim ve bir gecede hafıza konsolidasyonundan yararlanır. Bu faktörleri öğrenmenin “dört sütunu” olarak adlandırıyorum: göreceğimiz gibi, bunlar hem yetişkinler hem de çocuklar tarafından kullanılan evrensel öğrenme algoritmasının temelidir.

Bununla birlikte, insan beyni bireysel varyasyonlarla karakterize edilir. Aşırı durumlarda, patolojik olabilirler. Günümüzde disleksi, diskalkuli, dispraksi ve dikkat bozuklukları gibi gelişimsel bozuklukların gerçekliği artık şüphe götürmez. Neyse ki, bu sapmaları oluşturan mimarinin daha iyi anlaşılması sayesinde, bunları teşhis etmek ve telafi etmek için basit stratejiler olduğunu bulduk. Bu nedenle, bu kitabın amaçlarından biri, her öğretmenin ve her ebeveynin en iyi öğretim taktiklerini seçebilmesi için bu bilimsel bilginin yayılmasını görüyorum. Çocuklar bilgilerinin içeriğinde büyük farklılıklar gösterse de , hepsi aynı öğrenme algoritmalarını kullanır. Sonuç olarak, tüm çocuklarla çalışırken başarıyla uygulanan pedagojik teknikler, öğrenme güçlüğü çeken çocuklar için etkili olacaktır - sadece büyük bir dikkatle, sabırla, sistematik olarak ve hatalara karşı toleransla uygulanmalıdır.

İkincisi özellikle önemlidir: Hatalar hakkında geri bildirim gerekli olsa da, birçok çocuk sonunda yalnızca kendilerine olan güvenlerini kaybetmekle kalmaz, aynı zamanda tüm meraklarını da kaybeder. Sorun şu ki, iyileştirmelerine yardımcı olmak yerine genellikle hatalar için cezalandırılıyorlar. Dünyanın dört bir yanındaki okullarda geribildirim, ceza ve damgalama ile eş anlamlıdır (bölümlerden birinde okul notlarının bu karışıklıkta oynadığı role ilişkin ayrıntılara gireceğiz). Olumsuz duygular, beynin öğrenme potansiyelini azaltırken, korku duygusuna neden olmayan güvenli bir ortam, aksine, nöroplastisitenin restorasyonuna katkıda bulunur. Eğitimde herhangi bir ilerleme ancak beynimizin hem duygusal hem de bilişsel yönlerini aynı anda hesaba katarsak mümkündür - modern bilişsel sinirbilimde her ikisi de başarılı öğrenmenin temel unsurları olarak kabul edilir.

adam ve makine

Bugün, insan zekası yeni bir sorunla karşı karşıya: son zamanlarda öğrenme yeteneğimizde artık tek şampiyon biz değiliz. Bilginin her alanında, makine öğrenimi algoritmaları türümüzün benzersiz statüsüne meydan okuyor. Onlar sayesinde modern akıllı telefonlar yüzleri ve sesleri tanıyabilir, konuşmaları yazabilir, bir dilden diğerine tercüme edebilir, çeşitli cihazları kontrol edebilir ve hatta satranç oynayabilir veya bizden çok daha iyi performans gösterebilir. Makine öğrenimi, kendi sinir sistemimizin organizasyonundan ve işleyişinden ilham alan milyarlarca dolarlık bir endüstri haline geldi. Peki bu yapay algoritmalar nasıl çalışıyor? İlkeleri öğrenmenin ne olduğunu anlamamıza yardımcı olacak mı? Zaten yaşayan bir beyni taklit edebiliyorlar mı, yoksa daha gidecek çok yolu var mı?

Bilgi teknolojisindeki son gelişmeler büyüleyici olsa da, sınırlamaları açıktır. Klasik derin öğrenme algoritmaları, beynimizin nasıl çalıştığının yalnızca küçük bir kısmını kopyalar. Kanımca bu kısım, duyusal işlemenin ilk aşamalarına, beynimizin bilinçsizce çalıştığı ilk iki yüz üç yüz milisaniyeye tekabül ediyor. Bu tür bir işleme hiçbir şekilde yüzeysel olarak kabul edilmemelidir: insan beyni bir saniyenin çok küçük bir bölümünde bir yüzü veya kelimeyi tanıyabilir, bağlam içine yerleştirebilir, anlayabilir ve hatta küçük bir cümleye entegre edebilir ... Sorun şu ki bu, ciddi yansımalar içermeyen tamamen aşağıdan yukarıya bir süreçtir. Sadece bilgi işlemenin sonraki aşamalarında - daha yavaş ve daha bilinçli - beynimiz tüm yeteneklerini muhakeme, çıkarım ve analiz için kullanır. Hem mantık hem de esneklik açısından, yaşayan beyin tüm modern makinelerden çok daha üstündür. En gelişmiş bilgisayar mimarileri bile dünyanın soyut modellerini yaratma yeteneğinde insan bebeğinden daha aşağıdır.

Hızlı şekil tanıma gibi temel yetkinlikleri içinde bile mevcut algoritmalar beynimizden çok daha az verimlidir. Modern bilgisayarlar, milyarlarca olmasa da milyonlarca öğrenme girişimi gerektirir. Gerçekten de, makine öğrenimi büyük veri ile neredeyse eşanlamlı hale geldi: devasa miktarda bilginin yokluğunda, algoritmalar yeni durumlara aktarılabilecek soyut bilgileri çıkaramaz hale geldi. Başka bir deyişle, verileri optimal bir şekilde kullanmıyorlar.

Bu yarışmada bebek beyni zorlanmadan kazanır: Yeni bir kelime öğrenmek için bebeklerin sadece bir veya iki tekrara ihtiyacı vardır. Beyinleri minimum veriden en iyi şekilde yararlanıyor; bu, bilgisayarların hâlâ ulaşamadığı bir beceri. Sinirsel öğrenme algoritmaları, en ufak bir gözlemden özü çıkarmayı başarır. Bilim adamları aynı performansı makinelerde elde etmek istiyorlarsa, evrimin kendisinin beynimize entegre ettiği mekanizmalardan ilham almaları gerekir. Bilgiyi seçmemize ve ilgili sinyalleri yükseltmemize izin veren dikkat veya örneğin, beynimizin gün boyunca öğrendiklerini sentezlediği algoritma olan uyku olabilir. Bu özelliklere sahip yeni makineler zaten ortaya çıktı ve performansları giderek artıyor - yakın gelecekte kesinlikle beynimiz için ciddi bir rekabet olacaklar.

Yeni bir teoriye göre, insan beyninin hala makinelerden üstün olmasının nedeni, bir istatistikçi gibi hareket etmesidir. Sürekli olasılıkları hesaplayarak öğrenme yeteneğini optimize eder. Görünüşe göre, evrim sürecinde beynimiz, bilgisini ve buna bağlı belirsizliği (belirsizliği) sürekli olarak değerlendiren karmaşık algoritmalar edinmiştir. Olasılıklara yönelik bu sistematik dikkat, matematiksel olarak her bir bilgi parçasından tam olarak yararlanmanın en iyi yoludur4 .

Son deneyler bu hipotezi doğrulamaktadır. Bebekler bile olasılıkları anlar: doğumdan itibaren sinir ağlarına yerleştirilmiş gibi görünürler. Çocuklar küçük bilim adamları gibi davranırlar: beyinleri, bilimsel teorilere benzeyen ve deneyimle test edilen hipotezlerle doludur. Çoğunlukla bilinçsizce, olasılıklarla çalışma yeteneği, öğrenmemizin mantığına kazınmıştır. Herhangi birimizin yanlış hipotezleri kademeli olarak reddetmesine ve yalnızca verilerle tutarlı olan teorileri tutmasına izin verir. Diğer hayvan türlerinden farklı olarak, insanlar bu olasılık duygusunu dış dünya hakkında bilimsel teoriler oluşturmak için kullanırlar. Sadece biz Homo sapiens temsilcileri sistematik olarak soyut sembolik düşünceler üretir ve yeni gözlemlere dayalı olarak bunların akla yatkınlığını düzenli olarak değerlendiririz.

Bu yeni öğrenme yaklaşımını hesaba katan yenilikçi bilgisayar algoritmalarına, 18. yüzyılda bu teorinin bazı unsurlarını formüle eden Rahip Thomas Bayes'in (1702-1761) ardından "Bayesian" denir. Benim tahminim, Bayes algoritmalarının makine öğreniminde devrim yaratacağıdır: bugün zaten herhangi bir bilim adamının yanı sıra soyut bilgileri de çıkarabiliyorlar.

Modern öğrenme bilimine yolculuğumuz üç bölümden oluşmaktadır.

"Öğrenme nedir?" başlıklı ilk bölüm. bir insan veya hayvan için - ve herhangi bir algoritma veya makine için - yeni şeyler öğrenmenin ne anlama geldiğinin tanımıyla başlar. Fikir basit: Öğrenmek, hem yapay hem de doğal sinir ağlarında sürekli olarak dış dünyanın bir iç modelini oluşturmak anlamına gelir. Tanıdık olmayan bir şehirde dolaşırken, onun zihinsel bir haritasını yapıyorum - minyatür bir sokak ve sokak modeli. Benzer şekilde, bisiklet sürmeyi öğrenen bir çocuk, pedallara basan bacakların ve gidonları çeviren ellerin hareketlerinin bisikletin dengesini nasıl etkilediğine dair bilinçaltı bir simülasyon oluşturur. Benzer şekilde, yüzleri tanımayı öğrenen bir bilgisayar algoritması, gözler, burunlar, ağızlar ve bunların kombinasyonları için olası şekillerin şablon modellerini toplar.

Fakat doğru zihinsel modeli nasıl yaratırız? Daha sonra göreceğimiz gibi, öğrencinin zihni, milyonlarca ayarlanabilir parametreye sahip devasa bir makineye benzetilebilir; bu parametrelerin ayarları toplu olarak ne öğrendiğimizi belirler (örneğin, zihinsel mahalle haritamızda sokakların en muhtemel olduğu yerler).

Beyinde parametreler sinapslardır, güçleri değişen nöronlar arasındaki bağlantılardır; Modern bilgisayarların çoğunda parametreler, kabul edilebilir her hipotezin gücünü belirleyen ayarlanabilir ağırlıklar veya olasılıklardır. Bu nedenle, hem beyinde hem de makinelerde öğrenme, tüm ayrıntılarıyla birlikte zihinsel modeli belirleyen en uygun parametre kombinasyonunu bulmayı gerektirir. Bu anlamda öğrenme bir arayış problemidir; İnsan beyninde öğrenmenin nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için modern bilgisayarlarda öğrenme algoritmalarının nasıl çalıştığını incelemek gerekir.

Bilgisayar algoritmalarını in silico [5] ve in vivo [6] beyin algoritmalarıyla karşılaştırarak yavaş yavaş beyin düzeyinde öğrenmenin ne anlama geldiğini daha net bir şekilde anlayacağız. Elbette matematikçiler ve bilgisayar bilimcileri henüz insan beyni kadar güçlü öğrenme algoritmaları geliştiremediler. Bununla birlikte, maksimum verim elde etmek için herhangi bir sistemin kullanması gereken optimal öğrenme algoritması teorisine giderek daha fazla eğiliyorlar. Bu teoriye göre, en iyi öğrenci, olasılıkları ve istatistikleri rasyonel olarak kullanarak bir bilim insanı gibi davranır. Yeni bir model ortaya çıkıyor: beynin kortikal alanlarının olayların olasılıkları hakkında verileri işlediği istatistik olarak beyin modeli. Bu teori, kalıtım ve çevre arasındaki açık bir işbölümünü vurgular: genler, daha sonra çevrenin dış dünyayı en iyi tanımlayanları seçtiği , a priori hipotezlerin geniş alanlarını yaratır. Başka bir deyişle, hipotezler dizisi genetik olarak belirlenir, ancak seçimleri deneyime bağlıdır.

Bu teori beynin gerçekte nasıl çalıştığıyla tutarlı mı? Ve biyolojik sinir ağlarında öğrenme nasıl uygulanır? Yeni bir yetkinlik kazandığımızda beynimizde ne gibi değişiklikler olur? Beynimiz Nasıl Öğrenir kitabının ikinci bölümünde psikoloji ve sinirbilime dönüyoruz. Bebeklere özel dikkat gösterilecektir - özgün ve eşsiz kendi kendine öğrenen makineler. Son araştırmalara göre, gerçekten genç istatistikçiler gibi davranıyorlar. Dil, geometri, sayılar ve istatistik alanlarındaki şaşırtıcı sezgileri, bebeklerin "boş bir sayfa", tabula rasa [7] dışında her şey olabileceğini doğrular . Doğumda, bir çocuğun beyni zaten organizedir ve ilk günden itibaren hipotezleri dış dünyaya yansıtır. Ek olarak, çocukların sinapslardaki sürekli değişikliklere yansıyan önemli bir plastisite marjı vardır. Bu istatistik makinesinde kalıtım ve çevre birbirinin karşıtı değil, tam tersine birlikte hareket etmektedir. Sonuç, yaralanmadan sonra kendi kendini onarma ve okuma veya matematik gibi evrimsel olmayan becerileri öğrenmek için önceden var olan sinir ağlarını yeniden yönlendirme konusunda benzersiz yeteneğe sahip yapılandırılmış ancak plastik bir sistemdir.

Öğrenmenin Dört Sütunu adlı kitabın üçüncü bölümünde, beynimizi bugün bilinen en verimli kendi kendine öğrenme aracı yapan bazı hileleri detaylandıracağım. Büyük ölçüde, öğrenme yeteneğimiz dört ana mekanizma tarafından modüle edilir. Birincisi, ilgili olduğunu düşündüğümüz sinyalleri seçen, yükselten ve ileten, böylece hafızamızdaki etkilerini yüz kat artıran bir sinir ağları sistemi olan dikkattir. İkinci sütun aktif katılımdır: pasif bir organizma neredeyse hiçbir şey öğrenmeyecektir, çünkü öğrenme aktif hipotezler, motivasyon ve merak oluşturmayı gerektirir. Üçüncü sütun geri bildirimdir: gerçeklik beklentilerimizle uyuşmadığında beynimizde hata sinyalleri yayılır. Mevcut zihinsel modelleri düzeltirler, uygun olmayan hipotezleri ortadan kaldırırlar ve en doğru olanları sabitlerler. Son olarak, dördüncü sütun konsolidasyondur: periyodik olarak beynimiz öğrendiklerini derler (bir araya getirir) ve uzun süreli belleğe aktarır, böylece daha fazla öğrenme için nöral kaynakları serbest bırakır. Tekrarlama, bu konsolidasyon sürecinde önemli bir rol oynar. Beyin uykuda bile aktiftir; uyku sırasında, geçmiş hallerini hızlandırılmış bir hızla yeniden üretir ve gün içinde edindiği bilgileri yeniden kodlar.

Bu dört sütun evrenseldir: bebekler, çocuklar ve her yaştan yetişkin, öğrenme yeteneklerini her kullandıklarında bunları kullanır. Bu yüzden hepimiz onlara hakim olmayı öğrenmeliyiz - öğrenmeyi bu şekilde öğrenebiliriz. Bu bilimsel keşiflerin pratik sonuçlarını tartışarak sonuca varıyoruz. Okulda, evde veya işte öğrenme ve öğrenme şeklimizi değiştirmek göründüğü kadar zor değil. Oyun, merak, sosyalleşme, konsantrasyon ve uyku için basit yönergeler, beynimizin halihazırda en büyük yeteneği olan öğrenme yeteneğini daha da geliştirmenize yardımcı olacaktır.

Bölüm I

öğrenmek nedir?

Esasen zeka, yapılandırılmamış bilgiyi faydalı ve ilgili bilgiye dönüştürme süreci olarak düşünülebilir.

Demis Hassabis, AI araştırmacısı, DeepMind'in kurucusu (2017)

öğrenmek nedir? Birçok dilde, sözcük Latince apprehendere ("kavranmak") fiiliyle aynı köke sahiptir : İngilizce'de yakalama , Fransızca'da apprendre , İspanyolca ve Portekizce'de aprender . Gerçekten de öğrenmek, gerçekliğin belli bir parçasını yakalayıp beyne aktarmak demektir. Bilişsel bilimlerde, öğrenmenin dünyanın içsel bir modelinin oluşumundan oluştuğu genel olarak kabul edilir. Öğrenme sürecinde, duyularımızın yakaladığı birincil veriler, yeni bir bağlamda yeniden kullanılabilen az çok soyut fikirlere dönüşür - küçük gerçeklik modelleri.

Aşağıda bilişsel bilimin ve yapay zeka biliminin tüm bunlar hakkında neler söylediğini öğreneceğiz. Bu tür içsel kalıplar beyinlerde ve makinelerde nasıl ortaya çıkıyor? Öğrendiğimizde bilginin temsili (temsili) nasıl değişir? Bir insan, bir hayvan veya bir bilgisayar olsun, herhangi bir organizma için ortak olan düzeyde ne olur? Makinelerin öğrenmesini sağlayan çeşitli mühendislik numaralarını tartışarak, her çocuğun beyninin görmeyi, konuşmayı ve yazmayı öğrendiğinde yaptığı inanılmaz işin daha net bir resmini elde edeceğiz. Tuhaf bir şekilde, çocukların beyni bir avantajı koruyor: tüm teknik ve bilimsel gelişmelere rağmen, modern makine öğrenimi algoritmaları insan beyninin yeteneklerinin yalnızca küçük bir bölümünü çoğaltıyor. Makine öğreniminin nerede bittiğini ve bir çocuğun beyninin en güçlü bilgisayardan bile nasıl daha iyi performans gösterdiğini anladığımızda, "öğrenmenin" tam olarak ne anlama geldiğini tanımlayabiliriz.

Bölüm 1

Öğrenmenin Yedi Tanımı

"Öğrenme" ne anlama geliyor? İlk ve en genel tanımım şudur: öğrenmek, dış dünyanın içsel bir modelini oluşturmaktır.

Farkında olmayabilirsiniz ama beyniniz bu kalıplardan binlercesini depolar. Mecazi olarak konuşursak, minyatür mankenler gibi görünüyorlar, aşağı yukarı gerçeği tam olarak tekrarlıyorlar. Örneğin, hepimizin içinde yaşadığımız bölgenin ve evin zihinsel bir haritasına sahibiz - gözlerimizi kapatıp zihinsel olarak onları çok ayrıntılı olarak hayal etmek yeterlidir. Elbette hiçbirimiz bu kartla doğmadık - onu öğrenerek elde ettik.

Çoğunlukla bilinçsiz olan zihinsel modellerimizin zenginliği ve çeşitliliği şaşırtıcıdır. Bu nedenle, İngilizce konuşan herhangi bir okuyucu, İngilizce dilinin kapsamlı bir zihinsel modeline sahiptir; onun sayesinde şu anda okuduğu kelimeleri anlıyor ve plastovski kelimesinin İngilizce olmadığını, baygın ve hüzünlü kelimelerinin kesinlikle İngilizce olduğunu ve dragostan kelimesinin mümkün olduğunu tahmin edebiliyor [8] . Beyin, dil modeline ek olarak, hareket ederken uzuvların pozisyonunu düzeltmek ve dengeyi korumak için sürekli olarak kullandığı birkaç vücut modeli içerir. Diğer zihinsel modeller, fiziksel nesnelerle ilgili bilgimizi ve etkileşimimizi kodlar: kalem tutmayı, yazmayı veya bisiklete binmeyi bilirsiniz. Yine de diğerleri bize yakın insanları tanımlar: her insanın akrabalarının ve tanıdıklarının görünüşlerinin, seslerinin, zevklerinin ve tuhaflıklarının belgelendiği devasa bir zihinsel kataloğu vardır.

Bu zihinsel modeller, etrafımızdaki evrenin hiper-gerçekçi simülasyonlarını üretme yeteneğine sahiptir. Bazen beyninizin yürüdüğünüz, dans ettiğiniz, yeni yerler ziyaret ettiğiniz, ilginç sohbetler yaptığınız veya güçlü duygular yaşadığınız en gerçek sanal gerçeklik şovlarını açtığını fark ettiniz mi? Tabii ki rüyalardan bahsediyorum! İnanılmaz görünüyor, ancak bize rüyalarda gelen tüm düşünceler, dünyanın iç modellerinin kontrolsüz çalışmasının ürünlerinden başka bir şey değil.

Bununla birlikte, gerçekliği yalnızca bir rüyada “icat etmeyiz”: uyanıkken beynimiz sürekli olarak dış dünyaya hipotezler ve yorumlayıcı sistemler yansıtır. Bunun nedeni, retinaya çarpan her görüntünün belirsiz olmasıdır. Örneğin, bir levha gördüğümüzde, görüntüsü sonsuz sayıda elips gibidir. Duyularımız bize oval olduğunu söylemesine rağmen neden bir levhayı yuvarlak görürüz? Her şey beynimizin sağladığı ekstra verilerle ilgili: en olası yorumun yuvarlak bir şekil olduğunu biliyor. Perde arkasında, duyusal alanlar sürekli olarak olasılıkları hesaplar ve yalnızca en olası model bilince girer. Duyulardan gelen veri akışına nihai olarak anlam veren, beynin projeksiyonlarıdır. Dahili modellerin yokluğunda, ham duyusal veriler anlamsız kalacaktır.

Öğrenme sürecinde beynimiz, daha önce kaçırdığı bir gerçeklik parçasını yakalar ve onu yeni bir dünya modeli oluşturmak için kullanır. Bu tür modeller hem dış hem de iç gerçekliği yansıtabilir: ilki tarih, botanik veya bir şehir haritası üzerinde çalıştığımızda oluşur; ikincisi - keman çalarken hareketleri koordine etmeyi öğrendiğimizde. Her iki durumda da beyin gerçekliğin bazı yeni yönlerini içselleştirir (yani içinde inşa eder ): aslında bilinmeyen materyali özümsemek için sinir ağlarını buna göre yeniden yapılandırır.

Bu tür değişiklikler kesinlikle rastgele yapılmamaktadır. Öğrenme, öncelikle dış dünyaya uyum sağlama ve hataları düzeltme yeteneğidir. Ancak, diyelim ki kaybolur ve evini bulamazsa, bisikletten düşerse, bir satranç oyununu kaybederse veya "ecstasy" kelimesini yanlış yazarsa, beyin içsel modeli nasıl güncelleyeceğini nasıl "bilir"? İnsan beyni için de geçerli olan modern makine öğrenimi algoritmalarının altında yatan yedi temel fikre, "öğrenmenin" ne anlama geldiğinin yedi farklı tanımına bir göz atalım.

Öğrenme, zihinsel modelin parametrelerinin ayarlanmasıdır.

Bazen zihinsel modeli düzeltmek zor değildir. Bir nesne gördüğünüzü ve elinizi ona doğru uzattığınızı hayal edin. Ne oluyor? 17. yüzyılda René Descartes (1596-1650), sinir sistemimizin görsel sinyalleri kas komutlarına dönüştüren özel sinir ağları içermesi gerektiğini öne sürdü (aşağıdaki şekle bakın). Kendiniz görebilirsiniz: Başka bir kişinin, tercihen miyop birinin gözlüklerini takarken bir nesneyi yakalamaya çalışın. Daha da iyisi, görünen görüntüyü bir düzine derece sola kaydıran prizma gözlüklerini alabilirseniz 5 . Doğal olarak, ilk girişim başarısızlıkla sonuçlanacak: prizmalar nedeniyle elinizi nesnenin kendisine doğru değil, sağa doğru uzatacaksınız. Art arda deneme yanılma yoluyla hareketlerinizi ayarlayacak ve sola almaya devam edeceksiniz. Hareketleriniz her seferinde daha kesin olacaktır - değişimi telafi etmeyi öğrenen beyninizdir. Ancak gözlüğünüzü çıkarıp tekrar denerseniz, elinizin yanlış yöne uzandığını görünce şaşıracaksınız. Çok fazla sola gittin!

öğrenmek nedir? Öğrenme, dahili modelin parametrelerini ayarlamak anlamına gelir. Örneğin, bir nesneyi parmakla göstermeyi öğrenmek için, görünür görüntünün yer değiştirmesini ortadan kaldırmak gerekir: her hata, boşluğu kapatmanıza izin veren faydalı bilgiler taşır. Yapay sinir ağlarında, olası ayarlamaların sayısı çok daha fazla olmasına rağmen aynı mantık uygulanır. El yazısı tanıma, milyonlarca bağlantının ince ayarını gerektirir. Yine, her hata - bu durumda geçersiz bir "8" çıkışı - sonraki testte performansı artırmak için bağlantı parametrelerini ayarlamak için kullanılabilir.

Ne oldu? Sadece birkaç dakika içinde beyniniz iç görme modelini düzeltti. Görünen görüntü ile vücudunuzun pozisyonu arasındaki uyumsuzluktan sorumlu olan bu modelin parametresi yeni bir değere ayarlanmıştır. Deneme yanılma işlemi sırasında, beyniniz herhangi bir avcının silahının kapsamını ayarlarken yaptığı şeyi yapar: bir deneme çekimi yapar ve sonuçlara göre vizörü doğru yönde hareket ettirir. Bu tür öğrenme hızla ilerler: görünür nesnelerin yer değiştirmesini telafi etmek için birkaç deneme yeterlidir. Bununla birlikte, yeni parametreler eskileriyle uyumsuzdur - bu nedenle, prizmaları her çıkardığımızda ve normal görüşe döndüğümüzde ortaya çıkan sistematik hatadır.

Kuşkusuz, bu tür öğrenme çok özeldir, çünkü yalnızca bir parametrenin (görüş açısı) ayarlanmasını gerektirir. Tipik olarak, öğrenme çok daha karmaşıktır ve onlarca, yüzlerce hatta binlerce milyonlarca parametrenin (her bir sinaps karşılık gelen nöron ağındaki) ayarlanmasını içerir. Bununla birlikte, ilkenin kendisi değişmeden kalır: her şey, iç modelin dış dünyanın durumuna en uygun ayarlarını bulmaya gelir.

Yakın zamanda Tokyo'da doğmuş bir bebek düşünün. Önümüzdeki iki veya üç yıl içinde, içsel konuşma modelinin Japonca dilinin özelliklerine uyum sağlaması gerekecek. Bu çocuğun beyni, her seviyede milyonlarca ayarı olan bir makine gibidir. Bu ayarlardan bazıları - örneğin işitsel düzeyde - Japonca'da hangi ünsüz ve sesli harflerin kullanıldığını ve hangi kuralların bunların birleştirilmesine izin verdiğini belirler. Japon bir ailede doğan bir çocuk, Japonca kelimeleri hangi fonemlerin oluşturduğunu ve sesler arasındaki sınırların nerede çizilmesi gerektiğini öğrenmek zorunda kalacaktır. Özellikle parametrelerden biri, [p] ve [l] sesleri arasındaki farklarla ilgilidir. Pek çok dilde, aralarında çarpıcı bir karşıtlık vardır, ancak Japonca'da değil: Japonlar "köşk" ve "yüz" arasındaki farkı görmezler. Bu nedenle, her çocuğun, hangi konuşma sesleri kategorilerinin ana diliyle alakalı olduğunu toplu olarak belirleyen bir dizi parametreyi ayarlaması gerekir.

Benzer bir öğrenme prosedürü, ses kalıplarından kelime dağarcığına, dilbilgisine ve içeriğe kadar her seviyede tekrarlanır. Beyin, bir oyuncak bebek gibi iç içe geçmiş gerçeklik modelleri hiyerarşisi olarak düzenlenmiştir. Öğrenmek, bu hiyerarşinin her seviyesindeki parametreleri ayarlamak için gelen verileri kullanmaktır. Üst düzey bir örnek düşünün: dilbilgisi kurallarına hakim olmak. Japon dilinin bir diğer önemli özelliği de kelime sırasıdır. Özne, yüklem ve nesne içeren kurallı bir cümlede önce özne, ardından yüklem ve son olarak nesne gelir: "John + yer + elma." Japonca'da ise tam tersine önce özne, sonra nesne ve ancak o zaman fiil gelir: “John + elma + yiyor” [9] . Aynı sıranın edatlar (ki bunlar fiilen edat haline gelir), iyelik zamirleri ve konuşmanın diğer birçok kısmı için tipik olması dikkat çekicidir. Örneğin, zararsız "Amcam Boston'da çalışmak istiyor" sözü, Star Wars'taki Yoda'ya yakışır bir söze dönüşüyor: "Amcam Boston'da çalışmayı hayal ediyor."

Tuhaf bir şekilde, tüm bu inversiyonların ortak bir yanı var. Dilbilimciler, bunların tek bir parametreden kaynaklandığına inanırlar - sözde "en üst konum". İngilizce, Rusça ve diğer dillerde, yapının tanımlayıcı kelimesi - en üst - genellikle önce gelir (Paris'te amcam yaşamak istiyor) ve Japonca'da - son sırada (Paris'te, amcam yaşamak istiyor) ). Bu ikili parametre, tarihsel olarak ilişkili olmayanlar da dahil olmak üzere birçok dili ayırt eder (örneğin, Navajo, Japonca ile aynı kuralları izler). Bu nedenle, bir ana dilde (örneğin İngilizce veya Japonca) ustalaşmak için bir çocuğun kendi iç dil modelindeki “köşe konumu” parametresini (“önce” veya “sonra”) buna göre ayarlaması gerekir.

Öğrenme, kombinatoryal patlamanın kullanılmasıdır

Konuşmaya hakim olmak gerçekten bir tür parametre belirlemeye mi bağlı? İnanması zor - ama sadece ayarlanabilen parametre sayısındaki artışla önümüze açılan devasa olasılıklar alanını hayal edemiyoruz. Bu, sözde "kombinatoryal patlama" - az sayıda bile olsa birleştirildiğinde ortaya çıkan fırsatların üstel büyümesi. Bazı dilbilimcilerin varsaydığı gibi, dünya dillerinin gramerinin yaklaşık 50 ikili parametre ile tanımlanabileceğini varsayalım. Sonuç olarak, 250 kombinasyon elde ediyoruz - bir milyon milyardan fazla olası dil veya on beş sıfırlı 1! Üç bin gerçek yaşam dilinin sözdizimi kuralları bu devasa alana kolayca sığar. Bununla birlikte, beynimiz elli ayarlanabilir parametreyi değil, çok daha fazlasını içerir - her biri yaklaşık on bin sinaptik temas oluşturan seksen altı milyar nöron ve bu bağlantıların gücü değişebilir. Zihinsel temsillerin alanının pratik olarak sonsuz olduğu ortaya çıktı.

İnsan dilleri bu kombinasyonları her düzeyde aktif olarak kullanır. Örneğin, zihinsel sözlüğü ele alalım: bildiğimiz ve bir modeline sahip olduğumuz ve sürekli olarak kafamızda taşıdığımız kelimeler kümesi. Bu nedenle, İngilizce konuşan herhangi bir yetişkin, çok çeşitli anlamlara sahip yaklaşık 50 bin kelimeyi akıcı bir şekilde konuşabilmektedir [10] . İlk bakışta, bu devasa bir kelime hazinesidir, ancak bir kişi onu yaklaşık on yıl içinde edinmeyi başarır. Bunun nedeni, öğrenme görevini bileşenlere ayırabilmemizdir. Bu elli bin kelimenin, İngilizcede var olan kırk dört ses biriminden seçilen, her biri yaklaşık üç ses biriminden oluşan ortalama iki heceden oluştuğu düşünülürse, tüm bu sözcüklerin ikili kodlaması iki milyondan az temel ikili değişken verir. ("bitler") 0 veya 1 değerine sahiptir. Başka bir deyişle, bir yetişkinin tüm kelime dağarcığı 250 kilobaytlık küçük bir bilgisayar dosyasına sığar (her bayt 8 bitten oluşur).

Dilin daha fazla fazlalığı hesaba katılırsa, zihinsel sözlük daha da küçülebilir. xfdrga gibi rastgele seçilen herhangi bir altı harf her zaman İngilizce bir kelime oluşturmaz. Gerçek kelimeler, katı kurallara göre birleştirilmiş hecelerden oluşur. Bu, her düzeyde doğrudur: cümleler, kelimelerin doğru kombinasyonlarıdır, kelimeler, hecelerin doğru kombinasyonlarıdır ve heceler, fonemlerin doğru kombinasyonlarıdır. Bu kombinasyonlar sayısızdır (bir kişi birkaç on veya yüzlerce element arasından seçim yapar), ancak nihayetinde sınırlıdır (yalnızca belirli kombinasyonlara izin verilir). Aslında, dil edinimi, tüm seviyelerde olası kombinasyonları yöneten parametreleri keşfetmekle ilgilidir.

Kısacası, insan beyni, öğrenme görevini alt görevlere bölerek hiyerarşik, katmanlı bir model oluşturur. Bu, özellikle temel seslerden tam cümlelere ve hatta tam teşekküllü konuşmalara kadar çeşitli seviyeler veya katmanlar içeren bir dilde belirgindir. Aynı hiyerarşik ayrıştırma ilkesi tüm duyu sistemlerinde uygulanmaktadır. Beynin bazı bölümleri düşük seviyeli kalıpları alır: dünyayı küçücük bir uzay-zaman penceresinden görür ve en küçük kalıpları analiz eder. Örneğin, birincil görsel kortekste, her nöron retinanın yalnızca çok küçük bir alanını analiz eder. Dünyaya küçük bir delikten bakar ve bu nedenle yalnızca düşük seviyeli kalıpları algılar - örneğin, hareket eden eğimli bir çizginin varlığı. Milyonlarca nöron retinanın farklı noktalarında aynı işi yapıyor; çıktıları, "kalıplardaki kalıpları" keşfeden bir sonraki seviyeye girdi olur ve bu böyle devam eder. Her düzeyde, analizin kapsamı genişler: beyin hem zaman hem de uzayda daha büyük kalıplar arar. Karmaşık nesneleri veya kavramları algılamamızı sağlayan bu hiyerarşidir: bir çizgi, bir parmak, bir el, bir el, bir insan vücudu… Hayır, bekleyin, aslında iki beden var! İki kişi karşı karşıya ve el sıkışıyor... Evet, bu Trump ve Macron'un ilk buluşması!

Öğrenmek, hataları en aza indirmekle ilgilidir.

"Yapay sinir ağları" dediğimiz hesaplama algoritmaları, serebral korteksin hiyerarşik bir organizasyonu ilkesi üzerine kuruludur. Kabuk gibi, her biri bir öncekinden daha karmaşık desenleri tespit etmeye çalışan ardışık katmanlar içerirler. Bu katmanlar gelen verileri daha derin ve daha derin seviyelerde düzenlediğinden, bu tür ağlara genellikle "derin" (veya "derin") denir. Her katman tek başına dış gerçekliğin yalnızca en basit öğelerini algılayabilir (bu gibi durumlarda, matematikçiler doğrusal ayrımdan bahseder, yani her nöron mevcut verileri aralarından düz bir çizgi çizerek yalnızca A ve B olmak üzere iki kategoriye bölebilir) . Bununla birlikte, bu tür birçok katman birleştirilirse, karmaşık yapıları tespit edebilen ve çok çeşitli görevlere uyum sağlayabilen son derece güçlü bir öğrenme cihazı elde edilebilir. En son bilgisayar çiplerinden yararlanan modern yapay sinir ağları, onlarca ardışık katman içermesi anlamında derindir. Katman girdiden ne kadar uzaksa, "içgörüsü" ve soyut özellikleri tanımlama yeteneği o kadar yüksek olur.

Fransız yapay sinir ağı öncüsü Jan LeCun tarafından oluşturulan LeNet algoritmasını ele alalım (renkli çizim 2) 6 . Daha 1990'larda, bu ağ el yazısı tanımada dikkate değer sonuçlar elde etti. Uzun yıllar boyunca Canadian Post bunu posta kodlarını otomatik olarak işlemek için kullandı. O nasıl çalışır? Algoritma girişte bir sembolün piksel şeklinde bir görüntüsünü alır ve çıkışta on rakam veya yirmi altı harfin olası yorumlarından birini sunar. Yapay bir ağ, nöronlara benzeyen ve birbirini takip eden katmanlar oluşturan basit işlemcilerin hiyerarşisinden oluşur. İlk katmanlar doğrudan görüntüye bağlanır: çizgileri ve eğri parçalarını tanıyan basit filtreler uygularlar. Üst düzey işlemciler daha güçlü ve karmaşık filtreler içerir ve görüntülerin büyük bölümlerini tanımayı öğrenebilir: 2 sayısının bükülmesi, O harfinin kapalı döngüsü, Z harfinin paralel çizgileri. Çıkış katmanının yapay nöronları konumu, yazı tipi veya durumu ne olursa olsun karaktere yanıt verir. Tüm bu özellikler programcı tarafından empoze edilmez: bunlar işlemcileri birbirine bağlayan milyonlarca bağlantıdan kaynaklanır. Bu bağlantılar, otomatik bir algoritma tarafından ayarlandıktan sonra, her bir nöronun gelen sinyallere uyguladığı filtreyi belirler; Bir nöronun neden 2 numaraya, diğerinin 3 numaraya tepki verdiğini açıklayan bu ayarlardır.

Ancak bu milyonlarca bağlantı nasıl yapılandırılır? Tıpkı prizma gözlüğü taktığımız zaman beynimiz gibi! Şebeke geçici bir cevap verdiğinde, bunun doğru olup olmadığı söylenir. Cevap yanlışsa, ağ bir dahaki sefere hata yapmaktan kaçınmak için uygun parametreleri ayarlar. Her yanlış cevap değerli bilgiler taşır. Prizmatik camlarda olduğu gibi (çok fazla sağa veya sola kayma), hatanın doğası, sisteme sorunu doğru bir şekilde çözmek için tam olarak ne yapılması gerektiğini söyler. Hatanın kaynağına dönersek, makine bundan sonra bundan kaçınılmasına izin verecek en uygun parametreleri belirler.

Silahının kapsamını ayarlaması gereken avcıya geri dönelim. Öğrenme süreci temeldir. Avcı ateş eder ve sağa doğru beş santimetre sürdüğünü bulur. Artık hem genlik (beş santimetre) hem de hatanın doğası (sağa kaydırma) hakkında önemli bilgileri var. Bu bilgi ona bir sonraki atışı düzeltme fırsatı verir. Avcı akıllıysa, durumu nasıl düzelteceğini çabucak anlayacaktır: mermi sağa saparsa, görüşü biraz sola hareket ettirmeniz gerekir. Ve eğer o kadar zeki değilse, başka bir hedef seçebilir ve daha sağa nişan alırsa ne olacağını görebilir. Böylece, deneme yanılma yoluyla, avcı er ya da geç, görüşle hangi manipülasyonların merminin amaçlanan hedeften sapmasını azalttığını tam olarak keşfedecektir.

Cesur avcımız, görüşün konumunu değiştirerek kendisi bunu fark etmese de bir öğrenme algoritması uygular. Matematikçilerin sistemin "türevi" veya gradyanı dediği şeyi örtük olarak hesaplar ve "gradyan iniş yöntemini" kullanır. Başka bir deyişle, avcı silahın vizörünü hata olasılığını azaltan bir yönde hareket ettirmeyi öğrenir.

Milyonlarca girdi, çıktı ve ayarlanabilir parametreye rağmen, modern yapay zekada kullanılan yapay sinir ağlarının çoğu tam olarak bizim avcımız gibi hareket eder: hatalarını analiz eder ve onlara dayanarak iç durumlarını bu hataları azaltacak yönde düzeltir. Çoğu durumda, bu tür eğitim sıkı bir şekilde kontrol edilir. Ağa çıktıda ne tür bir cevap vermesi gerektiğini söyleriz (“Bu 1, 7 değil”) ve eğer bir hataya yol açarlarsa parametrelerin hangi yönde ayarlanması gerektiğini tam olarak biliyoruz (matematiksel hesaplamalar bize izin verir). 1 numaralı görüntüye yanıt olarak ağ çok sık 7 çıktı veriyorsa, hangi bağlantıların değiştirilmesi gerektiğini belirlemek için). Makine öğrenimi dilinde buna “denetimli öğrenme” (çünkü birisi sistemin vermesi gereken doğru cevabı bildiğinden) ve “hata geri yayılımı” (çünkü parametrelerini değiştirmek için hata sinyalleri ağa geri gönderildiğinden) denir. İşlem basit: Cevap vermeye çalışıyorum, bana doğru cevabı söylüyorlar, hatamı belirliyorum ve gelecekte bu hatayı yapmamak için parametreleri ayarlıyorum. Her aşamada, doğru yönde sadece küçük ayarlamalar yapıyorum. Bu nedenle böyle bir öğrenme son derece yavaş olabilir: Tetris oynamak gibi karmaşık bir aktivitede ustalaşma sürecinde, bu döngü binlerce, milyonlarca, hatta milyarlarca kez tekrarlanmalıdır. Bu şaşırtıcı değil: birçok ayarlanabilir parametrenin olduğu bir alanda her bir somun ve cıvata için en uygun ayarları bulmak biraz zaman alabilir.

Bu kademeli hata düzeltme ilkesi, 1980'lerde oluşturulan ilk yapay sinir ağlarında zaten uygulanmıştı. Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, bu fikri, yüz milyonlarca düzenlenmiş bağlantı dahil olmak üzere dev sinir ağlarına genişletmeyi mümkün kıldı. Bu derin sinir ağları, her biri mevcut göreve uyarlanmış aşama dizilerinden oluşur. Örneğin, Şekil 4, LeNet mimarisine dayalı GoogLeNet sistemini göstermektedir . İkincisi, Jan LeCun tarafından önerildi ve örüntü tanıma alanında en prestijli uluslararası yarışmalardan birini kazandı. Sistem, milyarlarca görüntüyü analiz ederek onları binlerce farklı kategoriye ayırmayı öğrendi: yüzler, manzaralar, tekneler, arabalar, köpekler, böcekler, çiçekler, yol işaretleri vb. Hiyerarşisinin her seviyesi, gerçekliğin bazı önemli yönlerine göre ayarlanmıştır: örneğin, daha düşük seviyeli nöronlar, çizgilere ve dokulara seçici olarak yanıt verir. Seviye yükseldikçe, nöronlar karmaşık özelliklere yanıt vermeyi öğrenir: geometrik şekiller (daireler, eğriler, yıldızlar), nesnelerin parçaları (pantolon cebi, araba kapı kolu, bir çift göz) ve hatta tüm nesneler (binalar, yüzler, örümcekler) 7 .

Hataları en aza indirmeye çalışan gradyan iniş algoritması, bu şekillerin görüntü sınıflandırması için en uygun olduğunu buldu. Bununla birlikte, aynı ağ girdi olarak kitap alıntıları veya müzik notaları alırsa, farklı şekilde ayarlanacak ve yeni ortamda yaygın olan harfleri, notaları veya diğer şekilleri tanımayı öğrenecektir. Örneğin, renkli resim 3, bu tür bir ağın, el yazısıyla yazılmış binlerce rakamı 8 tanımak için kendisini nasıl organize ettiğini gösterir . En alt düzeyde, veriler karışıktır: bazı görüntüler benzer görünür, ancak farklı sayıları temsil eder (örneğin, 3 ve 8); diğerleri ise tam tersine farklı görünürler, ancak gerçekte aynı anlama gelirler (örneğin, herkes 8 sayısını kendi yolunda yazar - bazıları için üst kontur kapalı, diğerleri için kapalı değildir, vb.). Her aşamada, aynı işaretin tüm varyantları birlikte gruplanana kadar soyutlama derecesi artar. Bir hata azaltma prosedürü aracılığıyla, yapay ağ, el yazısı rakam tanıma için en önemli olan özellikler hiyerarşisini keşfeder. Hata düzeltmenin kendisinin, sorunu çözmeyi kolaylaştıran bir dizi ipucu keşfetmenize izin vermesi dikkat çekicidir.

Geri yayılım yoluyla öğrenme kavramı, birçok modern bilgisayar uygulamasının merkezinde yer almaktadır. Bu, bir akıllı telefonun sesinizi tanıması ve akıllı bir arabanın yayaları ve trafik işaretlerini "görebilmesi" sayesinde bir iş gücüdür. Beynimizin de onun şu ya da bu versiyonunu kullanıyor olması kuvvetle muhtemeldir. Bununla birlikte, geri yayılım birçok şekilde olabilir. Son otuz yılda yapay zeka alanında inanılmaz ilerlemeler kaydedildi; araştırmacılar öğrenmeyi kolaylaştıran birçok numara keşfettiler. Aşağıda onlara daha yakından bakacağız, çünkü bize kendimiz ve nasıl öğrendiğimiz hakkında çok şey anlatabilecekleri ortaya çıktı.

Öğrenme, olasılıklar alanının keşfidir

Yukarıda açıklanan hata düzeltme prosedürüyle ilgili sorunlardan biri, sistemin optimal olmayan parametrelerde takılıp kalabilmesidir. Her zaman yokuş aşağı yuvarlanan bir golf topu hayal edin. Diyelim ki şu anda bir tepenin yamacına doğru ilerliyor. Bir noktada bir deliğe veya çöküntüye girerse, o zaman asla ayağına ulaşamaz - manzaranın en alçak noktası, mutlak optimum. Benzer bir şey, bazen "yerel minimum" bir noktada takılan gradyan iniş algoritmasında da olabilir. “Yerel minimum”, parametre uzayındaki bir tür kuyudur, kişinin kaçamayacağı bir tuzaktır. Bu olur olmaz öğrenme durur, çünkü sonraki tüm değişiklikler verimsiz görünür: bunlardan herhangi biri yalnızca hata oranını artırır. Sistem, yapabileceği her şeyi öğrendiğini hissediyor ve parametre alanında sadece birkaç adım ötede olsalar bile daha yüksek seviyeli ayarları körü körüne görmezden geliyor. Gradyan iniş algoritması onları "görmez", çünkü daha da aşağı inmek için yukarı çıkmayı reddeder. Yakın görüşlü, başlangıç noktasından sadece kısa bir mesafe hareket etmeye cesaret eder ve bu nedenle en iyi, ancak uzak konfigürasyonları fark etmeyebilir.

Bu size çok mu soyut geliyor? Belirli bir durum düşünün: Daha ucuz ürünler almak istediğiniz bir pazara alışverişe gidiyorsunuz. İlk satıcıyı (fiyatları açıkça çok yüksek) atlarsınız, ikincisini atlarsınız (o çok pahalıdır) ve sonunda üçüncünün yakınında durursunuz. Üçüncü satıcı, önceki ikisinden çok daha ucuz bir ürüne sahip. Ancak koridorun sonunda veya belki de komşu bir kasabada fiyatların daha da düşük olmayacağını kim garanti edebilir? Diğer bir deyişle, "en iyi yerel fiyat" ve " küresel minimum" kavramları her zaman aynı anlama gelmez.

Böyle bir durumda, bilgisayar uzmanlarının elinde bir sürü dahiyane numara var. Çoğunluk, en iyi parametreleri aramaya bir şans unsuru katmaktır. Fikir basit: pazarda tek bir geçitte ilerlemek yerine, daha kaotik bir rota izlemek daha akıllıca; Golf topunun yokuş aşağı yumuşak bir şekilde yuvarlanmasına izin vermek yerine, onu hızlandırmalı, böylece deliğe sıkışma olasılığını azaltmalısınız. Bazen stokastik arama algoritmaları uzaktan ve kısmen rastgele ayarları dener: en iyi çözüme ulaşılabiliyorsa, onu er ya da geç bulma şansı oldukça yüksektir. Pratikte, bir dereceye kadar rastgelelik çeşitli şekillerde tanıtılabilir: parametreleri rastgele ayarlayarak veya güncelleyerek, örneklerin sırasını değiştirerek, verilere gürültü ekleyerek veya yalnızca rastgele bir ilişkiler kümesi kullanarak. Bütün bunlar eğitimin güvenilirliğini arttırır.

Bazı makine öğrenimi algoritmaları, parametreleri optimize ederken daha önce keşfedilen çözümlerin mutasyonlarını sunarak türlerin evrimini yöneten Darwinci algoritmadan ilham alır. Biyolojide olduğu gibi, bu mutasyonların oranı dikkatle kontrol edilmelidir; bu, makinenin her türlü "maceraya" çok fazla zaman harcamadan yeni çözümler keşfetmesini sağlar.

Başka bir algoritma, metalin özelliklerini optimize etmek için demirciler ve zanaatkarlar tarafından uzun süredir kullanılan bir tür ısıl işlem olan tavlamaya dayanmaktadır. Tavlama yöntemi, son derece güçlü bir bıçak elde etmeyi mümkün kılar ve alaşımın kademeli olarak daha düşük sıcaklıklarda tekrar tekrar ısıtılmasından oluşur. Bu, atomların doğru konumda olma olasılığını artırır. Son zamanlarda, bu sürecin özü başarıyla bilgisayar bilimine aktarıldı: tavlama simülasyon algoritması, sanal "sıcaklık" kademeli olarak düşürülürken parametrelerde rastgele değişiklikler yapar. Rastgele bir olayın olasılığı başlangıçta yüksektir ve daha sonra sistem optimum konfigürasyona ulaşana kadar azalmaya başlar.

Bilim adamları, tüm bu tekniklerin son derece etkili olduğunu buldular - bu, evrim sırasında bazılarının beynimize "yerleştirilmiş" olabileceği anlamına geliyor. Rastgele arama, stokastik merak ve gürültülü nöronların tümü, Homo sapiens'te öğrenmede önemli rol oynar . Ve "taş, makas, kağıt" oyununda ve caz doğaçlamasında ve matematiksel bir problemin olası çözümlerinin analizinde şans, çözümün en önemli bileşenlerinden biridir. Aşağıda göreceğimiz gibi, çocuklar ne zaman öğrenme moduna girseler -yani oyun oynarken- düzinelerce olasılığı keşfederler ve bunu genellikle rastgele, rastgele yaparlar. Geceleri, beyinleri, gün içinde yaşadıklarını en iyi açıklayana ulaşana kadar fikirler üzerinde hokkabazlık yapmaya devam eder. Bu kitabın üçüncü bölümünde, çocukların ve bir çocuğun zihnini tutmayı başaran mutlu yetişkinlerin doyumsuz merakından sorumlu olan yarı rastgele algoritmaya döneceğiz.

Öğrenme, ödül fonksiyonunun optimizasyonudur.

Rakam şekillerini tanıyan LeCun'un LeNet sistemini hatırlıyor musunuz ? Bu tür bir yapay sinir ağının öğrenilebilmesi için doğru cevapların verilmesi gerekmektedir. Başka bir deyişle, ağ, olası on basamaktan hangisinin her bir giriş görüntüsüne karşılık geldiğini bilmelidir. Hataları düzeltmek için sistem, kendi ve doğru cevaplar arasındaki farkı hesaplamalıdır. Bu prosedüre "denetimli öğrenme" denir: sistem dışından biri çözümü bilir ve makineye öğretmeye çalışır. Yöntem oldukça etkilidir, ancak doğru cevabın önceden bilindiği durumun nadir olduğunu belirtmek gerekir. Çocuklar yürümeyi öğrendiğinde kimse onlara hangi kasların kasılacağını söylemez; düşmeyi bırakana kadar tekrar tekrar denemeye teşvik edilirler. Başka bir deyişle, bebekler yalnızca sonucu değerlendirerek öğrenirler: Düştüm ya da sonunda odayı geçmeyi başardım.

Aynı "denetimsiz öğrenme" sorunu, yapay zeka ile karşı karşıyadır. Örneğin, bir makine bir video oyunu oynamayı öğrendiğinde, ona tek bir görev verilir - maksimum puan almak. Kimse ona bunu başarmak için tam olarak hangi eylemlerin yapılması gerektiğini söylemez. Nasıl olunur? Bir makine bağımsız olarak amacına ulaşmanın verimli ve hızlı bir yolunu nasıl bulabilir?

"Çok basit" dedi bilim adamları ve sisteme ne yapması gerektiğine dair hiçbir ayrıntıyı söylemediğimiz (kimse bilmiyor!), ancak bir "ödül" tanımladığımız "pekiştirmeli öğrenme" ile geldiler. - örneğin, noktalar şeklinde 9 . Daha da kötüsü, belirli işlemler gerçekleştirildikten sonra makine bu miktarı gecikmeli olarak öğrenebilir. Gecikmeli pekiştirmeli öğrenme, Google'ın bir yan kuruluşu olan DeepMind'in satranç, dama ve oyun oynayabilen bir makine inşa etmesinin ardında yatan ilkedir. Oyunun sonunda, sistem kazanma veya kaybetmeyi gösteren tek bir sinyal alır. Oyunun kendisi sırasında herhangi bir geri bildirim yoktur - yalnızca rakibe karşı kazanılan son zafer sayılır. O zaman makine ne yapacağını nasıl biliyor? Ve bu konuda, sadece oyunun sonucu biliniyorsa, eylemlerini nasıl değerlendirebilir?

Bilim adamları akıllıca bir çözüm buldular. Makineyi aynı anda iki şeyi yapacak şekilde programlarlar: hareket eder ve aynı zamanda kendi ilerlemesini değerlendirir. Sistemin "eleştirmen" olarak adlandırılan yarısı, nihai sonucu tahmin etmeyi öğrenir. Bu yapay nöron ağının amacı, oyunun durumunu olabildiğince doğru bir şekilde değerlendirmek ve sonucunu tahmin etmektir: Kazanıyor muyum yoksa kaybediyor muyum? “İç eleştirmen” sayesinde, sistem eylemlerini sadece sonunda değil, herhangi bir zamanda değerlendirebilir. Bu değerlendirmeye dayanarak, makinenin diğer yarısı, “aktör” (aslında “icracı”) davranışını düzeltir: belki bunu yapmamalıyım ve bunu - “eleştirmen” bunun şansımı artıracağını düşünüyor. kaybetmek.

Denemeden sonra "aktör" ve "eleştirmen" birlikte çalışır: biri en etkili eylemleri seçmeyi öğrenir, diğeri - sonuçlarını mümkün olduğunca doğru bir şekilde değerlendirmeyi. Bir süre sonra - bir gökdelenden düşen ve anında haykıran şakadaki adamın aksine: "Şimdiye kadar çok iyi!" - Oyuncu-eleştirmen ağı inanılmaz bir içgörü kazanıyor: Hangi oyunların kazanacağını ve hangilerinin kaçınılmaz olarak felaketle sonuçlanacağını tahmin etme yeteneği.

Aktör-eleştirmen kombinasyonu, modern yapay zekanın en etkili stratejilerinden biridir. Hiyerarşik bir sinir ağının desteğiyle, kelimenin tam anlamıyla harikalar yaratıyor. 1980'lerde, bu sistem tavla dünya şampiyonasını kazandı ve yakın zamanda DeepMind'in Super Mario veya Tetris10 gibi her türlü video oyununu oynayabilen çok işlevli bir sinir ağı oluşturmasına izin verdi . Girdi olarak görüntü piksellerini, çıktı olarak olası eylemleri ve ödül işlevi olarak puanları belirtmek yeterlidir. Gerisini makine kendi kendine öğrenecektir. Tetris oynarken , ekranda farklı figürlerin görüntülendiğini, düşen figürün diğerlerinden daha önemli olduğunu, belirli eylemlerin uzaydaki yönünü ve konumunu değiştirebileceğini vb. keşfedecek ve ardından en iyi taktikleri geliştirecek. Super Mario'da girdileri ve ödülleri değiştirmek , makineye tamamen farklı parametrelere dikkat etmesini öğretir: Mario'nun vücudunu hangi pikseller oluşturuyor, nasıl hareket ediyor, düşmanlar nerede, duvarlar, kapılar, tuzaklar, güçlendirmeler neye benziyor ... ve onların yanında nasıl davranılır. Ağ, ayarlarını (yani katmanları birbirine bağlayan milyonlarca bağlantıyı) değiştirerek her tür oyuna uyum sağlayabilir ve Tetris, Pac-Man veya Sonic the Hedgehog şekillerini tanımayı öğrenebilir .

Ama neden bir makineye video oyunları oynamayı öğretelim? İki yıl sonra, DeepMind mühendisleri bu bilgileri hayati bir ekonomik sorunu çözmek için kullanıyorlardı: Google , bilgisayar sunucularının yönetimini nasıl optimize edebilir? Yapay sinir ağı aynı kaldı; yalnızca giriş verileri (tarih, saat, hava durumu, uluslararası olaylar, arama sorguları, her sunucuya bağlanan kişi sayısı vb.), çıkış verileri (farklı kıtalarda belirli bir sunucunun bağlantısı veya bağlantısının kesilmesi) ve ödül işlevi ( enerji tasarrufu ). Sonuç, enerji tüketiminde anında bir azalmadır. Sonuç olarak Google , enerji maliyetlerini yüzde 40 oranında azalttı ve on milyonlarca dolar tasarruf sağladı - ve yüzlerce uzman aynı sunucuları optimize etmeye çalıştı! Yapay zeka aslında o kadar yükseklere ulaştı ki tüm sektörleri alt üst edebilecek durumda.

Bu arada, DeepMind başka başarılar da sergiledi. Muhtemelen herkesin bildiği gibi, AlphaGo programı , yakın zamana kadar yapay zekanın Everest'i olarak kabul edilen Go oyununun on sekiz kez dünya şampiyonu olan Lee Sedol'u yenmeyi başardı11 . Go, siyah ve beyaz taşlarla büyük bir kare tahta - goban - 19x19 hücre (toplam 361 hücre) üzerinde oynanır. Kombinasyonların sayısı o kadar fazladır ki, her oyuncu için mevcut olan tüm gelecekteki hamleleri sistematik olarak analiz etmek imkansızdır. Yine de pekiştirmeli öğrenme, AlphaGo programının olumlu ve olumsuz kombinasyonları yaşayan herhangi bir oyuncudan daha iyi tanımasını sağladı. Nasıl yaptı? Özellikle geliştiriciler, aynı anda hem beyaz hem de siyah oynayan bir satranç oyuncusunun eğittiği gibi sistemi kendisine karşı oynamaya zorladı. Fikir basit: Her oyunun sonunda kazanan program taktiklerini güçlendirir ve kaybeden program zayıflar, her ikisi de hamlelerini daha etkili bir şekilde değerlendirmeyi öğrenir.

Efsanevi "Maceraları"nda kendini bataklıktan kıllarından kurtarmaya çalışan Munchausen'e gülmekten mutluyuz. Bununla birlikte, yapay zekada, eksantrik baronun çılgın yöntemi, oldukça karmaşık bir "önyükleme" stratejisine yol açmıştır: adım adım, herhangi bir bilgiden yoksun anlamsız bir mimariden başlayarak, yapay bir sinir ağı, dünyanın şampiyonu haline gelir. sadece kendisi ile oynuyor.

İki ağın işbirliği yapmasını (veya tersine rekabet etmesini) sağlayarak öğrenmeyi hızlandırmak, yapay zekada şimdiye kadar bol miktarda para kazanan büyük bir atılımdır. Örneğin, en son fikirlerden biri, sözde "çelişmeli öğrenme" 12 , iki karşıt sistemi içerir: diyelim ki, bir ağ Van Gogh resimlerini tanımayı öğrenir ve ikincisi onları taklit etmeyi öğrenir. İlk sistem, orijinali başarılı bir şekilde tanımladığında bir bonus alırken, ikinci sistem, ilkini aldatmayı başardığında bir bonus alır. Bu öğrenme algoritması aynı anda bir değil iki yapay zeka sağlar: bir resmin gerçekliğini doğrulayabilecek küçük ayrıntıları aramayı seven aşındırıcı bir Van Gogh uzmanı ve resimleri en iyi uzmanları bile yanıltabilecek parlak bir sahtekar. Bu tür bir eğitim, bir başkanlık tartışmasına hazırlanmakla karşılaştırılabilir: birçok aday, konuşmayı taklit eden ve rakiplerinin en iyi sözlerini tekrarlayan özel kişileri işe alır.

Bu yaklaşım tek bir insan beynine uygulanabilir mi? İki yarım küremiz ve sayısız subkortikal çekirdeğimiz, yalnızca rekabet etmekle kalmayıp aynı zamanda işbirliği yapan, koordine eden ve birbirlerinin eylemlerini değerlendiren bir dizi uzman içerir. Beynimizin bazı alanları, diğerlerinin yaptıklarını modellemeyi öğrenir; geleceği “öngörmemize” ve eylemlerimizin sonuçlarını şaşırtıcı derecede gerçekçi bir şekilde hayal etmemize izin veriyorlar. Hafıza ve hayal gücü sayesinde geçen yaz yüzdüğümüz denizi ya da karanlıkta tuttuğumuz kapı tokmağını rahatlıkla görebiliriz. Bazı alanlar eleştirmeyi öğrenir: yeteneklerimizi sürekli olarak değerlendirir ve alabileceğimiz ödül veya cezayı tahmin eder. Bizi eyleme veya eylemsizliğe iten bu alanlardır. Üstbilişin -kendini bilme, kendini değerlendirme, şu ya da bu şekilde yaparsak ne olacağını zihinsel olarak modelleme yeteneğinin- insan öğrenmesinde temel bir rol oynadığını da göreceğiz. Kendimiz hakkında oluşturduğumuz inançlar başarılı olmamıza yardımcı olur veya bazı durumlarda bizi bir başarısızlık döngüsünde tutar. Bu nedenle, beyni, işbirliği yapan ve rekabet eden uzmanların bir toplamı olarak görmek tamamen uygundur.

Öğrenme, araştırma kapsamının sınırlandırılmasıdır.

Modern yapay zeka hala ciddi bir sorunla karşı karşıya: Bir dahili modelde ne kadar fazla parametre varsa, onu ayarlamanın en iyi yolunu bulmak o kadar zor olur. Modern yapay sinir ağlarındaki arama alanı çok büyük olduğundan, bilim adamları güçlü bir kombinasyonel patlama ile uğraşmak zorunda kalıyorlar: Her aşamada milyonlarca seçenek mevcut ve bunların kombinasyonları o kadar çok ki hepsini keşfetmek imkansız. Sonuç olarak, öğrenme bazen son derece yavaştır ve sistemin bir olasılıklar okyanusunda doğru yönü göstermesini sağlamak için milyarlarca denemeyi gerektirir. Herhangi bir ilk veri - en ayrıntılı bile - mevcut alanın devasa boyutuyla karşılaştırıldığında yetersiz kalır. Bu sorun "boyutluluğun laneti" olarak adlandırılmıştır; Basitçe söylemek gerekirse, zorlamak için milyonlarca potansiyel kaldıracınız olduğunda öğrenmek zordur.

Yapay sinir ağlarının sahip olduğu çok sayıda parametre ikinci engele yol açar - "fazla uydurma" veya "fazla uydurma": sistem o kadar çok serbestlik derecesine sahiptir ki, her örneğin ayrıntılarını hatırlamak, genel durumu belirlemekten daha kolaydır. bunları açıklayan kural.

Modern bilgi teknolojisinin kurucusu olarak John von Neumann (1903–1957), yerinde bir şekilde, "dört parametreyle bir fili tanımlayabilirim ve beş parametreyle de hortumunu sallamasını sağlayabilirim" demişti. Bilim adamı, çok fazla serbest parametrenin varlığının zarara dönüşebileceğini aklında tutmuştu: Verileri “fazla uydurma” tehlikesi çok büyük. Makine her ayrıntıyı hatırlasa da, bu onun önemli bir şeyi "anladığı" anlamına gelmez. Bir tür olarak filler hakkında derin bir bilgiye sahip olmadan, kalın derililerin bir tanımını yazabilirsiniz. Çok fazla serbest parametreye sahip olmak soyutlamayı engeller. Sistem kolay öğreniyor olmasına rağmen genelleme yapamıyor, yani edindiği bilgileri yeni durumlarda uygulayamıyor. Bununla birlikte, genelleme yeteneği herhangi bir öğrenmenin anahtarıdır. Zaten gördüğü bir resmi tanıyabilen veya oynadığı bir Go oyununu kazanabilen bir makinenin amacı nedir? Açıktır ki, nihai hedef, hem tanıdık hem de tanıdık olmayan herhangi bir görüntüyü tanımak veya herhangi bir koşulda herhangi bir oyuncuyu yenmek.

Tabii ki, bilim adamları zaten bu soruna birkaç çözüm buldular. Hem öğrenme sürecini hızlandırabilecek hem de genelleme becerisini geliştirebilecek en etkili yöntemlerden biri model sadeleştirmedir. Ayarlanacak parametre sayısı minimuma indirildiğinde sistem daha genel bir çözüm aramak zorunda kalır. LeCun'u örüntü tanıma 13 alanında bir ölçüt haline gelen yapay bir öğrenme cihazı olan konvolüsyonel sinir ağlarını icat etmeye iten bu fikirdi . Fikir basit: resimdeki öğeleri tanımak için her yerde aşağı yukarı aynı eylemleri yapmak yeterlidir. Örneğin, fotoğraflarda yüzler her yerde görünebilir. Bunları tanımak için görüntünün her bir bölümüne aynı algoritmayı uygulamanız gerekir (oval, bir çift göz vb. arayın). Her retina noktası için ayrı modellere gerek yoktur: Bir yerde öğrenilenler başka bir yerde tekrar kullanılabilir.

Öğrenme sürecinde, LeCun'un Evrişimli Sinir Ağları, bir alanda öğrenebilecekleri her şeyi tüm seviyelerde tüm ağa uygular. Bu nedenle, çok daha az parametre öğrenmeleri gerekir: genel olarak, sistem her yerde uygulayacağı tek bir filtreyi ayarlamak zorundadır ve görüntünün her parçası için çok fazla farklı bağlantı değil. Bu basit numara, performansı, özellikle genellemeyi büyük ölçüde artırır. Algoritma, yeni bir görüntüyle karşılaştığında, gördüğü her fotoğrafın her noktasını analiz ederek edindiği engin deneyimi kullanabilir. Bu, öğrenme sürecini önemli ölçüde hızlandırır: makine, görme modellerinin yalnızca bir alt kümesini inceler. Eğitime başlamadan önce, dünya hakkında önemli bir şey biliyor, yani aynı nesne görüntüde herhangi bir yerde görünebilir.

Aynı teknik diğer birçok alanda da çalışır. Örneğin, konuşmayı tanımak için konuşmacının sesinin özelliklerinden soyutlamak gerekir. Bunu yapmak için yapay sinir ağı, sesin yüksek veya düşük olmasına bakılmaksızın farklı frekans aralıklarında aynı bağlantıları kullanmaya zorlanır. Ayarlanacak parametre sayısını azaltarak sadece hızı artırmak değil, aynı zamanda genelleme yeteneğini geliştirmek de mümkündür. Aslında, bu sayede akıllı telefonunuz sesinize yanıt verebilir.

Öğrenme, a priori hipotezlerin projeksiyonudur.

Jan LeCun'un stratejisi çok daha genel bir olgunun güzel bir örneğidir: en başından beri sistemin doğasında olan bilginin kullanımı. Evrişimli sinir ağları, diğer yapay sinir ağlarından daha iyi ve daha hızlı öğrenir çünkü her şeyi öğrenmezler. Mimarilerinde temel bir hipotez yatıyor: Bir yerde öğrendiklerim genelleştirilebilir ve başka yerlerde de uygulanabilir.

Örüntü tanımanın temel sorunu değişmezliktir: Bir nesneyi konumundan ve boyutundan bağımsız olarak, sağa veya sola, bana doğru veya benden uzağa hareket etse bile tanımam gerekir. Bu sadece zor bir görev değil, aynı zamanda güçlü bir sınırlayıcıdır: Aynı ipuçlarının uzayın herhangi bir noktasında bir yüzü tanımama yardımcı olacağını varsaymak mantıklıdır. Evrişimli ağlar her yerde aynı algoritmayı kullanarak bu sınırlamayı etkin bir şekilde kullanırlar: onu kendi yapılarına entegre ederler. Başlangıçta, herhangi bir eğitimden önce, sistem görsel dünyanın bu temel özelliğini zaten "biliyor". Değişmezliği öğrenmiyor, ancak bunu a priori kabul ediyor ve öğrenme alanını daraltmak için kullanıyor - akıllı, değil mi?

Ahlaki, doğa (kalıtım) ve çevrenin birbirine zıt olmaması gerektiğidir. Herhangi bir a priori kısıtlamanın yokluğunda saf öğrenme yoktur. Herhangi bir öğrenme algoritması, bir şekilde, çalışılan alan hakkında bir dizi varsayım içerir. Her şeyi sıfırdan öğrenmeye çalışmak yerine, ilgi alanının altında yatan yasaları açıkça tanımlayan ön varsayımlara güvenmek ve bu yasaları sistem mimarisinin kendisine entegre etmek çok daha verimlidir. Bu tür varsayımların sayısı ne kadar fazlaysa, öğrenme o kadar hızlı gerçekleşir (elbette bu varsayımların doğru olması şartıyla!). Bu her zaman doğrudur. Örneğin, Go'yu kendisiyle oynamak için kendini eğiten AlphaGo Zero programının sıfırdan ortaya çıktığını düşünmek yanlış olur: orijinal fikri, diğer şeylerin yanı sıra, oyunun topografyası ve simetrileri hakkında bilgi içeriyordu. arama uzayını sekiz kez

Beynimiz de birçok varsayım içerir ve çok farklı türdendir. Daha sonraki bir bölümde, doğumda bir çocuğun beyninin zaten organize olduğunu ve oldukça iyi bilgilendirilmiş olduğunu göreceğiz. Çocuklar dolaylı olarak dünyanın itildiğinde hareket eden ama asla birbirine nüfuz etmeyen şeylerden (katı nesneler) ve kendi kendine konuşan ve hareket eden çok daha yabancı varlıklardan (insanlar) oluştuğunu bilirler. Bu yasaları özel olarak incelemeye gerek yoktur: Bir insan nerede yaşarsa yaşasın bunlar doğru olduğundan, genomumuz onları önceden beyne yerleştirir ve böylece öğrenme sürecini önemli ölçüde hızlandırır. Bebeklerin dünyayı sıfırdan öğrenmesi gerekmez: beyinleri en başından itibaren doğuştan gelen sınırlamalarla dolu olduğundan, geriye yalnızca önceden tahmin edilemeyecek şekilde değişen belirli parametreleri (yüz şekli, göz rengi, ses tonu, insanların bireysel zevkleri) öğrenmek kalır. çevresinde vb.).

Öte yandan, bir çocuğun beyni insanlarla cansız nesneler arasındaki farkı biliyorsa, bunun nedeni, bir anlamda, bunu yaşamının ilk günlerinde değil, milyonlarca yıl içinde öğrenmiş olmasıdır. evrimin. Darwinci doğal seçilim, esasen tipik bir öğrenme algoritmasıdır - yüz milyonlarca yıldır milyarlarca öğrenen makinede ("makineler" derken Dünya'da yaşamış tüm canlıları kastediyorum) üzerinde çalışan inanılmaz derecede güçlü bir programdır 14 . Biz inanılmaz, sonsuz bilgeliğin mirasçılarıyız. Darwinci deneme yanılma yoluyla, genomumuz önceki tüm nesillerin bilgisini özümsemiştir. Bu doğuştan gelen bilgi, yaşam boyunca öğrendiğimiz somut gerçeklerden çok farklı bir türdendir: Doğada çok daha soyuttur, çünkü sinir ağlarımızı doğanın temel yasalarına saygı gösterecek şekilde “programlar”.

Kısacası, hamilelik sırasında genlerimiz, keşfedilen alanın boyutunu sınırlayarak sonraki öğrenmeyi yönlendiren ve hızlandıran beynin mimarisini belirler. Bilgisayar bilimi dilinde, genlerin beynin "hiperparametrelerini" tanımladığını söyleyebiliriz - katmanların sayısını, nöron tiplerini, ilişkilerinin genel şeklini, retinadaki tekrarlamayı vb. belirleyen üst düzey değişkenler. üzerinde. Bu değişkenlerin çoğu genomumuzda depolandığından öğrenilmelerine gerek yoktur: türümüz bunları evrimsel gelişim sürecinde öğrenmiştir.

Sonuç: Beynimiz sadece duyusal dürtülerin pasif bir alıcısı değildir. En başından beri, bir dizi soyut hipoteze sahiptir - Darwinci evrimin bir sonucu olarak biriken ve dış dünyaya yansıtılan bilgi. Tüm bilim adamları bu bakış açısına katılmasa da, bunu kilit bir nokta olarak görüyorum: birçok modern yapay sinir ağının altında yatan naif ampirik felsefe yanlıştır. Neredeyse doğuştan, sinir ağlarımız tamamen düzensizdir ve hiçbir bilgiden yoksundur. Bu basitçe olamaz. İster insan ister makine olsun, öğrenme her zaman bir takım a priori hipotezlerle başlar. Sistem bu hipotezleri gelen verilere yansıtır ve ardından mevcut koşullara en uygun olanları seçer. Jean-Pierre Changeux Nöronal Adam (lafzen "Nöronal Adam", 1985) adlı kitabında yazdığı gibi , "öğrenmek dışlamaktır."

Bölüm 2

Beynimiz Neden Mevcut Makinelerden Daha İyi Öğreniyor?

Yapay zekadaki son gelişmelere bakıldığında, insan öğrenmesini ve zekasını nasıl kopyalayacağımızı ve hatta onu nasıl aşacağımızı nihayet anladığımızı düşünebiliriz. Kendini peygamber ilan eden bazılarına göre, makineler bizi köle yapmak üzere. Hiçbir şey gerçeklerden daha uzak olamazdı. Aslında çoğu bilişselci, yapay sinir ağları alanındaki önemli ilerlemelere rağmen, bu makinelerin yeteneklerinin son derece sınırlı olduğunun farkındadır. Gerçekte hemen hemen tüm yapay sinir ağları, sadece beynimizin bilinçsizce yaptığı işlemleri saniyenin onda birkaçı gibi bir sürede gerçekleştirir, her şeyden önce bu bir görüntünün algılanması, tanınması, sınıflandırılması ve bir değerin kurulmasıdır15 . Ancak, makinelerden farklı olarak beynimiz sadece bunu yapmakla kalmaz, görüntüyü bilinçli, dikkatli, adım adım, birkaç saniye içinde inceleyebilir. Konuşma yoluyla başkalarıyla paylaşabileceğimiz dünyanın sembolik fikirleri (temsilleri) ve açık teorilerini formüle eder.

Bu tür işlemler -yavaş, akıllı, sembolik- türümüzün (şimdilik) münhasır ayrıcalığı olmaya devam ediyor. Modern makine öğrenimi algoritmaları pratikte bunları yeniden üretmez. Makine çevirisi ve mantık alanındaki aktif araştırmalara rağmen, yapay sinir ağları, sanki tüm sorunların çözümü otomatik sınıflandırmaya geliyormuş gibi, her şeyi aynı seviyede öğrenmeye çalışmakla suçlanıyor. Elinde çekiç olan bir adama her şey çivi gibi görünür! Ancak beynimiz çok daha esnektir. Bilgi aldıktan sonra, hızlı bir şekilde öncelik verir ve mümkünse genel, mantıklı, açık ilkeler türetir.

Yapay zekada eksik olan ne?

Bu soruyu yanıtlayarak, insanın öğrenme yeteneğinin benzersiz özelliklerini belirleyebileceğiz. İşte bir bebeğin bile sahip olduğu ancak çoğu modern yapay sistemde eksik olan özelliklerin kısa ve muhtemelen tamamlanmamış bir listesi.

Soyut kavramların özümsenmesi. Çoğu yapay sinir ağı, bilgi işlemenin yalnızca ilk aşamalarını yeniden üretir - beynimizin görsel bölgelerinin saniyenin beşte birinden daha kısa bir sürede gerçekleştirdiği görüntü analizi. Derin öğrenme algoritmaları, bazılarının iddia ettiği kadar derin değildir. Derin öğrenme algoritmalarının mucitlerinden biri olan Yoshua Bengio'ya göre, bu tür sistemler, üst düzey soyut kavramlardan ziyade, verilerdeki çoğunlukla yüzeysel, istatistiksel kalıpları yakalar 16 . Örneğin, bir nesneyi tanımak için, derin öğrenme algoritmaları genellikle belirli bir renk veya şekil gibi bir görüntünün belirli belirgin özelliklerine güvenir. Bu ayrıntıları değiştirirseniz, algoritmanın performansı önemli ölçüde düşecektir: Modern evrişimli sinir ağları, bir nesnenin özünü neyin oluşturduğunu tanıyamaz. Kaç ayağı (dört ya da sadece bir) ya da neyden yapılmış (cam, metal ya da plastik) olursa olsun, bir sandalyenin hala bir sandalye olduğunu anlamıyorlar. Yüzeysel işaretlere dikkat etme eğilimi, bu ağları hataya açık hale getirir. Bir sinir ağının nasıl kandırılacağına dair birçok makale yazılmıştır: bir muz alın, birkaç pikseli değiştirin veya ona belirli bir çıkartma yapıştırın. İşte! - sinir ağı bunun bir ekmek kızartma makinesi olduğunu düşünecek!

Elbette, bir saniyenin çok küçük bir kısmı için bir görüntü gösterilen bir kişi, bazen bir makine ile aynı hataları yapar ve bir köpeği bir kedi ile karıştırabilir . Ancak kendisine biraz daha süre verilirse hatayı hemen düzeltecektir. Bir bilgisayarın aksine, inançlarımızı sorgulama ve dikkatimizi görüntünün ilk izlenimle uyuşmayan yönlerine yeniden odaklama yeteneğine sahibiz. Bilinçli ve zeki olan bu ikinci analiz, genel akıl yürütme ve soyutlama güçlerimizi içerir. Yapay sinir ağları çok önemli bir şeyi gözden kaçırıyor: insan öğrenmesi sadece bir örüntü tanıma filtresi kurmakla ilgili değil, dünyanın soyut bir modelini oluşturmakla ilgili. Örneğin, okumayı öğrendiğimizde, alfabenin her bir harfi hakkında soyut bir fikir ediniriz, bu da onu yalnızca olası tüm varyantlarda tanımamıza değil, aynı zamanda yenilerini oluşturmamıza da izin verir:

Bilişselci Douglas Hofstadter bir keresinde A harfini tanımanın yapay zeka için gerçek bir meydan okuma olduğunu söylemişti! Bu yakıcı yorum kuşkusuz güçlü bir abartıdır, ancak içinde bazı gerçekler vardır: Böyle önemsiz bir bağlamda bile, insanlar ustaca soyutlamalarla uğraşırlar. Bu hediyemiz, bazı web sitelerinin bir makine değil, bir insan olduğunuzdan emin olmak için tanımanızı istediği kısa bir harf dizisi olan captcha adlı komik bir günlük yaşam olgusunun kalbinde yer almaktadır. Uzun yıllar boyunca captcha'lar makinelere başarıyla direndi. Ancak bilgisayar bilimi hızla gelişiyor: 2017'de yapay bir sistem captcha'yı neredeyse insan düzeyinde tanıyabildi 18 . Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu algoritma insan beynini çeşitli şekillerde taklit eder. Gerçek bir güçle , her harfin iskeletini, A harfinin iç özünü çıkarmayı başarır ve ardından bu soyut fikrin mevcut görüntüye uygulanabilir olup olmadığını kontrol etmek için tüm istatistiksel düşünce kaynaklarını kullanır. Yine de bu bilgisayar algoritması, ne kadar karmaşık olursa olsun, yalnızca captcha'larla çalışır. Beynimiz, günlük yaşamın her alanında soyutlamaları tanıma yeteneğini uygular.

Verimli veri işleme. Modern sinir ağlarının eğitilmesinin çok yavaş olduğu konusunda herkes hemfikir olacaktır: belirli bir alan hakkında fikir oluşturmak için binlerce, milyonlarca, hatta milyarlarca veri öğesine ihtiyaç duyarlar. Bu yavaşlık için deneysel kanıtlarımız bile var. Örneğin, bir Atari konsolunda kabul edilebilir bir şekilde nasıl oynanacağını öğrenmek için DeepMind tarafından geliştirilen bir sinir ağının minimum 900 saate ihtiyacı varken bir insanın sadece 2 saate ihtiyacı var! 19 Bir başka örnek de konuşmanın edinimidir. Psikodilbilimci Emmanuel Dupuy, çoğu Fransız ailede çocukların yılda 500 ila 1.000 saat arasında konuşma duyduğunu tahmin ediyor; soixante douze ("yetmiş iki") veya s'il vous plaît ("lütfen") gibi numaralarla bile Descartes'ın dilinde ustalaşmak için fazlasıyla yeterlidir . Öte yandan, Bolivya Amazonu'nun kuzeyindeki Tsimane kabilesinde çocuklar yılda sadece 60 saat konuşma duyarlar, ancak bu onların Tsimane'yi mükemmel konuşmalarına engel değildir. Karşılaştırıldığında, Apple , Baidu ve Google'ın en iyi modern bilgisayar sistemleri, yetersiz dil yeterliliğini elde etmek için 20 ila 1.000 kat daha fazla veri gerektirir. Öğrenme açısından, insan beyninin verimliliği emsalsizdir: makineler çok büyük miktarda bilgiyi emebilir, ancak biz onu daha verimli bir şekilde işleyebiliriz. Başka bir deyişle, insanlar minimum veriden maksimumu çıkarabilirler.

Sosyal Öğrenme . İnsanlar gönüllü olarak bilgi paylaşan tek türdür: diğer insanlardan konuşma yoluyla çok şey öğreniriz. Bu yetenek hala modern yapay sinir ağlarının erişiminin ötesindedir. Yapay modellerde bilgi şifrelenir, yüz milyonlarca sinaptik ağırlığın değerlerine dağılır. Bu gizli, örtük biçimde, çıkarılamazlar ve seçici olarak başkalarına aktarılamazlar. Aksine, bilincimize ulaşan en yüksek düzeydeki bilgiyi başkalarına açıkça iletebiliriz. Bilinçli bilgi, sözel ifade olasılığı ile ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır: belirli bir fenomeni az çok net bir şekilde anladığımızda, zihinsel formül düşünce dilimizde yankılanır ve bunu başkalarına konuşma yoluyla iletebiliriz. Bir kişinin asgari sayıda kelime kullanarak bilgisini başkalarıyla paylaştığı olağanüstü verimlilik (“Pazara gitmek için kilisenin arkasındaki küçük bir sokağa dönün”) hem hayvanlar dünyasında hem de bilgisayar dünyasında eşi görülmemiş bir etkinliktir. .

Bir deneyin öğrenme. Bu verimliliğin en açık örneği, yeni malzemenin ilk denemede özümsenmesidir. Yeni bir fiil kullanırsam, bir kez bile "fuzzy" [12] deyin , onu da kullanabilirsiniz. Elbette bazı yapay sinir ağları benim ifademi hatırlayabilir. Ancak makinelerin henüz iyi olmadığı şey, yeni bilgileri mevcut bilgi ağına entegre etmektir ve insan beyni bu konuda çok iyidir. Sadece yeni "kıvrılma" fiilini ezberlemekle kalmıyor, aynı zamanda onu nasıl çekim yapacağınızı ve diğer cümlelere nasıl ekleyeceğinizi anında anlıyorsunuz: sık sık kıvrılıyor musunuz? Ben dün peynirliydim, onlar bugün çok yağlı . "Yarın çıldıralım" dediğimde, sadece yeni bir kelime öğrenmiyorsunuz, onu geniş bir semboller ve kurallar sistemine yerleştiriyorsunuz. Örneğin, “titremek” II çekiminin kişisel bir fiilidir ( ben kıvırıyorum, sen küfrediyorsun, o küfrediyor vb.). Öğrenme, yeni bilgiyi mevcut bir ağa başarılı bir şekilde dahil etmek anlamına gelir.

Sistematizm ve düşünce dili. Dilbilgisi kuralları, beynimizin olağanüstü yeteneğinin sadece bir örneğidir: belirli vakaların altında yatan genel yasaları keşfetme yeteneği. Matematik, dil, bilim ya da müzik olsun, insan beyni onlardan soyut ilkeler, çeşitli bağlamlarda yeniden uygulayabileceği sistematik kurallar çıkarmayı başarır. Örneğin, aritmetiği ele alalım: iki sayı toplama yeteneğimiz çok geneldir - bu prosedürü küçük sayılar üzerinde öğrendikten sonra, onu keyfi olarak büyük sayılara kolayca uygulayabiliriz. Ancak asıl mesele, genelleştirici sonuçlar çıkarabilmemizdir. Beş ya da altı yaşındaki birçok çocuk, her n sayısının ardından n + 1 sayısının geldiğini ve bu nedenle tamsayılar dizisinin sonsuz olduğunu keşfeder - en büyük sayı yoktur. Şahsen, bunu fark ettiğim anı hala korkuyla hatırlıyorum - aslında bu benim ilk matematik teoremimdi. Soyutlama için ne olağanüstü bir kapasite! Sonlu sayıda nörondan oluşan beynimiz sonsuzluğu kavramsallaştırmayı nasıl başarıyor?

Modern yapay sinir ağlarında “her sayının ardından başka bir sayı gelir” gibi basit bir soyut yasa bile mevcut değildir. Mutlak gerçekler onların gücü değildir. Sistematiklik20 , yüzeysel benzerlikten ziyade bazı sembolik kurallara dayalı genelleme yapma yeteneği, hala çoğu modern algoritmadan kaçmaktadır . İronik olarak, sözde derin öğrenme algoritmaları, pratik olarak derin analize uyarlanmamıştır.

Öte yandan beynimiz, kendi zihinsel dillerinde formüller türetmekte mükemmeldir. Örneğin, sonsuz küme kavramını ifade edebilir, çünkü olumsuzlama ve niceleme gibi soyut işlevlerle donatılmış bir iç dile sahiptir (sonsuz = sonlu değil = herhangi bir sayının ötesinde ). Amerikalı filozof Jerry Fodor (1935–2017) bu yetenek için teorik bir açıklama önerdi: özel bir “düşünce dilinin” 21 sistematik kurallarına uygun olarak birleştirilen sembollerde düşündüğümüzü savundu . Böyle bir dilin olanakları, özyinelemeli doğasından kaynaklanmaktadır: yeni yaratılan her nesne (örneğin, sonsuzluk kavramı), kısıtlama olmaksızın hemen yeni kombinasyonlarda kullanılabilir. Kaç tane sonsuzluk var? Bu görünüşte saçma soru, matematikçi Georg Cantor (1845-1918) tarafından soruldu ve transfinit sayılar teorisini formüle etti. Wilhelm von Humboldt'a (1767-1835) göre "sonlu sayıda alet takımı kullanma" yeteneği, tüm insan düşüncesini karakterize eder.

Bazı yapay modeller, çocuklarda soyut matematiksel kuralların öğrenilmesini taklit etmeye çalışır, ancak bunun için tamamen farklı bir öğrenme biçiminde uzmanlaşmaları gerekir - önceden var olan bir dizi kurala ve temel hükümlere dayanan ve en geniş ve en kapsamlı olanı hızlı bir şekilde seçmeyi içeren bir öğrenme. bunlardan makul 22 . Bu bakış açısından, öğrenme programlamaya benzer: Düşünme dilinde mevcut olan tüm formüller arasından en basit içsel formülü seçmekten ibarettir.

Modern sinir ağları, çoğunlukla Homo sapiens beyninin dünyayı modellediği soyut ifadeler, formüller, kurallar ve teorilerin tamamını temsil edemez. Bu tesadüf değil: Bunda tamamen insani bir şey var, diğer hayvan türlerinin beyinlerinde olmayan ve modern sinirbilimin henüz ayrıntılı olarak incelemek için zamanı bulamamış bir şey - türümüzün gerçekten eşsiz bir özelliği. Beyinleri karmaşık bir ağaç sözdizimine göre birleşen karakter kümelerini temsil eden tek primatlar insanlar gibi görünüyor 23 . Özellikle, laboratuvarımdaki insanlar, örneğin bip-bip-bip-boop gibi bir dizi ses duymanın , insan beyninin temeldeki soyut yapı hakkında anında bir teori oluşturduğunu göstermiştir (üç özdeş ses artı bir farklı ses). Benzer bir durumda, maymun dört sesten oluşan bir dizi keşfeder, ikincisinin farklı olduğunu anlar, ancak bu parça parça bilgiyi tek bir formüle entegre etmiyor gibi görünmektedir. Bunu nasıl biliyoruz? Maymunların beyin aktivitelerini incelerken, bireysel sinir ağlarının nicelik ve sıraya nasıl tepki verdiğini görüyoruz, ancak insanlarda konuşmadan sorumlu alanda, sözde Broca alanı 24'te entegre bir aktivite modeli görmüyoruz .

Bir benzetme yapacak olursak, maymun dizinin sırasını (ABCD'den GVBA'ya) nasıl değiştireceğini bulmadan önce on binlerce deneme alacaktı, ancak dört yaşındaki bir çocuk için beş yeterli olacaktı25 . Sadece birkaç ay önce doğan bir bebek, sadece klasik yapay sinir ağlarının değil, diğer primat türlerinin de yoksun olduğu bir yetenek olan dış dünyayı soyut ve sistematik kurallarla kodlamaktadır.

Düzen . İki sayıyı nasıl toplayacağımı öğrenir öğrenmez (örneğin), bu beceri yetenek dağarcığımın ayrılmaz bir parçası olacak: Başka bir deyişle, diğer sorunları çözmek için hemen uygulayabilirim. Düzinelerce farklı bağlamda, örneğin bir restoran faturasını ödemek veya vergi beyannamesini kontrol etmek için bir alt program olarak kullanabilirim. Ancak asıl mesele, onu diğer edinilmiş becerilerle birleştirebileceğim: örneğin, belirli bir sayıyı kolayca alabilir, ona 2 ekleyebilir ve hangisinin daha büyük olduğunu belirleyebilirim: yeni bir sayı veya 5 26 .

Şaşırtıcı bir şekilde, modern yapay sinir ağları hala böyle bir esneklik göstermiyor. Öğrendikleri bilgi, diğer, daha karmaşık görevlerde yeniden kullanılmasını engelleyen gizli, erişilemeyen bağlantılarda izole kalır. İnsanlardan farklı olarak, yapay modeller daha önce kazanılmış becerileri birleştiremez , yani onları yeni problemleri çözmek için yeniden birleştiremez. Modern yapay zeka, son derece dar bir uzmanlık ile karakterizedir. Herhangi bir Go şampiyonunu yenebilen AlphaGo , yeteneklerini genelleştiremeyen ve onları çok benzer başka bir oyuna uygulayamayan inatçı bir uzmandır (örneğin, AlphaGo , Go'yu standart bir 19x19 goban'da mükemmel bir şekilde oynayabilir, ancak 15x15'lik bir tahtada oynayamaz). ). İnsan beyninde ise, aksine, öğrenme neredeyse her zaman bilgiyi yeniden kullanılmasına, yeniden birleştirilmesine ve başkalarına açıklanmasına izin veren açık bir forma dönüştürmek anlamına gelir. Burada yine, insan beyninin konuşmayla yakından ilişkili olan ve bir makinede kopyalanmasının son derece zor olduğu kanıtlanmış benzersiz bir yönü ile karşı karşıyayız. 1637 gibi erken bir tarihte, Descartes tarafından Metod Üzerine Söylemler adlı temel çalışmasında bu sorun öngörülmüştü:

Akıl, psişemizin evrensel aracıdır. Descartes tarafından sıralanan zihinsel yetiler, hiyerarşik olarak birinciden daha yüksek olan ve kurallara ve sembollere dayanan ikinci bir öğrenme sistemini ima eder. İlk aşamalarda, görsel sistemimiz belli belirsiz modern yapay sinir ağlarına benziyor: Gelen görüntüleri filtrelemeyi ve sıklıkla meydana gelen kalıpları tanımayı öğreniyor. Bu, goban üzerindeki taşların yüzünü, kelimesini veya yerini belirlemek için yeterlidir. Ancak daha sonra bilgi işleme tarzı çarpıcı biçimde değişir: öğrenme, incelenen alanın temel kurallarını belirlemeyi amaçlayan mantıklı bir sonuca, akıl yürütmeye daha çok benzer hale gelir. Bu ikinci zeka seviyesine erişebilen makineler yaratmak zorlu bir iştir. Ancak insanlar bu ikinci seviyede öğrendiklerinde tam olarak ne yaparlar ve çoğu modern makine öğrenimi algoritmalarından tam olarak ne kurtulur?

Öğrenmek, mantıksal olarak temelleri çıkarmaktır.

İnsanın özelliklerinden biri, belirli bir durumdan çıkardığımız ve ardından yeni gözlemlere karşı test ettiğimiz soyut kurallar, üst düzey sonuçlar için amansız bir arayıştır. Bu tür soyut yasaları formüle etmeye çalışmak, son derece güçlü bir öğrenme stratejisi olarak hizmet edebilir, çünkü en soyut yasalar, en fazla sayıda gözlem için geçerli olan yasalardır. Mevcut tüm verileri hesaba katan doğru mantıksal kuralı bulmak, öğrenmeyi önemli ölçüde hızlandırmanın en güçlü yoludur ve insan beyni bu oyunu nasıl oynayacağını çok iyi bilir.

Bir örnek düşünün. Size içinde rengarenk toplar olan on opak kutu gösterdiğimi hayal edin. Daha önce hiç bir şey almadığım bir kutuyu rastgele seçiyorum, elimi içine koyuyorum ve yeşil bir top çıkarıyorum. Kutunun içeriği hakkında herhangi bir sonuç çıkarabilir misiniz? Bir sonraki top ne renk olacak?

Muhtemelen aklınıza gelen ilk cevap şudur: “Hiçbir fikrim yok - bana neredeyse hiç bilgi vermediniz; Bir sonraki topun ne renk olacağını nasıl bilebilirim ? Evet, ama... Bir süre önce diğer kutulardan birkaç top çizdiğimi ve şu kalıbı not ettiğinizi düşünün: her kutudaki toplar her zaman aynı renktedir. Her şeyin basit olduğu ortaya çıkıyor? Size yeni kutuyu gösterdiğimde, diğer tüm topların da yeşil olduğu sonucuna varmak için yalnızca bir yeşil top görmeniz yeterli. Bu genel kural sayesinde öğrenme tek seferde gerçekleşir.

Bu örnek, "meta-seviye" denilen seviyede formüle edilen üst-düzey bilginin alt-seviye gözlemleri nasıl yönettiğini açıkça göstermektedir. Bazı soyut meta-kuralları öğrenir öğrenmez - örneğin, "her kutudaki toplar aynı renktedir" - öğrenme süreci büyük ölçüde hızlanır. Elbette bu kural yanlış da olabilir. Onuncu kutuda tüm renklerden toplar varsa çok şaşıracaksınız (veya " meta şaşıracaksınız"). Bu durumda, zihinsel modelinizi yeniden düşünmeniz ve tüm kutuların aynı olduğu varsayımını sorgulamanız gerekecektir. Belki de "meta-meta-hipotez" olarak daha yüksek seviyeli bir hipotez önereceksiniz. Diyelim ki iki tür kutu var: biri aynı renkteki topları, diğeri farklı renkteki topları içeriyor. Eğer öyleyse, herhangi bir sonuç çıkarmak için her kutudan en az iki topa ihtiyacınız olacak. Her durumda, bir soyut kurallar hiyerarşisi formüle etmek, değerli öğrenme süresini önemli ölçüde azaltacaktır.

Bu anlamda öğrenme, içsel bir kurallar hiyerarşisini yönetmeyi ve mümkün olan en kısa sürede, bir dizi gözlemi özetleyerek bunlardan en genel olanı türetmeye çalışmayı içerir. İnsan beyni bu hiyerarşik prensibi çocukluktan beri uyguluyor gibi görünüyor. Bahçede yürüyen ve anne babasından yeni bir kelime öğrenen iki veya üç yaşında bir çocuğu ele alalım - diyelim ki "kelebek" kelimesini. Çoğu zaman bir çocuğun kelimeyi bir veya iki kez duyması yeterlidir ve işte! - Değeri hafızada saklanır. İnanılmaz hız! Bugüne kadar bilinen yapay zeka sistemlerinin hiçbiri bu kadar hızlı öğrenme yeteneğine sahip değil. Neden bu kadar zor? Çünkü kelimenin herhangi bir kullanımı anlamını tamamen sınırlamaz. Genellikle çocuk çiçekler, ağaçlar, oyuncaklar ve insanlarla çevriliyken "kelebek" kelimesini duyar; tüm bunlar yeni bir kelimenin potansiyel anlamlarıdır, hatta daha az belirgin anlamlardan bahsetmiyorum bile: hayatımızın her anı sadece seslerle, kokularla, hareketlerle, eylemlerle değil, aynı zamanda soyut özelliklerle de doludur. "Kelebek" renk, gökyüzü, hareket veya simetri anlamına gelebilir. Soyut kelimelerin varlığı sadece görevi zorlaştırır. Çocuklar "düşünmek", "inanmak", "hayır", "özgürlük" ve "ölüm" sözcüklerinin anlamlarını duyuların ötesindeyse nasıl öğrenirler? "Ben" in ne anlama geldiğini nasıl anlıyorlar, eğer bu zamiri her duyduklarında, konuşmacılar ... kendileri anlamına mı geliyor?!

Soyut sözcüklerin hızlı edinimi, Pavlovcu koşullanma ya da Skinnerci çağrışımlar gibi sözcük dağarcığı oluşturmaya ilişkin saf görüşlerle bağdaşmaz. Girdileri çıktılarla ve görüntüleri kelimelerle eşleştirmeye çalışan yapay sinir ağları, "kelebek" kelimesinin görüntünün köşesindeki o renkli böceğe atıfta bulunduğunu anlamadan önce genellikle binlerce deneme yapar. Tabii ki, kelimelerin resimlerle bu kadar yüzeysel bir korelasyonu, örneğin "biz" zamiri, "her zaman" zarfı veya "koku" adı gibi sabit bir anlam olmadan kelimelerin anlamlarını belirlemeye asla izin vermez.

Yeni kelimeler öğrenmek, bilişsel bilim için büyük bir zorluktur. Ancak bugün, çözümün bir kısmının çocuğun dilsel olmayan, soyut, mantıksal temsilleri formüle etme yeteneğinde yattığını biliyoruz. Çocuklar daha ilk sözcüklerde ustalaşmadan önce bile, soyut hipotezleri formüle edip test edebilecekleri özgün bir düşünme dilini aktif olarak kullanırlar. Beyinleri boş bir sayfa değil; dış dünyaya yansıttıkları doğuştan gelen bilgi, öğrenmenin gerçekleştiği soyut alanı önemli ölçüde sınırlar. Ayrıca, çocuklar yeni kelimelerin anlamlarını çabucak kavrarlar, çünkü uygun hipotezleri seçmede üst düzey kurallardan oluşan bir cephanelik tarafından yönlendirilirler. Bu tür meta-kurallar, öğrenme sürecini önemli ölçüde hızlandırır - tıpkı farklı kutulardaki renkli toplarla ilgili problemde olduğu gibi.

Kelime öğrenmeyi kolaylaştıran kurallardan biri, her zaman verilerle uyumlu en basit tahmini (en küçük küme) tercih etmektir. Örneğin, bir çocuk annesinin "Köpeğe bak" dediğini duyduğunda, teorik olarak "köpek" kelimesinin o köpeğe (Snoopy) veya tersine herhangi bir memeli, dört ayaklı yaratığa atıfta bulunmasına engel olacak hiçbir şey yoktur. , hayvan veya genel olarak yaşayan herhangi bir şey. Bir çocuk bir kelimenin gerçek anlamını nasıl öğrenir - örneğin, "köpek" kelimesinin tüm köpekler için geçerli olduğunu, ancak sadece köpekler için geçerli olduğunu? Deneyler, çocukların mantıklı bir şekilde akıl yürüttüğünü gösterir: tüm hipotezleri test ederler, ancak yalnızca verilerle tutarlı olan en basit modeli bırakırlar. Bir bebek "Snoopy" kelimesini duyduğunda, her zaman bağlamsal olarak belirli bir yaratıkla ilgilidir ve bu gözlemlerle uyumlu en küçük set bu özel köpekle sınırlıdır. "Köpek" kelimesini belirli bir bağlamda ilk kez duyduklarında, birçok çocuk kelimenin yalnızca belirli bir hayvana atıfta bulunduğuna inanır, ancak onu iki farklı bağlamda iki kez duyduklarında, kelimenin bütünü ifade ettiği sonucuna varırlar. Türler. Matematiksel modelin tahminine göre, 27'nin doğru değerini ayarlamak için üç veya dört örnek yeterlidir . Çocuklar, bugün var olan herhangi bir yapay sinir ağından daha hızlı böyle mantıklı sonuçlar çıkarıyorlar.

Diğer hileler de çocukların konuşmayı rekor sürede (modern yapay zeka sistemlerine kıyasla) öğrenmelerini sağlar. Herkes bu meta-kurallardan birini bilir: genellikle konuşmacı neden bahsettiğine bakar . Bu kural, çocukların yeni bir kelimenin anlamını aradıkları soyut alanı önemli ölçüde sınırlamalarına izin verir: Çocuğun, bir bilgisayarın yapacağı gibi, bilmediği her kelimeyi kendi görüş alanındaki tüm nesnelerle ilişkilendirmesine gerek yoktur. İkincisi, yeterli veri toplayana ve bir kelebek hakkında her duyduğunda, bir yerlerde küçük, çok renkli bir böcek olduğuna ikna olana kadar bunu yapacaktır. Annenin ne dediğini anlamak için çocuğun bakışlarını veya parmağının yönünü takip etmesi yeterlidir. Buna "ortak dikkat" denir ve dil ediniminin temel bir ilkesidir.

İşte güzel bir deney: iki veya üç yaşındaki bir çocuğa yeni bir oyuncak gösterin, ona bakın ve "Meme!" deyin. Çocuk, konunun adının "bebek" olduğunu ilk andan itibaren anlayacaktır. Şimdi durumu yeniden oluşturun, ancak bu sefer sessiz olun - bebeğin hoparlörden "bebek bebek" kelimesini duymasına izin verin. Bu durumda hiçbir şey öğrenemeyecek çünkü konuşanın niyetini deşifre edemeyecek 28 . Küçük çocuklar yeni bir kelimenin anlamını ancak onu söyleyen kişinin niyetini anlarlarsa öğrenirler. Aynı yetenek, onların geniş bir soyut kelime deposu oluşturmalarına izin verir: konuşmacının hangi düşünceye veya kelimeye atıfta bulunduğunu anlamak için kendilerini onun yerine koymaları gerekir.

Çocuklar kelimeleri ezberlemek için birçok meta-kural kullanırlar. Örneğin, gramer bağlamına dayanırlar. İngilizceyi ele alalım. Bir çocuğa "kelebeğe bak" dendiğinde , belirleyicinin varlığı ona bir sonraki kelimenin bir isim olması gerektiğini söyler. Bu meta-kural kuşkusuz kazanılmıştır - çocuklar açıkça tüm dillerdeki tüm makalelerin doğuştan bilgisine sahip olarak doğmazlar. Bununla birlikte, araştırmalar bu tür öğrenmenin çok hızlı gerçekleştiğini göstermektedir: bir yaşına gelen bebekler, daha fazla öğrenmeyi kolaylaştıran en yaygın belirleyicileri ve diğer yardımcı kelimeleri zaten bilirler 29 .

Bunun nedeni, bazı gramer kelimelerinin çok sık kullanılması ve neredeyse her zaman bir isimden önce gelmesidir. Böyle bir akıl yürütme bir kısır döngü yaratıyor gibi görünebilir, ancak değildir. Yaklaşık altı ayda bebekler isimlerde ustalaşmaya başlar: en tanıdık olanlar, örneğin şişe ("şişe") ve sandalye ("sandalye") listedeki ilklerdir. Bir süre sonra, çocuklar bu kelimelerden önce genellikle başka bir kelimenin geldiğini fark ederler - makale . Sonuç: Bütün bu kelimeler muhtemelen aynı kategoriye ( isimler ) aittir ve genellikle şeyleri ifade eder. Bu üst-kuralın rehberliğinde , kelebek ("kelebek") gibi yeni bir ifade duyan çocuk, öncelikle çevresindeki nesneler arasında olası bir anlam arar ve kelimeyi fiil veya fiil olarak görmez. sıfat. Sonraki her bölüm bu kuralı pekiştirir ve sırayla sonraki öğrenmeyi kolaylaştırır ve hızlandırır. Gelişim psikologları, çocuğun sözdizimsel önyüklemeye dayandığını iddia eder: Çocuğun dil edinim algoritması, küçük ama sistematik çıkarım adımlarına dayalı olarak kendi başına kademeli olarak açılır.

Öğrenmek, verilerle tutarlı olan en basit modeli seçmektir. Diyelim ki size yukarıdaki resmi gösteriyorum ve bir kare içinde daire içine alınmış üç nesnenin "tüf" olduğunu söylüyorum. Bu kadar az veri ile diğer tüfleri nasıl buluyorsunuz? Beyniniz bu belirli görüntülerin daire içine alınma ilkelerini hesaplar, ana özelliklerinin hiyerarşik bir ağacını oluşturur ve ardından tüm verilerle uyumlu en küçük dalı seçer.

Çocukların yeni kelimelerin öğrenilmesini hızlandırmak için sıklıkla kullandıkları başka bir meta kural daha vardır. Buna "karşılıklı dışlama varsayımı" denir ve şu şekilde özetlenebilir: tek şey - tek isim. Basitçe söylemek gerekirse, yasa iki farklı kelimenin aynı kavramı ifade etme olasılığının düşük olduğunu söylüyor - her durumda, bu olası değildir. Bu nedenle, yabancı bir kelime büyük olasılıkla yeni bir konuyu veya yeni bir kavramı ifade eder. Bu kural sayesinde, yeni bir kelime duyan bir çocuk, anlamını henüz bilmediği şeylerle anlam arayışını sınırlayabilir. 16 aylıktan itibaren çocuklar bu numarayı ustaca kullanırlar 30 . Bir deney yapalım: iki kase alın - biri mavi, diğeri zeytin yeşili diyelim - ve çocuğa şöyle deyin: "Bana bir zeytin kasesi ver." Çocuk size mavi olmayan (zaten bildiği bir kelime) kaseyi verecektir. Açıkça görülüyor ki, eğer mavi kaseden bahsediyorsan, "mavi" kelimesini kullanacağını düşünüyor - yani diğerini kastediyorsun. Bebeğin birkaç hafta içinde bu garip rengin “zeytin” olarak adlandırıldığını hatırlaması için bir kez yeterlidir.

Burada yine meta-kuralın ustalığının öğrenme sürecini önemli ölçüde hızlandırdığını görüyoruz. Bu meta kuralın kendisinin de edinilmiş olması muhtemeldir. Gerçekten de, bazı deneyler, iki dilli ailelerden gelen çocukların, tek dilli ailelerden gelen çocuklara göre çok daha az sıklıkla kullandığını göstermektedir31 . İki dilli deneyim onlara ebeveynlerin aynı şeyi söylemek için farklı kelimeler kullanabileceğini söyler. Buna karşılık, tek dilli çocuklar genellikle münhasırlık kuralına güvenirler. Zamanla, ne zaman yeni bir kelime söylesen, onları yeni bir konu veya kavramla tanıştırmak istediğin sonucuna varırlar. Tanıdık nesnelerle dolu bir odada "bana bir parıltı ver" ifadesini duyan çocuk, bu gizemli şeyi her yerde arayacaktır: zaten bildiği şeylerden birini kastettiğiniz asla aklına gelmeyecektir.

Bütün bu meta-kurallar, sözde "soyutlama armağanı"nı göstermektedir: En soyut meta-kurallar, çocuğun duyduğu her kelimeyle doğrulandıkları için öğrenmesi en kolay olanlardır. Bu nedenle, "makale genellikle isimden önce gelir " dilbilgisi kuralı erken bir aşamada öğrenilebilir ve daha sonra geniş bir isim repertuarının edinilmesini kolaylaştırabilir. Soyutlama sayesinde, çocuklar yaklaşık iki veya üç yaşında, haklı olarak "sözcük patlaması" olarak adlandırılan kutsanmış bir döneme girerler. Bu süre boyunca, gezegendeki en iyi algoritmaları hala şaşırtan ipuçlarına güvenerek, günde on ila yirmi yeni kelimeyi zahmetsizce öğrenirler.

Meta-kuralları kullanma yeteneği, oldukça gelişmiş bir zeka gerektiriyor gibi görünüyor. Eğer öyleyse, insanlara özgü olduğu anlamına mı geliyor? Tam olarak değil. Bir dereceye kadar, diğer hayvanlar da soyut çıkarımlarda bulunabilirler. Çeşitli eşyaları getirmesi öğretilen bir kenar kömür ocağı olan Rico'yu ele alalım32 . Tek yapman gereken "Riko, dinozoru getir" demek. Hayvan oyuncak odasına koşar ve saniyeler sonra ağzında peluş bir dinozorla geri döner. Riko'yu test eden etologlar, onun yaklaşık iki yüz kelime bildiğini buldular. Ama bu en şaşırtıcı değil. Yeni kelimeler öğrenmek için köpeğin karşılıklı münhasırlık ilkesini kullandığı ortaya çıktı! Eğer "Riko, bir shikirid getir" (yeni bir kelime) deseydiniz, adını bilmediği bir eşya ile geri dönerdi. Başka bir deyişle, Rico, bir-bir-bir-ad kuralı da dahil olmak üzere meta-kurallar kullandı.

Matematikçiler ve bilgisayar bilimcileri, makinelerin böyle bir kural, meta kural ve metametarül hiyerarşisini öğrenmesini sağlayacak algoritmalar geliştirmeye şimdiden başladılar. Bu hiyerarşik algoritmalarda, her eğitim bölümü yalnızca düşük seviyeli parametreleri değil, aynı zamanda sonraki öğrenmeyi yönlendiren en yüksek seviyeli bilgiyi, soyut hiperparametreleri de kısıtlar. Bu tür sistemler, konuşmada ustalaşmada insan beyninin doğasında var olan olağanüstü verimlilikten hala uzak olsalar da, iyi sonuçlar veriyorlar. Örneğin, renkli resim 4, yapay bir bilim adamı gibi dış dünyanın en iyi modelini arayan en son algoritmayı gösterir 33 . Bu sistem, bir dizi soyut ilkel ve ayrıca bu temel kuralları yeniden birleştirerek sonsuz sayıda üst düzey yapı oluşturmanıza izin veren bir dilbilgisine sahiptir. Örneğin, bir lineer zinciri, "her noktanın kendisine bitişik, biri solda, diğeri sağda olmak üzere iki başka noktası vardır" kuralıyla tanımlanan yakından bağlantılı noktaların bir dizisi olarak tanımlayabilir ve kendi başına böyle olduğunu keşfedebilir. zincir, bir dizi tamsayıyı (sıfırdan sonsuza) veya siyasi görüşleri (en soldan en sağa) temsil etmenin en iyi yoludur. Aynı dilbilgisinin bir varyantı, her düğümün bir ebeveyni ve iki çocuğu olduğu bir ikili ağaç verir. Böyle bir ağaç yapısı, sistemden canlıları temsil etmesi istendiğinde otomatik olarak seçilir; makine, yapay bir Darwin gibi, hayat ağacını yeniden keşfediyor!

Diğer kural kombinasyonları, uçaklar, silindirler ve küreler oluşturur ve algoritma, bu tür yapıların gezegenimizin coğrafyasına nasıl yaklaştığını belirler. Aynı algoritmanın daha karmaşık versiyonları daha da soyut fikirleri ifade edebilir. Örneğin, Amerikalı bilgisayar bilimcileri Noah Goodman ve Josh Tenenbaum , bazı olayların diğerlerine neden olduğuna göre nedensellik ilkesini 34 keşfedebilen bir sistem geliştirdiler. Formülasyonu oldukça soyut ve matematikseldir: "Çeşitli değişkenleri birbirine bağlayan yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafikte, diğerlerinin bağlı olduğu bir değişken alt kümesi vardır." Bu tanımı anlamak neredeyse imkansız olsa da, bu zihinsel dilbilgisinin ifade edebileceği ve test edebileceği soyut içsel formüllerin türünü mükemmel bir şekilde gösterir. Sistem bu tür binlerce formülü test eder, ancak yalnızca gelen verilerle tutarlı olanları tutar. Sonuç olarak, nedensellik ilkesini çabucak çıkarır (elbette, aldığı duyusal sinyallerin bazıları neden, diğerleri ise sonuçsa). Bu, soyutlama yeteneğinin lehinde başka bir kanıttır: Böyle yüksek seviyeli bir hipotezin benimsenmesi, öğrenme sürecini önemli ölçüde hızlandırır, çünkü aralarında araştırılacak makul hipotezlerin kapsamını kökten daraltır. Bu yüzden nesilden nesile çocuklar bıkmadan usanmadan "neden?" diye sorarlar. ve açıklamalar aramak, böylece türümüzün bitmek bilmeyen bilimsel bilgi arayışını körüklemek.

Bu görüşe göre öğrenme, düşünce dilinde ifade edilen çok sayıda ifadeyi analiz etmekten ve verilere en uygun olanı seçmekten ibarettir. Daha sonra göreceğimiz gibi, bu model herhangi bir çocuğun beyninde olan her şeyi mükemmel bir şekilde tanımlar. Tomurcuklanan bilim adamları gibi, çocuklar da teoriler formüle eder ve bunları dış dünyayla karşılaştırır. Çocukların zihinsel temsillerinin, modern yapay sinir ağlarının temsillerinden çok daha fazla yapılandırılmış olduğu sonucu çıkar. Doğumdan itibaren, bir çocuğun beyninin zaten iki temel bileşeni olmalıdır: birçok soyut formül üretmeye izin veren tüm mekanizmalar (kombinatoryal düşünce dili) ve bu formüllerden en makul olanı seçme yeteneği.

Bu bizim beyne ilişkin yeni vizyonumuzdur35 : beyin, yüksek düzeyde yapılandırılmış ve sayısız varsayımsal kural ve yapı formüle etme yeteneğine sahip, ancak yavaş yavaş gerçekliği mümkün olduğunca doğru bir şekilde tanımlayanlarla sınırlı olan devasa bir üretici modeldir.

Öğrenmek bir bilim adamı gibi düşünmektir

Beyin en uygun hipotezi nasıl seçer? Dış dünya modelini hangi kriterlere göre kabul eder veya reddeder? Bunun için ideal bir strateji olduğu ortaya çıkıyor. En modern ve üretken öğrenme teorilerinden birinin, beynin bir bilim adamı gibi davrandığı hipotezinin temelini oluşturur. Bu teoriye göre, öğrenmek, iyi bir istatistikçi gibi, birkaç alternatif teori arasından doğru olma olasılığı en yüksek olanı seçmektir. Ve hangi teorinin böyle olma olasılığı daha yüksektir? Tabii ki, mevcut verileri en iyi açıklayan.

Bilimsel düşünce nasıl çalışır? Bilim adamları bir teori formüle ettiklerinde, sadece matematiksel formüller yazmazlar, tahminlerde bulunurlar. Bir teorinin gücü, ondan akan ilk tahminlerin zenginliği ile değerlendirilir. Bu tahminlerin daha sonra doğrulanması veya reddedilmesi, teorinin doğrulanmasına veya çökmesine yol açar. Araştırmacılar basit bir mantık uygularlar: birkaç teori formüle ederler, onlardan akan tahminler ağını çözerler ve tahminleri deneyim veya gözlem tarafından yanlışlanan teorileri dışlarlar. Tabii ki, bir deney nadiren yeterlidir: çoğu zaman, doğruyu yanlıştan ayırmak için, deneyi farklı laboratuvarlarda birkaç kez tekrarlamak gerekir. Yine de, bilim filozofu Karl Popper'ın (1902-1994) ifadesiyle, cehalet yavaş yavaş geriliyor, çünkü bir dizi tahmin ve çürütme yoluyla teoriyi adım adım geliştirebiliriz.

Bu açıdan bilim, insan öğrenmesine benzer. Beyin, gözlemlere dayalı olarak dış dünyayla ilgili giderek daha doğru teorileri başarıyla formüle ettikçe, her birimizin cehaleti yavaş yavaş azalır. Ama bu sadece belirsiz bir metafor değil mi? Numara. Aslında bu, beynin yaptığı hesapların oldukça doğru bir açıklamasıdır. Geçtiğimiz otuz yıl boyunca, "bilim adamı olarak çocuk" hipotezi, çocukların nasıl akıl yürüttüğü ve öğrendiği hakkında bir dizi büyük keşfe yol açtı.

Matematikçiler ve bilgisayar bilimcileri, belirsizlik altında akıl yürütmenin en iyi yolunu uzun zamandır dile getirdiler. Bu teori, kurucusu, Kraliyet Cemiyeti Üyesi olan bir İngiliz Presbiteryen papazı ve matematikçi olan Rahip Thomas Bayes'ten (1702-1761) sonra Bayesian olarak adlandırılır. Belki de ona son şeklini veren büyük Fransız matematikçisi Pierre-Simon, Marquis de Laplace (1749-1827) olduğuna göre Laplace'ın teorisi olarak adlandırmalıyız. Her ne kadar saygıdeğer "yaşına" rağmen, bilişsel bilim ve makine öğreniminde ancak son yirmi yılda ün kazandı. Neyse ki, bugün giderek daha fazla araştırmacı, yalnızca olasılık teorisine dayanan Bayes yaklaşımının her bir veri biriminden maksimum bilgiyi çıkarmanıza izin verdiğini fark ediyor. Öğrenmek, her gözlemden, en belirsiz olanı bile olsa, mümkün olduğunca çok sonuç çıkarmaktır. Bayes kuralı bunu garanti eder.

Bayes ve Laplace ne buldu? Özetle, sonuçların nasıl doğru bir şekilde çıkarılacağı, yani her bir gözlemi en olası nedenine kadar izlemek için olasılıklar temelinde akıl yürütme. Mantığın temellerine geri dönelim. Antik çağlardan beri, insanlık doğruluk değerleri temelinde akıl yürütebilmiştir: doğru ya da yanlış . Aristoteles, kıyas dediğimiz ve az çok sezgisel olarak uyguladığımız tümdengelim kurallarını formüle etti. Örneğin, modus tollens (lafzen "olumsuzlama yöntemi") adlı bir kural, eğer P , Q'yu ima ediyorsa ve Q'nun yanlış olduğu ortaya çıkıyorsa, o zaman P'nin de yanlış olduğunu söyler. Sherlock Holmes'un ünlü "Gümüş" hikayesinde uyguladığı bu kuraldır [14] :

Sherlock , köpek yabancının kokusunu alırsa kesinlikle havlayacağını düşündü. Yapmadığına göre, fail açıkça bir yabancı değildi... Böyle bir akıl yürütme, ünlü dedektifin şüpheli çemberini daraltmasına ve sonunda katili ortaya çıkarmasına izin verdi.

"Bunun öğrenmeyle ne alakası var?" mutlaka soracaksınız. Pekala, öğrenmek bir dedektif gibi akıl yürütmektir: Aslında, öğrenme her zaman fenomenlerin gizli nedenlerini analiz etmeye ve onları kontrol eden en makul modeli oluşturmaya gelir. Ancak gerçek dünyada, gözlemler nadiren doğru veya yanlıştır: belirsiz ve olasılıklıdırlar. Bayes ve Marquis de Laplace'ın temel çalışmasının devreye girdiği yer burasıdır: Bayes teorisi bize olasılıklar içinde nasıl düşünmemiz gerektiğini, yani veriler ideal olmadığında (doğru veya yanlış) ne tür tasımlar kullanmamız gerektiğini söyler. ), ancak olasılıklı.

Olasılık Teorisi: Bilimin Mantığı, istatistikçi E.T. Janes (1922–1998) 36 . Olasılık dediğimiz şeyin, belirsizliğimizin bir ifadesinden başka bir şey olmadığı ortaya çıktı. Teori, her yeni gözlemde belirsizliğin gelişmesi gereken yasaları matematiksel bir kesinlikle tanımlar. Aslında bu, mantığın belirsiz olasılıklar ve belirsizlikler alanına ideal bir uzantısıdır.

Muhterem Bayes'in on sekizinci yüzyılda teorisini temel aldığına benzer bir örnek düşünün. Diyelim ki birinin yazı tura attığını görüyorum. Madeni para doğruysa (simetrik), tura ve tura gelme olasılığı aynıdır: elli elli. Bu önermeye dayanarak, klasik olasılık teorisi bize şu veya bu sonucun olasılığını nasıl hesaplayacağımızı söyler (örneğin, arka arkaya beş yazı alma olasılığı). Bayes teorisi, gözlemlerden nedenlere doğru ters yönde hareket etmenizi sağlar. “Birkaç kez yazı tura attıktan sonra fikrimi değiştirmeli miyim?” gibi soruları cevaplama fırsatı veriyor. Varsayılan olarak, madeni paranın simetrik olduğu varsayılır. Ama art arda yirmi kez tura gelirse, ilk varsayımlarımı yeniden gözden geçirmem akıllıca olur: Bu madeni parada açıkça bir yanlışlık var. Açıkçası, ilk hipotezim mantıksız hale geldi, ama ne kadar? Her gözlemden sonra inançlarımı tam olarak nasıl güncellerim? Teori çerçevesinde, her varsayıma, olasılık derecesine veya güven düzeyine karşılık gelen bir sayı atanır. Sonraki her gözlemle, bu sayı, gözlemlenen sonucun olasılıksızlık derecesiyle orantılı bir miktarda değişir. Bilimde olduğu gibi, deneysel bir gözlem ne kadar mantıksız olursa, orijinal teorinin tahminlerini o kadar fazla ihlal eder ve bu teoriyi reddedip alternatif yorumlar arayabileceğimizden o kadar emin oluruz.

Bayes teorisi inanılmaz derecede güçlüdür. Dünya Savaşı sırasında, İngiliz matematikçi Alan Turing (1912–1954) onu Enigma kodunu deşifre etmek için kullandı. Bildiğiniz gibi, Alman askeri mesajları, dişliler, rotorlar ve elektrik kablolarından oluşan bir mekanizma olan Enigma adlı bir makine kullanılarak şifreleniyordu. Her harften sonra sayısı bir milyarı aşan konfigürasyon değişti. Fidye yazılımı her sabah makineye o gün için planlanan özel ayarları verdi. Sonra metni yazdı ve "Enigma" ilk bakışta yalnızca şifreleme anahtarının sahibinin çözebileceği rastgele bir harf dizisi verdi. Diğer herkese, metin herhangi bir düzenden tamamen yoksun görünüyordu. Ancak usta Turing, iki makine aynı şekilde yapılandırılırsa, bunun harflerin dağıtımında küçük bir hataya yol açtığını ve bunun sonucunda iki mesajın benzer olma olasılığının arttığını keşfetti. Bu hata o kadar küçüktü ki, kesin bir sonuca varmak için tek bir harf yeterli değildi. Bununla birlikte, Turing, harf harf analiz ederek, aynı konfigürasyonun gerçekten iki kez kullanıldığını kanıtlayabildi. "Bomba" (bilgisayarlarımızın prototipi haline gelen büyük, işleyen elektromekanik makine) adını verdikleri bir cihaz kullanarak, o ve ekibi düzenli olarak Enigma kodunu kırdı.

Ama bunun canlı beyinle ne ilgisi var? Görünüşe göre serebral korteksimiz de aynı şekilde düşünüyor 37 . Bu teoriye göre, beynin her bölgesi bir veya daha fazla hipotez formüle eder ve karşılık gelen tahminleri diğer bölgelere gönderir. Böylece, her modül, dış dünya hakkında olasılıksal tahminler değiş tokuş ederek bir sonrakinin varsayımlarını sınırlar. Bu sinyallere "aşağı" denir: ön loblar gibi yüksek seviyeli alanlardan kaynaklanırlar ve birincil görsel korteks gibi daha düşük seviyeli duyusal alanlara inerler. Teori, bu sinyallerin beynimizin makul gördüğü ve test etmek istediği bir dizi hipotezi ifade ettiğini öne sürüyor.

Duyusal alanlarda, aşağı doğru varsayımlar, retina gibi dış dünyadan gelen "yukarı" bilgilerle temasa geçer. Teori, model gerçeklikle temasa geçer geçmez beynin bir hata sinyali hesapladığını söylüyor - modelin öngördüğü ile gerçekte gözlemlenen arasında bir tutarsızlık. Bayes algoritması, dünyanın iç modelini değiştirmek için bu hata sinyalinin nasıl kullanılacağını belirler. Hata yoksa model doğrudur. Aksi takdirde, hata sinyali düşünce kuruluşları zincirinde yukarı doğru hareket eder ve yol boyunca karşılık gelen parametreleri düzeltir. Sonuç olarak, algoritma nispeten hızlı bir şekilde dış dünyayla tutarlı bir zihinsel modele ulaşır.

Beyne ilişkin bu görüşe göre, yetişkin yargılarımız iki seviyeyi birleştirir: bir tür olarak içimizde bulunan doğuştan gelen bilgi (Bayesçilerin önceki olasılık dediği - evrim sırasında kalıtılan makul hipotezler kümesi) ve kişisel deneyimimiz (son olasılık - bu hipotezleri, hayatımız boyunca çıkarabildiğimiz tüm sonuçlara dayanarak gözden geçirin). Bu iş bölümü, kalıtımın ve çevrenin göreceli rolü hakkındaki klasik tartışmaya son verir: Beynimizin organizasyonu bize hem güçlü bir başlangıç ekipmanı hem de eşit derecede güçlü bir kendi kendine öğrenen makine sağlar. Açıktır ki, tüm bilgiler şu iki bileşene dayanmalıdır: birincisi, çevre ile herhangi bir etkileşimden önce gelen bir dizi a priori varsayıma ve ikincisi, gerçek verilerle temastan sonra bu varsayımları a posteriori akla yatkınlıklarına göre sıralama yeteneği üzerine. .

Bugün, Bayes yaklaşımının öğrenmenin en iyi yolu olduğunu matematiksel olarak kanıtlayabiliriz. Antrenman bölümünün özünü yakalamanın ve bundan en iyi şekilde yararlanmanın tek yolu budur. Turing'in Enigma kodunda bulduğu şüpheli tesadüfler gibi, öğrenmek için sadece birkaç bilgi parçası gerekir. Sistem bunları işlediğinde, bazı teorileri çürütmek ve diğerlerini doğrulamak için yeterli veriye sahip olacaktır.

Yani beyin böyle mi çalışıyor? Doğduğu andan itibaren, gözlemlenen verilerle en iyi uyuşanları seçeceği hipotez yığınları üretmesi gerçekten mümkün mü? Yani bebekler doğuştan akıllı ve sabırlı istatistikçiler gibi mi davranıyor? Her öğrenme deneyiminden maksimum bilgiyi çıkarabiliyorlar mı? Deneysel araştırmalar sırasında küçük çocukların beyinleri hakkında öğrendiklerimize bir göz atalım.

Bölüm II

Beynimiz nasıl öğrenir

Kalıtımın ve çevrenin göreceli rolü hakkındaki tartışmalar binlerce yıldır sürüyor. Bebekler tabula rasa gibi , boş bir levha gibi mi yoksa deneyimin doldurması gereken boş bir gemi mi? MÖ 400 gibi erken bir tarihte Platon, Devlet adlı eserinde beynimizin dünyaya herhangi bir bilgiden yoksun olarak geldiği fikrini reddetmiştir. Doğumdan itibaren her ruha iki karmaşık mekanizma bahşedilmişti: bilginin gücü ve öğrenebileceğimiz organ.

Gördüğümüz gibi, iki bin yıl sonra makine öğrenimindeki ilerlemeler bilim insanlarını benzer bir sonuca varmaya zorladı. Makinenin iki özelliği varsa öğrenme çok daha verimlidir: geniş bir hipotez alanı (birçok olası ayarı olan bir dizi zihinsel model) ve bu ayarları dış dünyadan alınan verilere göre ayarlayan karmaşık algoritmalar. Bir keresinde bir arkadaşımın dediği gibi, kalıtımın ve çevrenin rolü hakkındaki tartışmalarda her ikisini de hafife alıyoruz! Öğrenmek için iki yapıya ihtiyaç vardır: kapsamlı bir potansiyel model seti ve bunları gerçeğe uyarlamak için verimli bir algoritma.

Yapay sinir ağları, zihinsel modellerin milyonlarca düzenlenmiş bağlantıya temsiline güvenerek bunu kendi yollarıyla yapar. Bu tür sistemler, görüntüleri veya konuşmayı hızlı ve bilinçsizce tanıma yeteneğine sahip olsalar da, dilbilgisi kuralları veya matematiksel işlemlerin mantığı gibi daha soyut hipotezleri temsil edemezler.

İnsan beyni farklı çalışıyor gibi görünüyor: bilgimiz sembolleri birleştirerek çoğalıyor. Bu görüşe göre, çok sayıda olası düşünce kombinasyonu ile doğarız. Soyut varsayımları ve gramer kurallarını içeren bu düşünce dili, en başından beri içimizde mevcuttur ve uçsuz bucaksız bir hipotezler alanına yol açar. Bayesci beyin teorisi, bu hipotezleri test etmek için beynimizin bir bilim adamı gibi hareket etmesi gerektiğini söylüyor: istatistiksel verileri toplamak ve daha sonra bunları en uygun üretici modeli seçmek için kullanmak.

Bu öğrenme görüşü mantık dışı görünebilir. Her küçük çocuğun beyninin potansiyel olarak dünyanın tüm dillerini, tüm nesneleri, tüm yüzleri ve karşılaşabileceği tüm araçları, tüm kelimeleri, gerçekleri ve olayları içerdiğini öne sürüyor. asla hatırlayamayacağıdır. Beynin kombinatoriği, tüm bu düşünce nesnelerinin potansiyel olarak zaten içinde olduğu şekildedir - bunlara karşılık gelen a priori olasılıkların yanı sıra mevcut deneyime dayalı olarak bunları güncelleme yeteneği. Bir çocuk gerçekten bu şekilde mi öğrenir?

Bölüm 3

Bebeklerin görünmez bilgisi

bebeğin beyninin hiçbir bilgiden tamamen yoksun olduğuna şüphe yoktur . Gerçekten de, John Locke'un yaptığı gibi, çocuğun zihninin içeriğini yalnızca çevrenin etkisi altında elde eden "boş bir sayfa" olduğuna inanmak mantıklı değil mi? Benzer bir bakış açısı Jean-Jacques Rousseau (1712-1778) tarafından Emile veya Eğitim Üzerine (1762) adlı incelemesinde ifade edildi: “Öğrenme yeteneğine sahip olarak doğarız, ama hiçbir şeyi anlamaz, hiçbir şeyin bilincinde olarak doğmayız” [15] . Yaklaşık iki yüzyıl sonra, modern bilgisayar biliminin babası Alan Turing, şu hipotezi ortaya koydu: “Bir çocuğun beyni, bir büro malzemeleri mağazasından satın aldığınız bir not defteri gibi olmalıdır: basit bir mekanizma, ama çok fazla. boş sayfalar.”

Artık bu görüşün temelde yanlış olduğunu biliyoruz. Görünüşler aldatıcı olabilir: olgunlaşmamış olmasına rağmen, yeni doğan beyin, uzun bir evrimsel tarih boyunca miras kalan önemli bilgilere zaten sahiptir. Bununla birlikte, çoğunlukla, bu bilgi görünmez kalır, çünkü kendini bebeklerin ilkel davranışlarında göstermez. Bilişsel bilim adamlarının, tüm çocukların doğuştan sahip olduğu geniş yetenek dağarcığına sahip olduğunu göstermeleri çok fazla ustalık gerektirdi. Nesneler, sayılar, olasılıklar, yüzler, konuşma... bebeklerin bilgisi gerçekten çok geniştir.

Fiziksel nesneler kavramı

Sezgisel düzeyde, hepimiz dünyanın katı nesnelerden oluştuğunu biliyoruz. Aslında atomlardan oluşur, ancak yaşadığımız makro düzeyde, bu atomlar genellikle bir bütün olarak hareket eden ve bazen iç tutarlılıklarını kaybetmeden çarpışan daha büyük varlıklar halinde birleşir. Bu büyük atom koleksiyonlarına "nesneler" diyoruz. Nesnelerin varlığı, çevrenin temel bir özelliğidir. Bunu özellikle incelemeli miyiz? Numara. Milyonlarca yıllık evrim bu bilgiyi beynimizin en derinlerine yerleştirmiş gibi görünüyor. Daha birkaç ay önce doğmuş bir çocuk, dünyanın hareket eden, yer kaplayan, sebepsiz yere ortadan kaybolmayan ve aynı anda iki farklı yerde bulunamayan nesnelerden oluştuğunu zaten bilir.38 . Bir anlamda, bir bebeğin beyni fizik yasalarını zaten biliyor: bir nesnenin yörüngesinin hem uzayda hem de zamanda, ani sıçramalar veya kaybolmalar olmadan sürekli olmasını bekler.

Bunu nasıl biliyoruz? Gerçek şu ki, bebekler fizik yasalarını ihlal eden bazı deneysel durumlarda bariz bir şaşkınlık gösterirler. Modern laboratuvarlarda, araştırmacılar gerçek sihirbazlara dönüşürler (renkli resim 5'e bakınız). Çocuklar için özel olarak oluşturulmuş küçük tiyatrolarda her türlü hileyi gösterirler: sahnedeki nesneler görünür, kaybolur, çoğalır, duvarlardan geçerler... Gizli kameralar dikkatli bir şekilde çocuğun gözlerinin hareketini takip eder. Sonuçlar yadsınamaz: Henüz birkaç haftalık olan bebekler bile sihire duyarlıdır. Bu küçüklerin fiziksel dünya hakkında zaten derin sezgileri var ve bizler gibi beklentileri karşılanmadığında şaşırıyorlar. Bilim adamları, gözleri yakınlaştırarak çocukların nereye ve ne kadar süreyle aradıklarını belirleyebilirler. Bundan sonra, sürpriz derecesini doğru bir şekilde ölçebilir ve çocukların tam olarak ne görmeyi beklediklerini belirleyebilirler.

Bir kitabın arkasına bir şey saklayın ve sonra sanki o gizli şey artık yokmuş gibi (özel bir kapağın içine düştü) aniden masanın üzerine "bırakın": çocuklar hayrete düşecekler! Katı bir nesnenin kelimenin tam anlamıyla ince havaya nasıl çözülebileceğini anlamıyorlar. Bir nesne bir ekranın arkasında kaybolduğunda ve aniden diğerinin arkasında göründüğünde veya bir tepeden aşağı yuvarlanan bir oyuncak tren engellenmeden bir duvardan geçtiğinde, şokları sınır tanımaz. Ek olarak, çocuklar bir nesnenin bütün bir şey olduğunu bilirler: Ekranın her iki yanında eşzamanlı olarak hareket eden bir çubuğun iki ucunu gördüklerinde, doğal olarak bir çubuğun ekranın arkasına gizlenmiş olduğuna inanırlar. Ekran aşağı indiğinde ve bir değil iki çubuk gördüklerinde şaşkınlıklarını hayal edin (aşağıdaki resme bakın).

Bu nedenle, bebeklerin her şeyi bilmeseler de, en başından itibaren dünya hakkında geniş bir bilgiye sahip oldukları söylenebilir. Tabii ki değil. İki nesnenin birbirini nasıl destekleyebileceğini anlamaları genellikle birkaç ay sürer39 . İlk başta, bir nesne düşürülürse düşeceğini bilmiyorlar. Çocuklar, bir nesnenin düşmesine veya yerinde kalmasına neden olan tüm faktörlerin ancak çok yavaş bir şekilde farkına varırlar. Her şeyden önce, küçük çocuklar, nesnelerin ayaklarını kaybettiklerinde düştüğünü keşfederler. İlk başta, herhangi bir temasın oyuncağı sabit tutmak için yeterli olduğunu varsayıyorlar - örneğin, masanın kenarına koyabilirsiniz ve hiçbir yere gitmeyecektir. Zamanla, oyuncağın sadece masayla değil, aynı zamanda masanın altında veya yanında değil üzerinde olması gerektiğini anlarlar . Sonunda, birkaç ay sonra çocuklar bu kuralın yeterli olmadığını anlarlar: asıl mesele, nesnenin ağırlık merkezinin masanın üzerinde kalmasıdır - o zaman oyuncak kesinlikle düşmeyecektir!

Bebeklerin aritmetik, fizik ve hatta psikoloji hakkında son derece erken sezgileri vardır. Deneyler sırasında araştırmacılar, çocukların beklenmedik olaylara beklenenden daha uzun süre baktıkları gerçeğinden yola çıkıyorlar. Örneğin, bir kutu siyah topun içinden aniden beyaz bir top yuvarlandığında (sayılar ve olasılıklar hakkında sezgisel fikirler) veya ekranın arkasında bir değil iki çubuk (fiziksel nesneler hakkında sezgisel fikirler) olduğunda çocuklar çok şaşırırlar. Kendi kendine yuvarlanan, bir engelin üzerinden atlayan ve sonra sağa dönen bir top gören çocuklar, topun kendi amaçları ve niyetleri olan canlı bir varlık olduğu sonucuna varırlar ve bu nedenle, oradayken bile zıplamaya devam ederse inanılmaz derecede şaşırırlar. engel değildir (psikoloji hakkında sezgisel fikirler).

Çocuğunuz bir dahaki sefere kaşığı onuncu kez masadan düşürdüğünde bunu hatırlayın: o sadece deney yapıyor! Herhangi bir bilim insanı gibi, çocukların da tüm yanlış teorileri tutarlı bir şekilde reddetmek için bir dizi testten geçmesi gerekir. Bu genellikle şu sırayla gerçekleşir: (1) nesneler havada asılıdır; (2) başka bir nesneye dokunurlarsa düşmeyecekler; (3) başka bir nesneye yaslanırlarsa düşmezler; (4) çoğu başka bir nesneden daha yüksekse, düşmeyeceklerdir, vb.

Bu deneysel yaklaşım yetişkinlikte de devam eder. Hepimiz, olağan fizik yasalarını ihlal ediyor gibi görünen nesneleri (helyum balonları, cep telefonları, yer değiştirmiş ağırlık merkezi olan bardaklar) ilgiyle izliyoruz ve tavşanların şapkalara dönüştüğü ve kadınların ikiye bölündüğü büyülü performansları izliyoruz. Bu tür şeyler bizi eğlendirir çünkü beynimizin doğumdan beri sahip olduğu ve yaşamın ilk yılında aktif olarak rafine ettiği sezgilerle uyuşmazlar. Massachusetts Institute of Technology'de yapay zeka ve bilişsel bilim profesörü olan Josh Tenenbaum ilginç bir hipotez öne sürdü: Ona göre, bir çocuğun beyni bir tür oyun motoru, nesnelerin tipik davranışlarının zihinsel bir simülasyonunu içerir. sanal gerçekliği simüle etmek için video oyunlarında kullanılanlara benzer. Bebekler bu simülasyonları kafalarında çalıştırarak ve gerçekle karşılaştırarak, fiziksel olarak neyin mümkün veya muhtemel olduğunu çabucak keşfederler.

sayı duyusu

Başka bir örnek düşünün - aritmetik. Elbette çocuklar matematiği anlamıyor, bu çok açık! Ve yine de, 1980'lerden beri, deneyler tam tersini göstermiştir40 . Bir çalışmada, bebeklere ara sıra üç nesnenin görüntüleriyle birlikte iki nesnenin slaytları gösterilir. Çocuklar bu değişikliği açıkça fark ederler, çünkü üç nesneli resimlere iki nesneli resimlerden çok daha uzun bakarlar. Bilim adamları, nesnelerin doğasını, boyutunu ve yoğunluğunu manipüle ederek, bebeklerin gerçekten de diğer bazı fiziksel parametrelere değil, yalnızca niceliklerine tepki verdiğine ikna oldular. Bebeklerin soyut bir "sayı duyusuna" sahip olduklarının en iyi kanıtı, genelleme yeteneğidir, yani seslerden görüntülere geçiştir: çocuk "tu-tu-tu-tu" - yani dört ses - duyarsa, daha fazlasını gösterir. on iki nesneli bir resme göre dört nesneli bir resme ilgi ve bunun tersi 41 . Bu tür kontrollü deneyler çok sayıdadır; hepsi inandırıcı bir şekilde, doğumdan itibaren çocukların, bilginin sunumunun doğasına (görsel veya işitsel) bakılmaksızın yaklaşık sayıda nesneyi tanımak için sezgisel bir yeteneğe sahip olduklarını göstermektedir.

Çocuklar da sayabilir mi? Çocukların bir nesnenin bir ekranın arkasına nasıl gizlendiğini ve ardından ikincisini gördüğünü varsayalım. Sonra ekran indirilir ve - ah, bir mucize! - arkasında sadece bir nesne var! Bebekler ekranın arkasına uzun süre ve dikkatle bakarlar ki bu bariz bir sürpriz olduğunu gösterir 42 . Ekranın arkasında iki nesne varsa bakışın süresi birkaç dakikayı geçmez. Gerçeklik ve zihinsel hesaplamalar uyuşmadığında ortaya çıkan bu "bilişsel sürpriz", çocukların zaten birkaç aylıkken 1 + 1'in 2'ye eşit olması gerektiğini anladığını gösterir. Görünmez alanın içsel bir modelini oluşturur ve onu manipüle edebilirler. nesneleri ekleyerek veya çıkararak. Dikkat çekici bir şekilde, bu tür deneyler sadece 1 + 1 ve 2 - 1 için değil, aynı zamanda 5 + 5 ve 10 - 5 için de çalışır. Hatanın yeterince büyük olması koşuluyla, gerçek nesne sayısı olmadığında dokuz aylık bebekler şaşırırlar. zihinsel hesaplamaları eşleştirin: örneğin, 5 + 5'in 5 olamayacağını ve 10 − 5'in 10 43 olamayacağını kesin olarak biliyorlar .

Gerçekten doğuştan gelen bir yetenek mi? Bir çocuğun birçok nesnenin davranışını yöneten temel yasaları öğrenmesi için yaşamın ilk ayları yeterli midir? Çocukların 44 sayısını tahmin etme doğruluğu ilk aylarda önemli ölçüde artsa da , deneyler başlangıç noktasının hiç de "boş bir sayfa" olmadığını gösteriyor. Yenidoğanlar, tıpkı maymunlar, güvercinler, kargalar, tavuklar, balıklar ve hatta semenderler gibi, doğumdan sadece birkaç saat sonra nesnelerin sayısını tanıyabilirler. Tavuklar söz konusu olduğunda, araştırmacılar tüm duyusal girdileri kontrol ettiler: civcivler hayatlarında tek bir nesne görmemiş olsalar da, "sayı duyuları" kaybolmamıştı45 .

Bu tür deneyler, aritmetiğin, evrimin yalnızca insanlara değil, birçok başka türe de doğuştan gelen doğuştan gelen becerilerden biri olduğunu göstermektedir. Maymunlarda ve kargalarda karşılık gelen sinir ağları bulunmuştur. Beyinlerinin belirli sayıda nesneye "ayarlanmış" özel "sayısal nöronlar" içerdiği ortaya çıktı. Bazı hücreler bir nesneye, diğerleri iki, üç, beş hatta otuza yanıt verir. Şaşırtıcı bir şekilde, önceden eğitim almamış hayvanlarda bile sayı nöronları mevcuttur46 . Nörogörüntüleme tekniklerinin yardımıyla, laboratuvar personelim, insan beynindeki homolog yerlerin, kümenin kardinalitesine (yani, sonlu bir kümedeki öğelerin sayısına) yanıt veren hücreler içerdiğini buldu. Son zamanlarda, en son ekipman sayesinde, bu tür nöronların aktivitesini hipokampus 47'de doğrudan kaydetmek mümkün oldu .

Bu çalışmaların sonuçları, büyük İsviçreli psikolog Jean Piaget (1896-1980) tarafından formüle edilen önde gelen çocuk gelişimi teorisinin bazı hükümlerini çürütüyor. Bilim adamına göre, "nesnelerin kalıcılığı" kavramı - çocuk onları görmese bile nesnelerin var olmaya devam ettiği anlayışı - yaşamın ilk yılının sonlarına doğru ortaya çıkıyor. Soyut sayı kavramına gelince, Piaget bunun küçük çocuklar için genellikle erişilemez olduğunu ve doğumdan birkaç yıl sonra, esas olarak daha spesifik boyut, uzunluk ve yoğunluk ölçülerinden soyutlanarak yavaş yavaş oluştuğunu savundu. Aslında, her şey tam tersi. Nesne ve sayı kavramları, düşüncemizin temel özellikleridir; bunlar dünyaya birlikte geldiğimiz "temel bilginin" bir parçasıdır ve birbirleriyle kombinasyon halinde daha karmaşık düşünceleri formüle etmemize izin verir 48 .

Sayı duyusu, bebeklerin görünmez bilgisi dediğim şeyin sadece bir örneğidir: doğumdan itibaren sahip oldukları ve daha sonra öğrenmenin üzerine inşa edildiği sezgiler. İşte araştırmacıların doğumdan birkaç hafta sonra bebeklerde bulduğu bazı beceriler.

Olasılıklar hakkında sezgisel fikirler

Sayılardan olasılıklara doğru sadece bir adım vardır. Bilim adamları bunu çoktan yaptı ve birkaç aylık kadar küçük çocukların piyangonun sonucunu tahmin edip edemeyeceğini bulmaya karar verdiler. Deney sırasında bebeklere ilk olarak, içinde üç kırmızı ve bir yeşil olmak üzere dört topun rastgele hareket ettiği şeffaf bir kutu gösterilir. Kutunun altında bir delik var. Bir noktada, ya yeşil bir top ya da kırmızı bir top yuvarlanır. Çocuğun sürprizinin, olanların olasılığı ile doğrudan ilişkili olması dikkat çekicidir. Kırmızı bir top kutudan düşerse - en olası olay, çünkü topların çoğu kırmızıdır - çocuk bir an için ona bakar. Kutudan yeşil bir top belirirse - dörtte bir olasılıkla çok beklenmedik bir sonuç - göz çok daha uzun süre üzerinde sabitlenir.

Daha fazla araştırma, bebeklerin küçük kafalarında, durumun ve onunla ilişkili olasılıkların ayrıntılı bir zihinsel simülasyonunu çalıştırdıklarını doğrular. Toplar bir çeşit bölme ile ayrılmışsa, deliğe yaklaşıp uzaklaşsa veya farklı aralıklarla kutudan dışarı yuvarlanıyorsa, bebekler tüm bu parametreleri zihinsel hesaplamalarına entegre ederler. Bakışlarının uzunluğu, her zaman, ilgili öğelerin sayısından hesapladıkları görülen, gözlemlenen senaryonun olasılık dışılığını yansıtır.

Tüm bu beceriler, çoğu modern yapay sinir ağının yeteneklerinin ötesindedir. Gerçekten de, sürpriz tepkisi önemsiz olmaktan uzaktır. Sürpriz, beynin belirli bir sonucun şansını değerlendirebildiğini ve gözlemlenen olayın son derece olası olmadığı sonucuna vardığını gösterir. Bebeklerin gözlerinde tüm şaşkınlık belirtileri olduğundan, beyinleri açıkça olasılık hesaplamaları yapabilir. Bu arada, beynin işleyişine ilişkin en popüler modern teorilerden biri, bu organı olasılık dağılımlarını manipüle eden ve bunları gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanan olasılıklı bir bilgisayar olarak görüyor. Deneyler, bebeklerin bile böyle "gelişmiş" bir hesap makinesiyle silahlandığını gösteriyor.

Bir dizi çalışma sırasında, bir hesap makinesine ek olarak, bebeğin beyninin karmaşık olasılıksal sonuçlar çıkarmaya izin veren tüm mekanizmalarla donatıldığı bulundu. Peder Bayes'in, gözlemlenen bir fenomeni olası nedenlerine kadar izleyen matematiksel olasılık teorisini hatırlıyor musunuz? Bebekler, doğumdan birkaç ay sonra Bayes kuralını uygulayabiliyor gibi görünmektedir49 . Az önce gördüğümüz gibi, sadece renkli toplar kutusundan karşılık gelen olasılıklara (ileri çıkarım zinciri) nasıl gideceklerini değil, aynı zamanda gözlemlerden kutunun içeriğine (geriye doğru zincir) nasıl atlayacaklarını da biliyorlar. çıkarsama). Bir deneyde, bebeklere opak bir kutu gösterilir, ardından gözleri bağlı bir kişi ondan birkaç top çıkarır. Toplar birbiri ardına belirir; çoğu kırmızı. Bebekler kutuda çok sayıda kırmızı top olduğunu anlayabilir mi? Evet! Sonunda, araştırmacılar kutuyu açar. Balonların çoğunun yeşil olduğu ortaya çıkarsa, çocuklar şaşırır ve kutuya kırmızı balonlarla dolu kutudan daha uzun süre bakarlar. Mantıkları kusursuz: kutuda çoğunlukla yeşil toplar varsa, deneycinin bu kadar çok kırmızı top alması nasıl açıklanır?

Bu davranış size çok fazla görünmese de, her iki yönde de çalışan örtük, bilinçsiz akıl yürütme için olağanüstü bir kapasite anlamına gelir: rastgele bir örnek verildiğinde bebekler bir kümenin özelliklerini ve bir küme verildiğinde rastgele bir kümenin özelliklerini tahmin edebilirler. örneklem.

Bu nedenle, doğumdan itibaren beynimiz zaten sezgisel mantıkla donatılmıştır. Şu anda, yukarıda açıklanan temel deneylerin birçok çeşidi vardır. Hepsi bir şeye tanıklık ediyor: çocuklar gerçek bilim adamları gibi davranıyorlar ve iyi istatistikçiler gibi akıl yürütüyorlar, en az olası hipotezleri ortadan kaldırıyor ve çeşitli fenomenlerin gizli nedenlerini arıyorlar50 . Özellikle, Amerikalı psikolog Fei Xu, on bir aylık çocukların bir araştırmacının bir kaptan ağırlıklı olarak kırmızı topları nasıl çıkardığını gördüklerinde ve ardından kutudaki topların çoğunun sarı olduğunu keşfettiklerinde, sadece şaşırmadıklarını gösterdi. ama ayrıca bir sonuç daha çıkar: bu kişi kırmızı topları tercih ediyor! 51 Çocuklar örneğin rastgele olmadığını, yani belirli bir örüntü izlediğini (örneğin, sarı top, kırmızı top, sarı top, kırmızı top) görürlerse, bunun bir kişi tarafından değil, bir kişi tarafından yapıldığı sonucuna varırlar. makine 52 .

Mantık ve olasılık yakından ilişkilidir. Sherlock Holmes'un dediği gibi, "Eski araştırma prensibim, görünüşte imkansız olan tüm varsayımları ortadan kaldırmaktır. O zaman geriye kalan şey, ne kadar mantıksız görünse de gerçektir . Başka bir deyişle, bazı olasılıkları dışlamak için akıl yürütmeyi kullanarak olasılığı kesinliğe dönüştürebiliriz. Bir çocuk olasılıklarla "hokkabazlık" yapabiliyorsa, o zaman aynı zamanda mantığı da bilir, çünkü mantıksal düşünme olasılıksal akıl yürütmenin olasılıklar 0 ve 153 ile sınırlandırılmasıdır . Son zamanlarda filozof ve psikolog Luca Bonatti bunu deneysel olarak kanıtladı. On aylık bir çocuk yaptığı araştırmada bir ekranın arkasına gizlenmiş iki nesne görür: bir çiçek ve bir dinozor. Sonra bu nesnelerden biri çıkarılır, ancak hangisi bilinmez: bir tencerenin içindedir, bu nedenle sadece üst kısım görünür. Bundan sonra ekranın diğer tarafında bir dinozor belirir. Bu noktada çocuk mantıklı bir sonuca varabilir: “Çantada ya çiçek ya da dinozor vardır. Ama bir dinozor olamaz çünkü az önce diğer taraftan geldiğini gördüm. Yani saksıda bir çiçek var. Ve işe yarıyor: araştırmacı saksıdan bir çiçek çıkardığında çocuk şaşırmıyor, ancak orada bir dinozor varsa şiddetle tepki veriyor.

Ek olarak, çocuğun bakışı, mantıksal düşüncesinin yoğunluğunu yansıtır: Bir yetişkin gibi, gözbebekleri, tümdengelim mümkün olduğu anda genişler. Bebek - bebek bezindeki gerçek Sherlock Holmes - birkaç hipotezle (ya bir çiçek ya da bir dinozor) başlar ve sonra bazılarını ortadan kaldırır (kesinlikle bir dinozor değildir), böylece olasılıktan kesinliğe (kesinlikle bir çiçektir) geçer. ).

Janes bize “Olasılık bilimin dilidir” der ve bebekler bu dili zaten bilirler: İlk sözcüklerini söylemeden çok önce, olasılıkları manipüle eder ve onları karmaşık kıyaslarda birleştirirler. Olasılık duyguları, gözlemlerden mantıklı sonuçlar çıkarmalarını sağlar. Sürekli deneyler yapıyorlar ve beyinleri - herhangi bir bilim adamının beyni gibi - bu deneylerin sonuçlarını sürekli olarak biriktiriyor.

İnsanlar ve hayvanlar hakkında bilgi

Küçük çocuklar, cansız nesnelerin davranışları için güvenilir bir modelden daha fazlasına sahiptir. Dünyada tamamen farklı davranan başka nesneler olduğunu biliyorlar: canlı varlıklar. Bebekler, yaşamlarının ilk yıllarından itibaren hayvanların ve insanların özerk olduklarını ve herhangi bir dış müdahale olmaksızın hareket edebildiklerini anlarlar. Başka bir deyişle, uzayda hareket etmek için başka bir nesnenin kendilerine çarpmasını beklemek zorunda değiller. Hareketleri dışarıdan değil, içeriden motive edilir.

Sonuç olarak, bebekler kendi başlarına hareket eden hayvanları gördüklerinde şaşırmazlar. Aslında, küçük çocuklar üçgen veya kare şeklinde olsa bile kendi başına hareket eden herhangi bir nesneyi "hayvan" olarak görürler. Eğer öyleyse, davranışında olağandışı bir şey yoktur. Küçük bir çocuk, canlıların her zaman fizik kurallarına göre hareket etmediğini ve hareketlerinin kendi niyet ve inançları tarafından kontrol edildiğini bilir.

Bir örnek düşünün: Çocuklara düz bir çizgide yuvarlanan, bir engelin üzerinden atlayan ve sonra sağa dönen bir top gösterirsek, bir süre sonra sıkılırlar. Belki sadece böyle bir harekete alışırlar? Numara. Aslında, çok daha fazlasını anlıyorlar. Bunun belirli bir niyeti olan canlı bir varlık olduğu sonucuna varırlar: Sağa doğru hareket etmek ister! Üstelik topun son derece kararlı olduğundan da eminler: aksi takdirde yüksek bir engelin üzerinden atlamayacaktır. Şimdi engeli kaldıralım. Top düz bir çizgide sağa yuvarlanırsa, bebekler bunda garip bir şey bulmaz - bu, hedefe ulaşmanın en hızlı yoludur. Engel ortadan kalktıktan sonra bile top zıplamaya devam ederse, çocuklar gözlerini kocaman açarlar. Bir engelin yokluğunda, ilk durumda olduğu gibi aynı yörünge samimi bir sürprize neden olur: çocuklar bu harika topun hangi düşünceler tarafından yönlendirildiğini anlamıyorlar - neden atlıyor? 54 Diğer deneyler, çocukların diğer insanların niyetlerini ve tercihlerini düzenli olarak analiz ettiğini göstermektedir. Özellikle duvar ne kadar yüksekse, üzerinden atlayan kişinin motivasyonunun da o kadar yüksek olması gerektiğini anlarlar. Yeni yürümeye başlayan çocuklar, gözlemlerinden yalnızca başkalarının amaçlarını ve niyetlerini değil, aynı zamanda inançlarını, yeteneklerini ve tercihlerini de çıkarabilirler .

Bebeklerin canlılar hakkındaki fikirleri bununla sınırlı değildir. On aylıkken bebekler kişilik özelliklerini insanlara atfetmeye başlar. Bebeği iten birini gördüklerinde, bu kişinin kötü olduğu sonucuna varırlar ve ondan yüz çevirirler, açıkça düşmüş olanın yükselmesine yardım eden bir yetişkin veya başka bir çocuğu tercih ederler 56 . Çocuklar "kötü" ve "iyi" kelimelerini telaffuz etmeyi öğrenmeden çok önce, bu kavramları içsel düşünme dilinde formüle ederler. Bu tür yargılar, ince bir analiz gerektirir: dokuz aylık bir çocuk bile, bir başkasını kasten incitmiş birini, kazayla incitmiş birini veya kasıtlı olarak komşusuna yardım etmeyi reddeden birini, bunu yapamayacak birini ayırt edebilir57 . Daha sonra göreceğimiz gibi, bu sosyal beceri öğrenmede temel bir rol oynar. Gerçekten de, bir yaşındaki bir çocuk bile, birisinin ona bir şey öğretmeye çalıştığını anlar. Başka bir deyişle, yeni bir şey öğretmek amacıyla olağan eylemi eylemden ayırt edebilir. Bu bağlamda, Macar psikolog György Gergely'ye göre, bir yaşındaki bir çocuk zaten doğuştan gelen bir pedagoji anlayışına sahiptir.

Yüzlerin algılanması

Bebeklerin sosyal becerilerinin en erken belirtilerinden biri yüzlerin algılanmasıdır. Yetişkinlerin bir yüz görmesi için en ufak bir benzerlik yeterlidir. Çizgi filmlerde, ifadelerde, maskelerde yüzler görüyoruz... Hatta bazıları İsa Mesih'in yüzünü karda ve yanmış tostta ayırt etmeyi bile başarıyor! İronik olarak, yüzlere karşı bu aşırı duyarlılık doğumda zaten mevcuttur: sadece birkaç saat önce doğan bir bebek, başını benzer bir görüntüden daha hızlı bir şekilde gülen bir yüze çevirir (yenidoğan hiç yüz görmemiş olsa bile). Bir araştırma ekibi daha da ileri gitti ve fetüsün rahim duvarından sunulan ışık modellerine verdiği yanıtı inceledi 58 [17] . Şaşırtıcı bir şekilde, deneyler, bir yüz (***) şeklinde düzenlenmiş üç noktanın, fetüsü bir piramit (***) şeklinde yerleştirilmiş üç noktadan daha fazla çektiğini göstermiştir. Görünüşe göre yüz tanıma anne karnında başlıyor!

Birçok araştırmacı, özellikle otizmin en erken belirtilerinden biri göz temasından kaçınmak olduğu için, yüzlere yönelik bu manyetik çekimin bağlanmanın erken gelişiminde önemli bir rol oynadığına inanmaktadır. Doğuştan gelen yüzlere dikkat etme eğilimimiz nedeniyle, onları tanımayı çabucak öğreniriz. Gerçekten de, doğumdan sonraki birkaç ay içinde, sağ yarıkürenin görsel korteksi, yerler gibi diğer görüntülerden daha aktif olarak yüzlere tepki vermeye başlar59 . Bu uzmanlaşma, kalıtım ve çevre arasındaki uyumlu işbirliğinin en iyi örneklerinden biridir. Yüz tanıma alanında, bebekler yalnızca doğuştan gelen beceriler (yüze benzeyen görüntülere yönelik manyetik bir çekim) değil, aynı zamanda yüz algısının özelliklerine hakim olmak için içgüdüsel bir arzu da sergilerler. Bebeklerin bir yıl içinde iki gözün ve bir ağzın varlığına verilen saf tepkinin ötesine geçmesine ve insan yüzlerini maymunlar ve şempanzeler gibi diğer primatların yüzlerine tercih etmeye devam etmesine izin veren bu iki faktörün birleşimidir60 .

dil içgüdüsü

Küçük çocukların sosyal becerileri sadece görme alanında değil, aynı zamanda işitme alanında da kendini gösterir: onlara sözlü konuşma, yüzlerin algılanması kadar kolay verilir. Steven Pinker'ın en çok satan kitabı Language as Instinct'te (1994) yazdığı gibi, "Konuşma insan beynine o kadar derinden yerleşmiştir ki, konuşma dürtüsünü bastırmak, birinin elini çekme içgüdüsünü bastırmak kadar imkansızdır. sıcak yüzeylerden" [18] . Bu ifade yanlış anlaşılmamalıdır: Bebekler kesinlikle tam bir kelime dağarcığı ve dilbilgisi kuralları bilgisi ile doğmasalar da, bunları rekor sürede edinme konusunda inanılmaz bir yeteneğe sahiptirler. Beyinlerinde dilin kendisi değil, ona hakim olma yeteneği yatıyor.

Bugüne kadar, bu fikri destekleyen birçok gerçek bulunmuştur. Doğumdan itibaren bebekler yabancı bir dilden ziyade ana dillerini dinlemeyi tercih ederler, 61 gerçekten şaşırtıcı bir bulgu, dil ediniminin anne karnında başladığını gösterir. Hamileliğin üçüncü trimesterinde, fetüs zaten duyabiliyor. Rahim duvarlarına nüfuz eden dilin melodisi bebeğe ulaşır ve onu hatırlar. Mary onu ziyaret ettiğinde hamile Elizabeth, “Senin selamının sesi kulaklarıma ulaştığında, bebek rahmimde sevinçle zıpladı” diye haykırdı . Luca haklıydı: Hamileliğin son aylarında, büyümekte olan bir fetüsün beyni (muhtemelen bilinçsizce) belirli işitsel kalıpları ve melodileri zaten tanıyor .

Bu doğuştan gelen yetenek, kuşkusuz erken doğmuş bebeklerde fetüste çalışmaktan çok daha kolaydır. Doğduklarında, minik kafalarına minyatür elektrotlar ve beyin kan akışı sensörleri takıp beyinlerine bakabiliriz. Eşim, Profesör Ghylen Dehan-Lambertz, bu yöntemi kullanarak, doğum tarihinden iki buçuk ay önce doğan bebeklerin bile konuşulan dile tepki verdiğini keşfetti: beyinleri hala oldukça olgunlaşmamış olmasına rağmen, hecelerdeki değişiklikleri ve hecelerdeki değişiklikleri zaten tanıyabiliyor. sesler 64 .

Uzun zamandır konuşma edinmenin bir veya iki yıldan daha erken başlamadığına inanılıyordu. Neden? Niye? Çünkü - Latince infans kelimesinin ima ettiği gibi - yeni doğmuş bir çocuk konuşmaz ve bu nedenle yeteneklerini gizler. Yine de, dil anlayışı açısından, bir çocuğun beyni gerçek bir istatistiksel dehadır. Bunu kanıtlamak için bilim adamları, sözlü ve sözlü olmayan uyaranlara yönelik tercihlerin analizi, değişikliklere verilen tepkiler, beyin sinyallerinin kayıtları vb. dahil olmak üzere, ustaca yöntemlerden oluşan bir cephanelik kullanmak zorunda kaldılar. Tüm bu çalışmalar, bebeklerin dil hakkında çok şey bildiğini gösteriyor. Çocuklar doğdukları andan itibaren dünyanın herhangi bir dilindeki ünlü ve ünsüzlerin çoğunu ayırt edebilir ve kategoriler olarak algılayabilirler. Örneğin [ba], [da] ve [ga] hecelerini alın: karşılık gelen sesler değişse bile, çocuğun beyni - yetişkin beyni gibi - bunları net sınırları olan ayrı kategoriler olarak algılar.

Bu doğuştan gelen beceriler, nihayet yaşamın ilk yılında dil ortamının etkisi altında oluşur. Yeni yürümeye başlayan çocuklar, bazı seslerin kendi dillerinde oluşmadığını hemen fark ederler: örneğin ana dili İngilizce olan kişiler, Fransızca [u] ve [eu] gibi sesli harfleri asla telaffuz etmez ve Japonlar [p] ile [l] arasında ayrım yapmazlar. Sadece birkaç ay içinde (sesli harfler için altı, ünsüzler için on iki), çocuğun beyni ilk hipotezlerini test eder ve yalnızca çevresinde kullanılan dille ilgili fonemleri bırakır.

Ama hepsi bu kadar değil: çocuklar çabucak kelimeleri öğrenmeye başlar. Onları nasıl tanımlarlar? Her şeyden önce, bebekler prozodi, ritim ve tonlamaya güvenirler: sözlü konuşmada, sesin tonunu sürekli olarak yükseltir veya düşürürüz, ayrıca duraklar, böylece kelimeler ve cümleler arasındaki sınırları belirleriz. Başka bir mekanizma, hangi konuşma seslerinin birbirini takip ettiğini belirlemenizi sağlar. Ve burada çocuklar acemi istatistikçiler gibi davranıyorlar. Örneğin, İngilizcede [bo] hecesinden sonra genellikle [təl] hecesinin geldiğini anlarlar. Olasılıkların hızlı bir şekilde hesaplanması onlara bunun tesadüfi olmadığını söyler: [təl]'in [bo]'dan sonra gelme olasılığı çok yüksektir, bu da bu hecelerin şişe ("şişe") kelimesini oluşturması gerektiği anlamına gelir. Sonuç olarak, kelime çocuğun kelime dağarcığına eklenir ve daha sonra belirli bir konu veya kavramla ilişkilendirilebilir 65 . Altı aylık olduklarında çocuklar, “baba”, “anne”, “bacak”, “içki” gibi en yaygın kelimeleri zaten tanımladılar. Bu kelimeler hafızalarına o kadar sıkı bir şekilde yerleşmiştir ki, yetişkinlikte bile özel statülerini korumaya devam ederler ve benzer anlam, ses kompozisyonu ve sıklığı olan ancak daha sonra edinilen diğer kelimelerden daha hızlı işlenirler.

İstatistiksel analiz ayrıca çocukların özellikle yaygın olan sözcükleri belirlemelerine olanak tanır: öncelikle makaleler ve zamirler ( ben, sen, o, o, o ). Yaşamlarının ilk yılının sonunda, birçoğunu zaten biliyorlar ve başka sözcükleri aramak için kullanıyorlar. Bir örnek düşünün. Ebeveynlerden birinin şöyle dediğini duyduktan sonra: Pasta yaptım (“Bir pasta yaptım”), bebekler kısa anlamlı olmayan I (“Ben”) ve a (belirsiz makale) kelimelerini vurgulayabilir ve onlar hariç, şunu bulabilirler. yapılmış ("pişmiş "") ve kek ("kek") de kelimelerdir. İsmin genellikle artikelden sonra geldiğini ve fiilin genellikle zamiri takip ettiğini anlarlar ve bu nedenle, yaklaşık yirmi aylıkken, şişe (zamir + isim) veya bitişler (makale ) gibi tutarsız ifadelere aşırı bir sürprizle tepki verirler. + fiil) 66 .

Tabii ki, böyle bir olasılık analizi her zaman güvenilir değildir. Örneğin, un makalesinin avion ismiyle birlikte telaffuz edildiği Fransızca un avion ("uçak") inşaatını duyduğunda , birçok çocuk navion kelimesinin varlığı hakkında hatalı bir sonuca varır ( Regarde le navion !). Fransızca napperon ("çatal bıçak takımı için peçete") kelimesini ödünç almaya karar veren İngilizce konuşanlar için tam tersi oldu , ancak inşaatın yanlış bölünmesi nedeniyle un napperon , sonunda apron ("önlük") kelimesini icat ettiler.

Ancak, bu tür hatalar nadirdir. Sadece birkaç ay içinde çocuklar mevcut herhangi bir yapay zeka algoritmasını aşmayı başarıyor. İlk doğum günlerine kadar, temel seslerden (fonemler) melodiye (aruz), kelime dağarcığına (sözlük) ve gramer kurallarına (sözdizimine) kadar çeşitli seviyelerde ana dillerinin temel kurallarının temellerini atmışlardı.

Başka hiçbir primat türü bu yeteneklere sahip değildir. Bu deney birden fazla kez yapıldı: birçok bilim insanı bebek şempanzelere aile üyeleri gibi davrandı ve onlarla İngilizce, işaret dili veya görsel semboller kullanarak konuşmaya çalıştı. Ne yazık ki, birkaç yıl sonra bile, hayvanların hiçbiri, bizim anladığımız anlamda dile hakim olamadı: en fazla birkaç yüz kelime öğrenebilirler, ama hepsi bu 67 . Bu nedenle, dilbilimci Noam Chomsky, türümüzün yerleşik bir "dil edinme motoru" ile doğduğunu söylerken muhtemelen haklıydı - yaşamın ilk yıllarında otomatik olarak başlayan özel bir sistem. Darwin'in The Descent of Man (1871) adlı ufuk açıcı eserinde yazdığı gibi, “Konuşma elbette gerçek bir içgüdü olarak sınıflandırılamaz, çünkü öğrenilmelidir. Bununla birlikte, tüm sıradan sanatlardan çok farklıdır, çünkü insanın içgüdüsel bir konuşma arzusu vardır . Başka bir deyişle, hepimiz konuşmada ustalaşmak için doğuştan gelen bir içgüdüye sahibiz. Bu içgüdü o kadar güçlüdür ki, dilin başlangıçta olmadığı topluluklarda bile, birkaç kuşak içinde kendiliğinden ortaya çıkar. Örneğin, sağır topluluklarda, evrensel dilsel özelliklere sahip, yüksek düzeyde yapılandırılmış bir işaret dilinin, ikinci nesil kadar erken bir tarihte ortaya çıktığı tespit edilmiştir68 .

4. Bölüm

Beynin doğuşu

Bir çocuk, gelişimini tamamlamamış bir beyinle ve eski pedagojinin bir zamanlar iddia ettiği gibi “boş”, doldurulmamış bir beyinle doğar.

Gaston Bachelard,

“Felsefi inkar. Yeni bilimsel ruhun felsefesinin deneyimi" [20]

Eğitimsiz deha, madende kalmış gümüş gibidir.

Benjamin Franklin (1706-1790)

Yeni doğan bebeklerin fiziksel nesneler, sayılar, insanlar ve diller hakkında çok şey bilmesi gerçeği, bir zamanlar popüler olan beyinlerinin “boş levhalar” olduğu, çevrenin ona fırlattığı her şeyi açgözlülükle emen bir sünger olduğu hipotezini çürütüyor. Bundan basit bir tahmin çıkar: Yeni doğan beyninin içine baktığımızda, içinde ana bilgi alanlarının her birine karşılık gelen iyi organize edilmiş nöral yapılar bulmalıyız.

Uzun bir süre bu fikir şiddetle tartışıldı. Yirmi yıl önce, yeni doğmuş bir bebeğin beyni terra incognita idi . Nörogörüntüleme yöntemleri henüz icat edilmişti ve henüz gelişmekte olan beyni incelemek için kullanılmamıştı ve bu nedenle o zamanın teorik görüşlerinde ampirizm hakimdi: Beynin “boş” doğduğuna ve yalnızca bilginin etkisi altında bilgi edindiğine inanılıyordu. dış dünya. Sadece manyetik rezonans görüntülemenin (MRI) ortaya çıkmasıyla, beynin organizasyonunu gelişiminin ilk aşamalarında nihayet görebildik ve varsayımlarımızı doğrulayabildik. Anlaşıldığı üzere, yetişkin beynine özgü neredeyse tüm sinir ağları, yeni doğmuş bir bebeğin beyninde zaten mevcut.

Bebek beyninin organizasyonu

Eşim Ghylaine Dehan-Lambertz ve ben, nörolog meslektaşımız Lucy Hertz-Pannier ile birlikte, iki aylık bebeklerin incelenmesinde fonksiyonel MRG'yi ilk kullananlar arasındaydık 69 . Tabii ki, çocuk doktorlarının deneyimlerine güvendik. On beş yıllık klinik deneyim, onları MRG'nin prematüre bebekler de dahil olmak üzere her yaştan insan için yapılabilecek zararsız bir test olduğuna ikna etmişti. Bununla birlikte, uygulayıcılar bu teknolojiyi yalnızca teşhis amacıyla, özellikle de fokal lezyonların erken tespiti için kullandılar. Daha önce hiç kimse normal gelişen çocukların beyinlerini incelemek için fonksiyonel MRI kullanmamıştı. Ekibimize gelince, öncelikle şu soruyla ilgilendik: onların sinir ağları belirli uyaranlara seçici olarak yanıt verebilir mi? Çalışmadan önce bir takım zorlukların üstesinden gelmek zorunda kaldık. Küçük çocuğunuzu arabanın yüksek sesinden korumak için özel bir gürültü önleyici kask ve hareketsiz yatabileceği rahat bir beşik tasarladık. Yavaş yavaş her deneği alışılmışın dışında bir ortama alıştırdık ve işlem sırasında gözlerimizi ondan ayırmadık.

Sonunda tüm çabalarımız sonuç verdi: inanılmaz sonuçlar aldık. Konuşmaya odaklanmaya karar verdik: bildiğimiz gibi, yaşamın ilk yılında konuşmaya hakim olma süreci son derece hızlı gerçekleşir. Gerçekten de, gözlemlerimiz doğumdan iki ay sonra anadillerinde cümleler duyan bebeklerin beyinlerinde yetişkinlerde olduğu gibi aynı alanların aktive olduğunu göstermiştir (bkz. renkli resim 6).

Bir cümle duyduğumuzda, ilk önce işitme organlarından gelen tüm bilgilerin aktığı alan olan birincil işitsel korteks aktive olur. Çocuğun beyninde aynı alan "parladı". Bu size açık görünebilir, ancak o zamanlar çok küçük çocukların kafasında neler olup bittiğine dair çok az fikrimiz vardı. Bazı araştırmacılar, doğumda bir çocuğun beyninin duyusal alanlarının o kadar düzensiz olduğuna ve işitme, görme ve dokunmanın birbirine karıştığına inanıyordu. Bu bilim adamlarına göre, çocuğun bu duyusal modaliteleri ayırmayı öğrenmesi için belirli bir süreye (birkaç hafta) ihtiyacı vardır70 . Bugün durumun böyle olmadığını biliyoruz: doğumdan itibaren ses uyaranları işitsel alanları etkinleştirir, görsel uyaranlar görsel alanları etkinleştirir ve dokunsal uyaranlar dokunsal duyumlarla ilişkili alanları etkinleştirir. Hiçbirimiz bunun için özel olarak eğitilmedik. Serebral korteksin farklı duyu organlarından gelen bilgileri işleyen bölümlere ayrılması, genler tarafından belirlenir. Bu organizasyon tüm memelilerin özelliğidir ve kökleri evrimin derinliklerindedir (bkz. renkli resim 7) 71 .

Ama deneyimize ve MRI tarayıcısında yatarken cümleleri dinleyen bebeklere geri dönelim. Birincil işitsel kortekse girdikten sonra bilgi hızla yayılır. Bir saniyeden kısa bir süre içinde, diğer alanlar “parladı” ve her zaman aynı sırada: önce primerin bitişiğindeki ikincil işitsel korteks, sonra temporal lobun birkaç bölümü ve son olarak sol frontalin tabanındaki Broca alanı. zamansal payların üst kısmı ile aynı anda lob. Sol yarıkürede yer alan bu karmaşık bilgi işleme zinciri, yetişkin bir insanınkine oldukça benzer. İki ayda, beynin fonolojik, sözcüksel, sözdizimsel ve anlamsal alanlarının aynı hiyerarşisi bebeklerde yetişkinlerde olduğu gibi aktive olur. Ve yetişkinlerde olduğu gibi, kortikal hiyerarşide sinyal ne kadar yüksek olursa, beyin o kadar yavaş tepki verir ve bilgi entegrasyonu seviyesi o kadar yüksek olur (bkz. renkli resim 6) 72 .

Elbette iki aylık bebekler duydukları cümleleri henüz anlamıyorlar; sadece kelimeleri ve gramer kurallarını keşfetmeleri gerekiyor. Yine de dil bilgisi, yetişkinlerde olduğu gibi çocuklarda da son derece uzmanlaşmış nöron koleksiyonlarını harekete geçirir. Diğer tüm primatlar bunu yapamasa da, bebekler konuşmayı anlamayı ve konuşmayı neden bu kadar hızlı öğreniyorlar? Muhtemelen sol yarıküreleri, konuşmanın tüm yönlerinde (ses, kelime, cümle ve metin) istatistiksel kalıpları tespit etmede uzmanlaşmış, önceden belirlenmiş bir sinir ağları hiyerarşisi ile donatıldığı içindir.

Konuşma "karayolları"

Beynin yukarıda bahsedilen alanlarının tümü, birbirleriyle yakından ilişkili oldukları için belirli bir sırayla aktive edilir. Son yıllarda, yetişkinlerde dil merkezlerini hangi sinir yollarının birbirine bağladığı hakkında çok şey öğrendik. Özellikle, nöroanatomistler, milyonlarca sinir lifinden oluşan büyük bir "kablonun" - kavisli demet - beynin arkasındaki temporal ve parietal merkezleri, başta ünlü Broca bölgesi olmak üzere ön merkezlere bağladığını keşfettiler. Bu bağlantı demeti, dil evriminin bir göstergesidir. Örneğin, sağ elini kullananların yüzde 96'sında kendini dile adamış olan sol yarımkürede önemli ölçüde daha büyüktür. Bu asimetri insanlara özgüdür ve diğer primatlarda, hatta en yakın akrabalarımız olan şempanzelerde bile görülmez.

Yine, bu anatomik özellik öğrenmenin sonucu değildir: en başından beri mevcuttur. Ek olarak, bebeğin beynini incelerken, doğumda sadece arkuat fasikülünün tam olarak oluşmadığını, aynı zamanda kortikal ve subkortikal merkezleri birbirine bağlayan diğer tüm ana lif demetlerinin de (bkz. renkli resim 8) 73 olduğunu görüyoruz .

Beynin bu "otoyolları" hamileliğin üçüncü üç aylık döneminde atılır. Korteksin oluşumu sırasında, her uyarıcı nöronun aksonu, bazen birkaç santimetreye kadar bir yarıçap içinde, bir tür sinirsel Kristof Kolomb'un çevresindeki alanları "keşfetmeye gider". Akson büyümesinin yönü kimyasal olarak düzenlenir - bir bölgeden diğerine değişen ve bir tür uzaysal işaret görevi gören belirli moleküllerin konsantrasyonu ile. Aksonun terminalleri (terminal bölümleri), genlerin döşediği kimyasal yolu tam anlamıyla koklar ve hareket yönünü belirler. Böylece, dış dünyanın herhangi bir müdahalesi olmaksızın, beyin kendisini, bazıları insanlara özgü olan bir çapraz bağlantılar ağı halinde organize eder. Birazdan göreceğimiz gibi, bu ağ öğrenme yoluyla daha da geliştirilebilir, ancak bunun temeli doğum öncesi gelişim sırasında bile oluşturulur.

İnanılmaz, değil mi? Yirmi yıl kadar önce, birçok araştırmacı beynin rastgele bir rastgele bağlantı kütlesinden başka bir şey olabileceğinin son derece ihtimal dışı olduğunu düşünüyordu 74 . Sadece sınırlı sayıda gen içeren DNA'mızın görme, konuşma ve motor becerilere aracılık eden son derece uzmanlaşmış sinir ağları için ayrıntılı bir plan içerebileceği konusunda hiçbir fikirleri yoktu. Ama bu yanlış bir argüman. Genomumuz vücudumuzun tüm ayrıntılarını içerir: dört odacıklı, iki gözlü, yirmi dört omurlu, bir iç kulaklı ve birbirine dik üç kanalı, on parmağı ve falanksları olan bir kalbi nasıl yaratacağını çok iyi bilir... O halde neden olmasın? birçok iç bölge ve alt alan içeren bir beyin mi yaratıyorsunuz?

En son araştırmalar, hamileliğin ilk iki ayında, elin parmakları henüz bebeklik dönemindeyken, her biri belirli uç noktaları hedefleyen radyal, medyan ve ulnar olmak üzere üç sinirin içlerine girdiğini göstermiştir (renkli resim 8'e bakınız). ) 75 . Aynı yüksek hassasiyetli mekanikler beyinde de olabilir: tıpkı elin temelinden beş parmağın oluşması gibi, korteks de net sınırlarla ayrılmış birkaç düzine yüksek düzeyde özelleşmiş alana bölünmüştür (bkz. renkli resim 9) 76 . Zaten hamileliğin ilk aylarında, birçok gen korteksin farklı noktalarında seçici olarak ifade edilir 77 . Fetal gelişimin yirmi sekizinci haftasında beyin kıvrılmaya başlar ve büyük sulkuslar ortaya çıkar. Otuz beşinci haftada, korteksin tüm ana kıvrımları fetüste zaten oluşmuştur ve konuşma merkezlerini içeren temporal bölgenin karakteristik bir asimetrisi gözlenir 78 .

Korteksin kendi kendine organizasyonu

Hamilelik sırasında, sadece kortikal bağlantılar değil, aynı zamanda ilgili kortikal kıvrımlar da gelişir. İkinci trimesterde, serebral korteks başlangıçta tamamen pürüzsüzdür; sonra bir maymunun beynine benzeyen ilk sırt sırası belirir; son olarak, insan beynine özgü olan ikincil ve üçüncül kıvrımlar vardır - bir sürü kıvrım. Tutarlı gelişimleri yavaş yavaş sinir sisteminin aktivitesine daha fazla bağımlı hale gelir. Beynin duyulardan aldığı geri bildirime bağlı olarak, bazı sinir ağları stabilize olurken, diğerleri işe yaramaz, dejenere olur. Bu nedenle motor korteksin katlanması, sol elini kullananlarda ve sağ elini kullananlarda biraz farklıdır. Çocukken sağ elleriyle yazmaya zorlanan solakların bir tür uzlaşma göstermeleri dikkat çekicidir: motor kortekslerinin şekli tipik bir solaktır, ancak boyutu sağ elinin sol elinin asimetrisini gösterir. -el 79 . Bu çalışmanın yazarlarının vardığı gibi, "yetişkinlerde serebral korteksin morfolojisi, hem doğuştan gelen değişimlerin hem de erken deneyimlerin kanıtlarını taşır."

Fetal korteksteki kıvrımlar, kendiliğinden oluşumlarını, hem genlere hem de hücrelerin kimyasal ortamına bağlı olan bir biyokimyasal kendi kendine organizasyon sürecine borçludur. Bu süreç çok az genetik bilgi gerektirir ve herhangi bir öğrenme gerektirmez80 . Böyle bir öz-örgütlenme göründüğü kadar paradoksal olmaktan uzaktır: aslında her yerde bulunur. Serebral korteksin, gelgit ve akışın etkisi altında çok sayıda tortu ve çöküntünün oluştuğu kumlu bir plaj olduğunu hayal edin. Ya da acımasız rüzgarın günden güne çöküntüler ve kum tepeleri oluşturduğu bir çöl olarak hayal edin. Aslında çizgiler, noktalar ve altıgen hücreler, parmak izlerinden zebra çizgilerine ve leopar lekelerine, volkanlardaki bazalt sütunlara, kum tepelerine ve yaz gökyüzündeki bulutlara kadar her türlü biyolojik ve fiziksel sistemde bulunur. herbiri. Bu fenomeni ilk açıklayan Alan Turing'di: İhtiyaç duyulan tek şeyin yerel amplifikasyon ve belirli bir mesafede frenleme olduğu ortaya çıktı. Rüzgâr kumsalda estiğinde ve kum taneleri yığınlar halinde toplanmaya başladığında, kendi kendini büyütme süreci "başlar": doğmakta olan tepecik diğer kum tanelerini yakalarken, rüzgar onun arkasından döner ve kumun parçalanmasına neden olur; birkaç saat sonra bir kumul oluşur. Başka bir deyişle, bazı yerel uyarma ve engelleme kaynaklarının mevcudiyetinde, daha az yoğun bir alan (içbükey taraf) ile çevrili yoğun bir alan (kumul) ortaya çıkar, ardından başka bir kumul gelir ve bu sonsuza kadar böyle devam eder. Spesifik koşullara bağlı olarak, kendiliğinden oluşan desenler noktalar, çizgiler veya altıgenler oluşturur.

Gelişmekte olan beyinde kendi kendini organize etme yaygındır: korteksimiz sütunlar, bantlar ve keskin sınırlarla doludur. Her halükarda, uzamsal ayrım, genlerin farklı bilgi türlerini işlemede uzmanlaşan nöronal modülleri yerleştirdiği mekanizmalardan biridir. Örneğin görsel korteks, oküler dominant kolonlar olarak adlandırılan, sol ve sağ gözlerden gelen bilgileri işleyen değişken bantlarla kaplıdır. Gelişmekte olan beyinde, retinanın iç aktivitesi tarafından üretilen sinyalleri kullanarak kendiliğinden ortaya çıkarlar. Bununla birlikte, benzer öz-örgütlenme mekanizmaları, sadece korteksin yüzeyini değil, aynı zamanda daha soyut alanı da yakalayarak daha yüksek bir seviyede çalışabilir. En açık örneklerden biri ızgara nöronlarıdır , uzayı üçgenler ve altıgenlerden oluşan hayali bir koordinat ızgarasıyla kaplayarak bir farenin konumunu kodlayan hücrelerdir (renkli çizim 10'a bakın).

Kafes hücreleri, sıçan beyninin entorinal korteks adı verilen özel bir bölgesinde bulunan nöronlardır. 2014 yılında Edvard Moser ve May-Britt Moser, olağanüstü geometrik özelliklerini keşfettikleri için Nobel Ödülü'nü aldılar. Bir hayvanın çok büyük bir odada 81 hareketi sırasında entorinal korteksteki nöronların aktivitesini ilk kez bu bilim adamları kaydettiler . O zaman komşu yapıda - hipokampusta - yalnızca hayvan uzayda belirli bir noktadaysa çalışan özel "yer nöronları" olduğunu zaten biliyorduk. Moser'ın devrim niteliğindeki keşfi, ızgara hücrelerinin belirli bir konuma yanıt vermediği, ancak çevreye dağılmış birden fazla uyarma alanına sahip olduğuydu. Uyarılma alanları kesinlikle sıralanmıştır: volkanik kayalardaki zürafa lekeleri veya bazalt sütunlarına benzer şekilde, altıgenler halinde gruplandırılmış bir eşkenar üçgen ağı oluştururlar! Bir hayvan karanlıkta bile hareket ettiğinde, ızgara nöronları ona tüm alanı kapsayan üçgenler ağıyla ilgili olarak nerede olduğunu söyler. Nobel Komitesi bu sistemi haklı olarak "beyin gezgini" olarak adlandırdı: dış alanı bir harita şeklinde gösteren güvenilir bir sinirsel koordinat sistemi sağlar.

Peki nöronlar neden geleneksel haritalardaki dikdörtgenler ve dik çizgiler yerine üçgenler ve altıgenler kullanıyor? Descartes'tan beri matematikçiler ve haritacılar her zaman "Kartezyen koordinatlar" ( x ve y , apsis ve ordinat, boylam ve enlem) adı verilen iki dik eksene güvendiler. Sıçan beyni neden bir dizi üçgen ve altıgen tercih eder? Büyük olasılıkla, ızgara nöronları gelişim sürecinde kendi kendine organize olduklarından ve doğada bu tür kendi kendine organizasyon genellikle aynı zürafanın derisinden arı kovanlarına ve volkanik sütunlara kadar altıgen oluşumuna yol açar. Bugün, fizikçiler nihayet altıgen şekillerin neden bu kadar yaygın olduğunu anladılar: kademeli soğutma nedeniyle sistem düzensiz bir "sıcak" durumdan kararlı bir yapıya geçtiğinde kendiliğinden ortaya çıkıyorlar (renkli çizim 10'a bakınız). Araştırmacılar, beyin gelişimi sırasında entorinal kortekste ızgara hücrelerinin görünümünü açıklamak için benzer bir teori önerdiler: düzensiz nöron grupları, kademeli olarak organize bir ızgara hücresi grubu oluşturur, altıgenler kortikal dinamiklerin kendiliğinden ortaya çıkan bir çekicisi olarak görünür 82 . Bu teoriye göre, farenin ızgara benzeri bir harita oluşturmak için herhangi bir eğitim sinyaline ihtiyacı yoktur. Aslında, bu sinir ağının oluşumu herhangi bir öğrenmeyi içermez: doğal olarak gelişen korteksin dinamiklerinden ortaya çıkar.

Şu anda, bilim adamları beyin haritalarının kendi kendine organizasyon teorisini test ediyorlar. Deneyler, farelerde "yerleşik yönlendirici"nin aslında gelişimin çok erken aşamalarında ortaya çıktığını gösteriyor. İki bağımsız araştırmacı grubu, yeni yürümeye başlayan yeni doğan sıçan yavrularına elektrot yerleştirmeyi başardı83 . Ana soru şu şekilde formüle edildi: entorhinal kortekste bu zamana kadar gerçekten kafes nöronları, yer nöronları ve baş yönü nöronları var mı? yön, örneğin kuzeybatı veya güneydoğu. Sonunda, araştırmacılar tüm sistemin neredeyse doğuştan olduğunu buldular: kafa yönü nöronlarının aktivitesi en baştan kaydediliyor ve yer nöronları ve ızgara nöronları, sıçan yavruları uzayda bağımsız hareket etmeye başladıktan bir veya iki gün sonra ortaya çıkıyor.

Bu veriler kesinlikle ilginç, ancak şaşırtıcı değil: Karıncalardan kuşlara, sürüngenlere ve memelilere kadar çoğu hayvan için haritalama en önemli görevdir. Dünyayı keşfetmeye başlayan köpek yavruları, kedi yavruları ve insan bebeklerin tam olarak nerede olduklarını bilmeleri ve evlerinin yolunu, annelerinin onları nerede beklediğini bulabilmeleri gerekir. Bu olmadan, hayatta kalmak imkansızdır. Uzak geçmişte evrim, yeni doğan beyni bir pusula, bir harita ve bulunduğu tüm yerlerin ayrıntılı bir "günlüğü" ile donatmanın bir yolunu bulmuş gibi görünüyor.

İnsan beyninde böyle bir sinirsel navigasyon sistemi var mı? Evet. İkincil kanıtlara dayanarak, yetişkin insan beyninin de altıgen simetriye sahip bir sinir haritası içerdiğini ve sıçanlarla (entorhinal korteks) 84 aynı yerde bulunduğunu biliyoruz . Ayrıca, çok küçük çocukların bile gelişmiş bir boşluk duygusuna sahip olduğunu biliyoruz. Bir yaşında ve daha büyük bebekler bir odada kolayca gezinebilir: A noktasından B noktasına ve ardından C noktasına taşınırlarsa, düz bir çizgide C noktasından A noktasına kolayca dönebilirler - ve dikkat çekici bir şekilde bunu yapacaklardır. doğuştan kör olsa bile. Sonuç olarak, farelerinki gibi insan yavrularının beyinlerinde, uzaysal navigasyon için özel bir modül 85 vardır . Ne yazık ki, bu haritayı henüz doğrudan göremedik: Bu kadar genç yaşta çalışan bir beynin görüntüsünü elde etmek son derece zordur (sürekli bir yerde sürünen bir çocuğun MRI'sını almaya çalışın!). Yine de, uygun mobil araştırma yöntemleri kullanılabilir hale gelir gelmez onu bulacağımızdan eminiz.

Aslında, bir çocuğun beyninde başka özelleşmiş modüller vardır - birçok örnek vardır. Özellikle, birkaç aylıkken (belki de doğuştan olmasa da) görsel korteksin, evlerin görüntülerinden ziyade ağırlıklı olarak yüzlere tepki veren bir alan içerdiğini biliyoruz86 . Görünüşe göre, oluşumu kısmen öğrenmenin sonucudur, ancak beynin bağlanabilirliği - nöronlar arası bağlantıların konfigürasyonu tarafından sıkı bir şekilde düzenlenir. Bu bağlantılar, tüm insanlarda, artı veya eksi birkaç milimetre yüz tanımadan aynı konumun sorumlu olmasını sağlar. Sonuç olarak, korteksin en spesifik modüllerinden biri oluşur - nöronların yüzde 98'ine kadar yüzlerde uzmanlaşmış ve pratik olarak diğer görüntülere yanıt vermeyen bir bölge.

Başka bir örnek alalım. Parietal korteksin, çok erken yaşta, nesnelerin sayısına 87 yanıt verme yeteneğine sahip olduğu tespit edilmiştir . Bu durumda, yetişkinlerde 2 ve 2'yi eklediklerinde ve kaç tane nesne gösterildiğini hatırlayan maymunlarda dahil olan aynı alanda aktivite kaydedilir. Maymunlara gelince, Alman sinirbilimci Andreas Nieder, korteksin bu bölgesinin nesne sayısına duyarlı nöronlar içerdiğini kanıtladı - bir nesne, iki, üç vb. için nöronlar var. İronik olarak, bu nöronlar, bu maymuna sayısal problemleri çözmesi hiç öğretilmemiş olsa bile mevcuttur. Bu nedenle modüllerin doğumdan önce oluştuğunu ve çevrenin etkisi altında daha da gelişmeye devam ettiğini varsaymak mantıklıdır. Meslektaşlarım ve ben, gelişen korteksin yüzeyi boyunca aktivitenin dalgalı yayılmasına dayanan sayısal nöronların kendi kendine organizasyonunun doğru bir matematiksel modelini geliştirdik. Önerdiğimiz teori, sayısal nöronların özelliklerini tüm detaylarıyla açıklayabilir. Modele göre hücreler, bir, iki, üç, dört vb. sayıların 88 seri halinde olduğu, rastgele bağlanmış nöronlardan oluşan bir ağdan kendiliğinden ortaya çıkan lineer bir zincir olan bir tür sayı doğrusu oluştururlar .

tabula rasa - çoğunlukla orijinal yapıdan yoksun ve yalnızca çevrenin etkisi altında şekillenen bir "boş sayfa" olarak klasik (ama hatalı) kavramından kökten farklıdır . Aslında, beynin bir harita veya sayı doğrusu oluşturması için çok az (veya hiç) veri gerekmez. Beyni, yapay zekaya mühendislik yaklaşımına hakim olan yapay sinir ağlarından ayıran öz-düzenlemedir. Bugün, AI neredeyse büyük veri ile eş anlamlıdır. Bunun nedeni, bu ağların inanılmaz derecede "obur" olmalarıdır: yalnızca gigabaytlarca veriyi besledikten sonra akıllıca hareket etmeye başlarlar. İnsan beyni, aksine, bu kadar kapsamlı bir deneyim gerektirmez. Ana düğümleri - anahtar bilgileri depolayan modüller - çoğunlukla kendiliğinden, belki de yalnızca dahili modelleme yoluyla gelişir.

MIT profesörü Josh Tenenbaum gibi sadece birkaç modern bilim adamı, yapay zekada bu tür kendi kendine örgütlenmeyi ciddi bir şekilde uygulamaya çalışıyor. Şu anda, Tenenbaum ve meslektaşları, başlangıçta bağımsız olarak milyonlarca düşünce ve görüntü üretebilecek bir sistem olan "sanal bir çocuk" üzerinde çalışıyorlar. Bu dahili verilerin sistemin geri kalanının öğrenilmesi için temel teşkil edeceği ve bu nedenle gelecekte dışarıdan herhangi bir ek bilgiye ihtiyaç duymayacağı varsayılmaktadır. Bu radikal teoriye göre, anahtar sinir ağlarının temeli, doğumdan önce bile kendi kendine organize olma yoluyla, dahili olarak oluşturulan bir veri tabanından kendi kendini yükleyerek atılır89 . Hazırlık çalışmalarının çoğu, dış dünya ile herhangi bir etkileşimin olmadığı durumlarda dahili olarak gerçekleştirilir; sadece ortamdan aldığımız ek verilere dayanarak son ayarlamaları yapmak için kalır.

Bu araştırma çizgisinden çıkan sonuç, insan beyninin gelişiminde genlerin ve kendi kendine organizasyonun birleşik rolünü vurgulamaktadır. Doğumda, bir çocuğun korteksi neredeyse bir yetişkininkiyle aynıdır. Kesin ve tekrarlanabilir lif demetleriyle birbirine bağlı özel duyusal ve bilişsel alanlara zaten bölünmüştür ve her biri dış dünyaya belirli bir temsil tipi yansıtan bir dizi kısmen özel modül içerir. Entorinal korteksin ızgara nöronları, uzayda gezinmek için ideal olan iki boyutlu düzlemleri çizer. Daha sonra göreceğimiz gibi, parietal korteks gibi diğer alanlar, nicelik, boyut ve zaman dahil olmak üzere doğrusal niceliklerin kodlanmasına izin veren çizgiler çizer; Broca'nın alanı, dillerin sözdizimini kodlamak için ideal ağaç yapıları tasarlar. Başka bir deyişle, evrimimizden bir dizi temel kuralı miras alıyoruz; daha sonra, yaşam boyunca yüzleşmek zorunda kalacağımız durumları ve kavramları en iyi tanımlayanları seçeceğiz.

Bireyselliğin kökenleri

Evrensel bir insan doğasının, genlerin ve kendi kendine örgütlenmenin oluşturduğu doğuştan gelen bir sinirsel bağlantı sisteminin varlığını öne sürerek, bireysel farklılıkların varlığını hiçbir şekilde inkar etmiyorum. Daha yakından baktığımızda, her beynin en başından beri kendine has özellikleri olduğunu görüyoruz. Örneğin, parmak izleri gibi kortikal kıvrımlar doğumdan önce oluşur ve tek yumurta ikizleri arasında bile farklılık gösterir. Benzer şekilde, uzun mesafeli bağlantıların gücü ve yoğunluğu ve hatta kesin yörüngeleri bile büyük ölçüde değişir ve her "bağlantı noktasının" benzersiz olmasını sağlar.

Ancak, bu varyasyonların değişmeden kalan genel temeli etkilemediğini anlamak önemlidir. Homo sapiens'in beyni , caz müzisyenlerinin yeni bir ezgi öğrenirken ezberledikleri akor dizilimi gibi net bir plana göre şekillenmiştir. Genomun ve hamileliğin iniş çıkışları elbette kendi ayarlamalarını yapabilir, ancak hiçbir doğaçlama, tüm insanların karakteristiği olan ana "sinirsel temayı" bastıramaz. Bireyselliğimiz gerçektir, ancak abartılmamalıdır: her birimiz sadece Homo sapiens'in melodik çizgisindeki bir varyasyonuz . Her birimizde - siyah beyaz, Asyalı ve Kızılderili - beynin mimarisi açıktır. Bu bakış açısına göre, insan korteksi en yakın akrabamız olan şempanzeninkinden farklıdır, aynı şekilde My Funny Valentine konulu herhangi bir doğaçlama, örneğin My Romance konulu doğaçlamadan farklıdır [21] . .

Hepimiz başlangıçta aynı beyin yapısına, aynı temel bilgiye ve ek beceriler edinmemizi sağlayan aynı öğrenme algoritmalarına sahibiz. İster okumada, ister bilimde veya matematikte, ister kör, sağır veya dilsiz olalım, hepimiz aynı insan potansiyeline sahibiz. 13. yüzyıl İngiliz filozofu Roger Bacon'un (1220-1292) belirttiği gibi, “Matematiksel bilgi, deyim yerindeyse doğuştandır... Bu bilim en kolay olanıdır, herkesin zihnine açık olması gerçeğinden de anlaşılmaktadır. . Sıradan insanlar ve hiç okuma yazma bilmeyen insanlar nasıl sayılacağını bilirler ... "Elbette aynı şey konuşma için de söylenebilir: Doğuştan gelen güçlü bir istek duymayan hemen hemen hiçbir çocuk yoktur. yukarıda da belirttiğim gibi, hiçbir şempanze -insan ailesinde doğmuş biri bile- birkaç kelimeden fazlasını konuşamaz veya birkaç işaretten fazlasını bir araya getiremez.

Kısacası: bireysel farklılıklar gerçektir, ancak neredeyse her zaman nitel değil niceldir. Nörobiyolojik varyasyon, gerçek bilişsel farklılıklara yol açabilecek beyin organizasyonunun çan eğrisinin yalnızca uç noktalarındadır. Son zamanlarda, giderek daha fazla bilim insanı, gelişimsel engelli çocukların bu eğrinin sonunda olduğu sonucuna varıyor. Bir noktada, hamilelik sırasında gelişen beyinleri, genetik kalıtımdan nöronların göçüne ve sinir ağlarının kendi kendine örgütlenmesine yol açan doğru yolu kapatmış gibi görünüyor.

Bu, özellikle okuma becerisini etkileyen, ancak zeka ve diğer işlevleri etkilemeyen belirli bir gelişimsel bozukluk olan disleksi durumunda belirgindir. Disleksik iseniz, kardeşlerinizin buna sahip olma şansı yüzde 50'dir, bu da bozukluğun genetik olduğunu gösterir. Bugün en az dört gen disleksi ile ilişkilidir - bunların çoğu doğum öncesi gelişim sırasında beyin korteksinde bozulmuş nöronal göçe yol açar 90 . Ek olarak MRI, okumadan sorumlu sol yarımkürede nöral bağlantılarda belirgin anormallikler gösterir 91 . Daha da önemlisi, bu anomaliler çok erken yaşta tespit edilebilir. Örneğin, disleksiye genetik yatkınlığı olan bir grup çocukta, sözlü konuşma fonemlerini altı ay gibi kısa bir sürede ayırt etme yeteneği, bu bozukluğu kimin göstereceğini ve kimin normal okuyacağını belirlemenize olanak tanır92 . Gerçekten de, fonolojik eksikliklerin disleksinin gelişiminde önemli bir faktör olduğu düşünülmektedir. Bununla birlikte, bunun tek nedeni bu değildir: okuma mekanizması oldukça karmaşıktır, bu da başarısız olabileceği birçok yer olduğu anlamına gelir. Çocuğun bitişik sözcüklerdeki harfleri karıştırmasına neden olan dikkat eksikliği 93 ve "ayna" hatalarına yol açan görme bozuklukları 94 dahil olmak üzere farklı disleksi türleri şimdi tarif edilmiştir . Disleksi, normalden ileri derecede yetersizliğe kadar değişen, görsel, işitsel ve fonolojik yeteneklerin çan şeklindeki sürekliliğinin en alt ucunda görünmektedir95 . Hepimiz Homo sapiens'iz , ancak mirasımızın tezahür etme derecesinde biraz farklıyız, bu büyük olasılıkla erken aşamalarda sinir ağlarının oluşumundaki yarı rastgele varyasyonlardan kaynaklanmaktadır.

Hemen hemen aynısı diğer gelişimsel anomaliler için de söylenebilir. Örneğin diskalkuli, hesaplama ve matematiksel yetenek 96'dan sorumlu olan dorsal parietal ve frontal bölgelerde daha az gri ve beyaz madde ile ilişkilidir . Parietal bölgede "sayı duyusu"ndan sorumlu periventriküler enfarktüslü erken doğmuş çocuklar diskalkuli açısından özellikle yüksek risk altındadır 97 . Gelişimin erken bir aşamasında nörolojik düzensizlik, ya kümeler ve miktarlar hakkındaki temel bilgileri doğrudan etkileyen ya da dijital sözcüklerin ve aritmetik sembollerin özümsenmesiyle ilgili diğer alanlardan kopuk olan diskalkuliye neden olabilir. Her iki durumda da sonuç, matematiğe hakim olma zorluğuna yatkınlıktır. Bu çocukların sayılarla ilgili zayıf sezgilerini güçlendirmek için ekstra yardıma ihtiyaçları olabilir.

Zihinlerimiz aşırı uçlarda (siyah-beyaz, iyi-kötü) düşündüğü için, gelişimsel bozuklukların genetik doğasıyla ilgili bilimsel keşiflerin sonuçlarını abartma eğilimindeyiz. Disleksi, diskalkuli veya bu nedenle, otizm ve şizofreni dahil olmak üzere diğer herhangi bir gelişimsel patoloji ile ilişkili genlerin hiçbiri %100 ölüm cezası değildir. Genlerin yapabileceği en fazla şey, dengeyi şu ya da bu şekilde değiştirmektir. Çevre, bir çocuğun sonunda izleyeceği gelişim yolunda eşit derecede önemli bir rol oynar. Özel eğitimdeki meslektaşlarım, yeterli çabayla her türlü disleksi ve diskalkuli düzeltilebileceğine inanıyor. Yani, beynin gelişiminde ikinci ana oyuncuya dönme zamanı - nöroplastisite.

Bölüm 5

Çevrenin rolü

Herkes piyano çalma yeteneğinin uzun yıllar zihinsel ve fiziksel eğitim gerektirdiğini bilir. Bu önemli fenomeni anlamak için, önceden kurulmuş nöronal bağlantıların güçlendirilmesine ek olarak, terminal dendritik ve aksonal süreçlerin dallanması ve ilerleyici büyümesi nedeniyle yeni yolların oluştuğu gerçeğini tanımak gerekir.

Santiago Ramon ve Cajal (1904)

Yukarıda, doğanın beynimizin oluşumundaki temel rolü hakkında yazdım - genler ve kendi kendine organizasyon ilişkisi. Bu bölümde, eşit derecede önemli bir başka faktörün - çevrenin - etkisini tartışacağız. Beynin erken organizasyonu sonsuza kadar değişmeden kalmaz: deneyim onu geliştirir ve zenginleştirir. Fakat öğrenme, bir çocuğun beynindeki sinirsel bağlantıları nasıl değiştirir? Bunu öğrenmek için, büyük İspanyol anatomist Santiago Ramón y Cajal'ın (1852-1934) devrim niteliğindeki keşiflerine bir yüzyıl geriye gidelim.

Cajal, sinirbilimin kahramanlarından biridir. Bir mikroskopla donanmış olan bu dahice bilim adamı ve sanatçı, beynin ilk mikro organizasyonunu haritaladı ve sinir ağlarının gerçekçi ancak basitleştirilmiş çizimlerini yarattı, bilimsel illüstrasyon alanındaki önemli eserler arasında yer alan gerçek şaheserler. Ama asıl mesele, gözlemden yoruma, anatomiden fonksiyona geçebilmesiydi. Mikroskop sadece nöronların ölüm sonrası anatomisini ve bağlantılarını gösterse de, Cajal nasıl çalıştıkları hakkında cesur ve kesin sonuçlar çıkarmayı başardı.

Cajal'ın 1906'da Nobel Ödülü'ne layık görülen en büyük keşfi şu şekilde özetlenebilir: beyin, daha önce düşünüldüğü gibi tek bir ağdan, retikulumdan değil, tek tek sinir hücrelerinden (nöronlardan) oluşur. Buna ek olarak, Cajal, diğer birçok hücreden farklı olarak - örneğin, az çok yuvarlak ve kompakt kırmızı kan hücreleri - nöronların inanılmaz derecede karmaşık şekiller aldığını buldu. Bu nedenle, tipik bir nöronun birçok dendriti vardır. Tek bir nöronun dendritlerine "dendritik ağaç" denir. Her biri bir öncekinden daha büyük olan birkaç bin daldan oluşur (Yunancada "dendron" , "ağaç" anlamına gelir). Birlikte, nöron popülasyonları, iç içe geçmiş süreçlerin karmaşık bir ağını oluşturur.

Böyle karmaşık bir yapı, İspanyol sinir bilimcimizin cesaretini kırmadı. Sinirbilim tarihinde önemli bir rol oynayan ve korteks ile hipokampüsün ayrıntılı anatomisini betimleyen çizimlere Cajal, son derece basit ama son derece görsel ve büyük teorik öneme sahip bir şey ekledi: oklar! Cajal'ın okları, sinir uyarılarının hareket ettiği yönü gösterir: dendritlerden nöron gövdesine ve son olarak akson boyunca. Cesur bir varsayımdı, ama doğruydu. Cajal, nöronların şeklinin işlevlerini yansıttığını tahmin etti: bir nöron, dendritik bir ağaç kullanarak diğer hücrelerden bilgi toplar ve daha sonra yalnızca bir mesaj daha göndermek için vücudunda derler. Aksiyon potansiyeli, tepe potansiyeli veya sivri uç olarak adlandırılan bu mesaj daha sonra, bazen hücre gövdesinden birkaç santimetre uzakta, binlerce başka nörona uzanan uzun, sarmaşık benzeri bir asma olan akson boyunca iletilir.

Cajal'ın bir diğer son derece önemli keşfi sinapslardır. Cajal, her nöronun ayrı bir hücre olduğundan emin olmasına rağmen, mikroskop, bu hücrelerin belirli noktalarda birbirleriyle temas ettiğini gösterdi. Bugün bu yerlere sinaps diyoruz. (Keşif Cajal'a aittir, ancak isim 1897'de başka bir bilim adamı, büyük İngiliz fizyolog Charles Sherrington [1857-1952] tarafından yapılmıştır.) Her sinaps iki nöron için bir buluşma noktasıdır - daha doğrusu aksonun bulunduğu yer. Bir nöronun diğer bir nöronun dendriti ile karşılaşması. Presinaptik nöronun aksonu, ikinci postsinaptik nöronun dendritiyle karşılaşana ve ona bağlanana kadar büyümeye devam eder.

Nöronlar, sinapslar ve oluşturdukları mikro ağlar beynin plastisitesinin bir parçasıdır: her öğrendiğimizde değişirler. Her nöron, diğer nöronlardan bilgi toplayan bir "dendritik ağaç" (sol üstte) ve diğer nöronlara mesaj gönderen bir akson (sol altta) bulunan ayrı bir hücredir. Mikroskop ayrıca dendritik dikenleri - sinapsları oluşturan mantar benzeri zar büyümeleri - iki nöron arasındaki temas noktalarını açıkça gösterir. Öğrendiğimiz gibi, tüm bu unsurlar değişebilir: sinapsların varlığı, sayısı ve gücü; dendritik dikenlerin boyutu; dendritik dalların ve aksonların sayısı; aksonları yalıtan ve bilgi aktarım hızını belirleyen miyelin katmanlarının sayısı bile.

Sinapsta ne olur? Bir başka Nobel Ödülü sahibi nörofizyolog Thomas Südhof, tüm araştırmasını bu konuya adadı ve sinapsların sinir sisteminin hesaplamalı öğeleri - beynin gerçek nanoişlemcileri - olduğu sonucuna vardı. Hatırlarsanız beynimiz yaklaşık bin trilyon sinaps içerir. Böyle bir cihazın karmaşıklığı gerçekten benzersizdir. En genel terimlerle ele alalım. Akson boyunca taşınan mesaj doğası gereği elektrikseldir, ancak çoğu sinaps onu kimyasal bir mesaja dönüştürür. Aksonun terminal kısımları, terminaller, veziküller, sözde nörotransmiterler (örneğin glutamat) ile dolu küçük cepler içerir. Elektrik sinyali akson terminaline ulaştığında veziküller açılır ve nörotransmiter moleküller bir nöronu diğerinden ayıran sinaptik boşluğa girer. Adından da anlaşılacağı gibi, nörotransmiterler bir nörondan diğerine bir mesaj taşır. Presinaptik terminalin veziküllerinden çıktıktan birkaç dakika sonra, nörotransmiter moleküller, ikinci, postsinaptik nöronun zarına reseptör adı verilen belirli noktalarda bağlanır. Nörotransmiterler, bir kilidin anahtarı gibi alıcılara yerleşirler: Postsinaptik nöronun zarındaki kapıları kelimenin tam anlamıyla açarlar. İyonlar, pozitif veya negatif yüklü atomlar, bu açık kanallara dökülür ve postsinaptik nöron içinde bir elektrik akımı üretir. Döngü tamamlandı: elektrik sinyali kimyasal bir sinyale, sonra tekrar elektriğe dönüştürülür ve bu işlem sırasında iki nöron arasındaki boşluğun üstesinden gelir.

Bunun öğrenmeyle ne ilgisi var? Eh, yaşam boyunca sinapslarımız sürekli değişiyor ve bu değişiklikler öğrendiklerimizi yansıtıyor98 . Her sinaps, öğrenme sürecinde birçok unsuru değişebilen küçük bir kimyasal bitkidir: keseciklerin sayısı, boyutları, reseptörlerin sayısı, etkinlikleri, hatta sinapsın kendisinin boyutu ve şekli... Tüm bu parametreler ilk olarak, presinaptik elektrik sinyalinin ikinci, postsinaptik nörona iletileceği gücü etkiler ve ikinci olarak, öğrenilen bilgilerin depolanması için alan sağlarlar.

Tabii ki, sinaptik güçteki değişiklikler tesadüfen meydana gelmez: Kural olarak, eğer aynı nöronlar geçmişte bunu yapmışsa, birbirlerini uyarma yeteneklerini artırarak nöronların aktivitesini stabilize ederler. Daha 1949'da psikolog Donald Hebb (1904–1985) şu temel kuralı formüle etti: Birlikte ateşlenen nöronlar birbirleriyle iletişim kurar. Başka bir deyişle, iki nöron aynı anda veya yakın bir şekilde ateşlenirse, bağlantıları güçlenir. Böylece, presinaptik nöronun ateşlenmesinden birkaç milisaniye sonra postsinaptik nöron ateşlenirse, sinaptik bağlantının gücü artar: gelecekte bu iki nöron arasındaki bilgi aktarımı daha verimli olacaktır. Öte yandan, sinaps sinyali iletmezse ve postsinaptik nöron ateşlenmezse, sinaptik bağlantı zayıflar.

Bugün bu olgunun neden sinirsel aktiviteyi stabilize ettiğini anlıyoruz: Geçmişte iyi işleyen bağlantıları güçlendiriyor. Hebb kuralını izleyen sinaptik değişiklikler, aynı tür etkinliğin tekrar ortaya çıkma olasılığını artırır. Sinaptik plastisite sayesinde, her biri milyonlarca hücreden oluşan geniş sinir ağları, kesin ve tekrarlanabilir bir sırayla birbiri ardına ateşlenir. Bir labirentte en iyi rotayı seçen bir fare; parmaklarından bir nota çeşmesi çeken bir kemancı; şiir okuyan bir çocuk - bu senaryoların her biri, her hareketin, notun veya kelimenin yüz milyonlarca sinaps tarafından kaydedildiği bir nöronal senfoniye yol açar.

Elbette beyin, hayatımızda olan tüm olayların kaydını tutmaz. Sadece en önemli olduğunu düşündüğü anlar sinapslara basılmıştır. Sinaptik plastisite, hafızamızda neyin bir yeri hak ettiğini gösteren asetilkolin, dopamin ve serotonin gibi nörotransmiterler tarafından modüle edilir. Örneğin, dopamin, ödüllerle ilişkili bir nörotransmiterdir: yemek, seks, uyuşturucu… ve evet, hatta rock and roll! 99 Dopamin sistemi sevdiğimiz her şeye, bir “bağımlılık” geliştirdiğimiz her uyarana tepki verir. Beynin geri kalanına mevcut duyumların olumlu olduğunu ve beklentileri aştığını söyleyen kişidir. Asetilkolin ise hem hoş hem de trajik tüm önemli anlarla ilişkili olan daha genel bir nörotransmiterdir. Örneğin, birçok Amerikalı, 11 Eylül 2001'de Dünya Ticaret Merkezi'ne yapılan saldırıyı öğrendiklerinde yaptıklarının ayrıntılarını hatırlayabilir. Neden? Niye? Çünkü o gün, bir nörotransmitter kasırgası sinir ağlarını taradı ve sinapslarında büyük değişikliklere neden oldu. Böyle bir ağ özellikle önemlidir: öncelikle güçlü duygulara tepki olarak ateşlenen ve varlığımızın en önemli bölümlerinin depolandığı yakındaki hipokampusa sinyaller gönderen bir grup subkortikal nöron olan amigdala. Bu nedenle, sinaptik modifikasyonlar öncelikle hayatımızın, beynin duygusal sistemlerinin en önemli olarak kabul ettiği gerçekleri vurgular.

Sinapsların presinaptik ve postsinaptik nöronların aktivitesine bağlı olarak değişebilme yeteneği, başlangıçta yapay koşullarda keşfedildi. Araştırmacılar, sinapslarının gücü değişmeden önce nöronları çok hızlı ve güçlü elektrik deşarjlarıyla uyarmak zorunda kaldılar. Bu travmatik deneyimden sonra, sinapslar birkaç saat boyunca "uzun süreli güçlenme" olarak adlandırılan ve anıları uzun süre saklamak için ideal görünen 100 değiştirilmiş bir durumda kaldı . Fakat bu mekanizma beyin tarafından normal koşullar altında bilgi depolamak için mi kullanılıyor? İlk veriler, dev nöronlara sahip bir deniz salyangozu olan Aplysia Californian'dan elde edildi. Bu yaratık, kelimenin genel anlamıyla bir beyinden yoksundur, ancak gangliyon adı verilen büyük sinir hücresi kümelerine sahiptir. Nobel ödüllü Eric Kandel, klasik koşullanmanın neden olduğu bir dizi sinaptik ve moleküler modifikasyonları bu yapılarda keşfetti (hayvan, neredeyse Pavlov'un köpeği gibi, yemek için beklemek üzere eğitildi) 101 .

Sinaps görüntüleme teknikleri geliştikçe, bilim adamları sinaptik plastisitenin öğrenmede oynadığı önemli rolü de görebildiler. Sinaptik değişiklikler, tam olarak hayvanın öğrenmek için kullandığı sistemlerde meydana gelir. Bir fare küçük bir elektrik şoku aldığı bir yerden kaçınmayı öğrendiğinde, uzaysal ve epizodik bellekten sorumlu bir yapı olan hipokampusun sinapsları değişir 102 : hipokampus ve amigdala arasındaki bağlantılar travmatik deneyimi “hatırlar”. Bir fare bir sesten korktuğunda, amigdalayı işitsel kortekse bağlayan sinapslar benzer değişikliklere uğrar . Bu değişikliklerin sadece öğrenme sırasında meydana gelmemesi dikkat çekicidir: bunlar, öğrenmede nedensel bir rol oynuyor gibi görünmektedir. Kanıtlardan biri, travmatik bir olaydan birkaç dakika sonra, sinapsların öğrenmeye tepki olarak güçlerini değiştirmesine izin veren moleküler mekanizmalar değiştirilirse, hayvanın sonunda hiçbir şey hatırlamayacağıdır104 .

Hafıza

hafıza nedir? Ve beyindeki fizyolojik temeli nedir? Çoğu araştırmacı, kodlama ve ezberleme 105 dönemlerini birbirinden ayırır .

Kodlama ile başlayalım. Tüm duyularımız, eylemlerimiz ve düşüncelerimiz belirli bir nöron alt kümesinin aktivitesine bağlıdır (diğerleri etkin olmayan veya hatta engellenmiş durumdayken). Beynin birçok bölgesinde bulunan bu aktif nöronların türü, düşüncelerimizin içeriğini belirler. Diyelim ki, Donald Trump'ı Oval Ofis'te gördüğümde, bazı nöronlar (alt temporal lobda) yüzüne, diğerleri (üst temporal lobda) sesine ve yine diğerleri (parahipokampal bölgede) ofisinin dekorasyonu. , vb. Tek nöronlar bazı bilgiler sağlayabilir, ancak bir bütün olarak hafıza her zaman birbirine bağlı birkaç sinir hücresi grubu tarafından kodlanır. Diyelim ki iş yerinde bir meslektaşımla karşılaştım. Biraz farklı bir nöron grubunun etkinlik dizisi, onu başkanla ve ofisini ünlü oval odayla karıştırmamamı sağlayacak. Farklı nöron grupları, farklı yüzleri ve yerleri kodlar, ancak bu nöronlar birbirine bağlı olduğundan, Beyaz Saray'ın bir görüntüsü kesinlikle akla Trump'ın yüzünü getirir. Bu numara tanıdık olmayan bir meslektaşla çalışmaz: Onu iş bağlamı dışında - örneğin spor salonunda zar zor tanıyorum.

Şimdi, Başkan'ı Oval Ofis'te gördüğümü ve duygusal sistemlerimin bu deneyimi ezberleyecek kadar önemli bulduğunu varsayalım. Beynim ne yapacak? Bu olayı "düzeltmek" için, yeni aktive olan nöronlar belirgin fizyolojik değişikliklere uğrar. Ara bağlantılarının gücünü değiştirirler, böylece gelecekte aynı nöron grubunun ateşlenme olasılığını artırırlar. Bazı sinapslar fiziksel olarak büyür, bazıları çoğalır. Hedef nöronlar yeni dikenler, terminaller veya dendritler üretebilir. Tüm bu anatomik modifikasyonlar, yeni genlerin saatler, hatta günler içinde ekspresyonunu içerir. Bu değişiklikler öğrenmenin fiziksel temelidir: birlikte hafızanın alt tabakasını oluştururlar.

Sinaptik hafıza bir kez oluştuğunda, nöronlar dinlenebilir: hafıza uykuda, bilinçsiz kalır, ancak sinir ağlarımın anatomisine kazınır. Gelecekte, bu bağlantılar sayesinde, tek bir harici ipucu (örneğin, başkanın ofisinin bir fotoğrafı) orijinal ağda bir dizi sinirsel aktiviteyi tetiklemek için yeterli olacaktır. Bu çağlayan, hafızanın oluşumu sırasında meydana gelene benzer bir sinirsel ateşleme modelini geri yükleyecek ve sonunda Donald Trump'ın yüzünü tanımama izin verecek. Bu teoriye göre, kurtarılan her hafıza bir yeniden yapılanmadır; hatırlama, aynı nöron gruplarında orijinal nöronal ateşleme modelini yeniden üretme girişimidir.

Bu nedenle, hafıza beynin herhangi bir alanına atfedilemez - hepsi olmasa da birçok sinir ağına dağıtılır, çünkü her biri sık sinirsel aktivite modellerine yanıt olarak sinapslarını değiştirebilir. Ancak, tüm sinir sistemleri aynı rolü oynamaz. Birleşik ve anlaşılır bir terminoloji olmamasına rağmen, bugün araştırmacılar en az dört tür bellek ayırt ediyor.

● Çalışan bellek: Zihinsel temsilleri birkaç saniye boyunca aktif halde tutar. Esas olarak parietal ve prefrontal korteksteki diğer, periferik alanlardaki 106 nöronları destekleyen birçok nöronun dostça ateşlenmesi nedeniyle mevcuttur . Bir telefon numarasını akıllı telefona girerken hatırlamamızı sağlayan şey çalışan hafızadır: belirli nöronlar birbirini destekler ve böylece bilgiyi aktif tutar. Bu tür bellek, ağırlıklı olarak sabit bir etkinlik modelinin sürdürülmesine dayanır; bununla birlikte, yakın zamanda, nöronların kısa bir süre için uykuya dalmasına ve hızla aktif duruma dönmesine izin veren kısa süreli sinaptik değişiklikleri de ( 107) içerdiği bulunmuştur. Ne olursa olsun, işleyen bellek saniyelerle sınırlıdır: Dikkatimiz başka bir şey tarafından dağılır çekilmez aktif nöronlar topluluğu dağılır. Çalışan bellek, yalnızca en alakalı, en taze bilgileri depolamak için tasarlanmış beynin arabelleğidir.

● Epizodik bellek: Korteksin altındaki serebral hemisferlerin derinliklerinde bulunan bir yapı olan hipokampus, günlük yaşam olaylarını kaydeder. Hipokampal nöronlar, her bölümün bağlamını hatırlıyor gibi görünüyor: nerede, ne zaman, nasıl ve kime olduğunu kodluyorlar. Olaylar, daha sonra hatırlayabileceğimiz sinaptik değişikliklerle saklanır. Bir cerrahi operasyon sırasında her iki yarım küredeki hipokampusu alınan ünlü hasta G. M. [22] , hatırlama yeteneğini sonsuza kadar kaybetti: sonsuz şimdide yaşadı, zihinsel biyografisine tek bir yeni anı ekleyemedi. Son kanıtlar, hipokampusun her tür hızlı öğrenmeyle ilgili olduğunu göstermektedir. Öğrenilen bilgi benzersiz ise, ister bir olay isterse ilginç bir keşif olsun, hipokampal nöronlar ona belirli bir uyarım dizisi atfederler108 .

● Anlamsal bellek: Anılar sonsuza kadar hipokampusta kalmaz. Geceleri beynimiz onları yeniden üretir ve kortekste yeni bir yere taşır. Orada kalıcı bilgiye dönüşürler: beyin edinilen deneyimden bilgi alır, onu genelleştirir ve dünya hakkında geniş bir bilgi kitaplığına entegre eder. Birkaç gün sonra, cumhurbaşkanının adını hala hatırlıyoruz, ancak nerede ve ne zaman duyduğumuzu hatırlamıyoruz: epizodik bir hafızadan anlamsal bir hafızaya dönüştü. Başlangıçta sadece tek bir bölüm olan şey kalıcı bilgiye dönüştü ve onun sinir kodu hipokampustan karşılık gelen kortikal ağlara geçti109 .

● İşlemsel bellek: Aynı eylemi defalarca tekrarladığımızda (ayakkabılarımızı bağlamak, şiir okumak, saymak, hokkabazlık yapmak, keman çalmak, bisiklete binmek), gelecekte bilgiyi daha hızlı iletmek için kortikal ve subkortikal nöronlar değişikliğe uğrar. ve daha verimli. Sonuç olarak, herhangi bir pasif aktiviteden yoksun bir nöral ateşleme modeli, bir saat gibi hassasiyetle yeniden üretilir. Bu prosedürel hafızadır - alışılmış faaliyetlerle ilişkili sinirsel aktivitenin kompakt, bilinçsiz bir kaydı. Hipokampus prosedürel belleğe katılmaz: düzenli uygulama nedeniyle, anılar, esas olarak özel subkortikal yapılar - bazal ganglionlar dahil olmak üzere örtülü bellek alanında saklanır. Bu nedenle hasta G.M. bilinçli, epizodik, hipokampal aracılı hafızanın yokluğunda bile yeni beceriler kazanabiliyordu. Araştırmacılar ona aynada eline bakarken tersten yazmayı bile öğrettiler. G.M. daha önce bu beceriyi ne kadar süredir uyguladığını hatırlamadığından, bu yeni "sanatın" kendisine ne kadar iyi geldiğini görünce hayrete düştü!

Gerçek sinapslar ve yanlış anılar

Fransız yönetmen Michel Gondry'nin unutulmaz filmi Eternal Sunshine of the Spotless Mind (2004), anıların seçici olarak silinmesi konusunda uzmanlaşmış bir şirket etrafında dönüyor. Gerçekten de, yaşamlarımızı zehirleyen, örneğin savaşçılarda travma sonrası strese neden olan anıları bir şekilde ortadan kaldırabilsek kötü olur muydu? Ya da tam tersine, sahte anıların hayali tuvallerini mi çizelim?

Sinirbilimciler bellekle ilgili sinir ağlarını o kadar iyi incelediler ki Michel Gondry'nin fikri o kadar da fantastik değil. Her iki manipülasyon da, başka bir Nobel ödüllü Profesör Suzumi Tonegawa'nın ekibi tarafından fareler üzerinde gerçekleştirildi. İlk olarak, bilim adamları bir fareyi birkaç hafif elektrik çarpması aldığı bir odaya fırlattı. Daha sonra hayvan bu odadan dikkatlice kaçındı; bu, bu tatsız olayın onun hafızasına kazındığı anlamına geliyordu. Tonegawa'nın meslektaşları bu süreci görselleştirmeyi bile başardılar. Gelişmiş bir iki fotonlu mikroskop kullanarak, herhangi bir zamanda hangi nöronların aktif olduğunu takip edebildiler. Anlaşıldığı üzere, elektrik çarpmasıyla ilişkilendirilen A odası ve kötü bir şeyin olmadığı B odası, hipokampustaki farklı nöron gruplarında aktiviteye neden oldu.

Araştırmacılar daha sonra bu epizodik anıların değiştirilip değiştirilemeyeceğini test etmek için yola çıktılar. Fare fiziksel olarak A odasındayken, bilim adamları onu tekrar zayıf elektrik şoklarına maruz bıraktılar, ancak bu sefer B odasını kodlayan nöron popülasyonunu yapay olarak etkinleştirdiler. Bu yapay koşullandırma şaşırtıcı bir etki yaptı: daha sonra fare B odasına döndüğünde. , korktu ve dondu . Kötü hafıza şimdi, kötü hiçbir şeyin olmadığı B Odası ile ilişkilendirildi . Başka bir deyişle, önemli bir nöron grubunun yeniden etkinleştirilmesi, bir anıyı uyandırmak ve onu yeni bilgilerle ilişkilendirmek için yeterliydi.

Bundan sonra, Tonegawa'nın ekibi kötü anıyı iyi bir anıya dönüştürdü. Travmatik bir hafıza silinebilir mi? Evet. Araştırmacılar, karşı cinsten üyelerin varlığında (bir kazan-kazan durumu) B odası nöronlarını yeniden etkinleştirerek, elektrik şoklarıyla ilişkiyi başarıyla sildi. Fareler artık lanetli B Odası'ndan kaçmıyordu; tam tersine, cinsel partner arıyormuş gibi hararetle onu keşfetmeye başladılar .

Başka bir grup araştırmacı biraz farklı bir strateji kullandı: orijinal nöron grubunu aktive ettiler ve aynı zamanda onları birbirine bağlayan sinapsları zayıflattılar. Birkaç gün boyunca fare, orijinal yaralanmayı 112 hatırlamadı .

Fransız araştırmacı Karim Benchenan da aynı mantıkla uyuyan bir farenin beynine başarılı bir şekilde yeni bir hafıza yerleştirdi 113 . Bir hayvan ne zaman uykuya dalsa, hipokampüsündeki nöronlar, önceki günün anılarını, özellikle de bulunduğu yerleri kendiliğinden yeniden etkinleştirir (bu fenomen hakkında Bölüm 10'da daha fazla konuşacağız). Bu durumdan yararlanmaya karar veren Benchenan, uyuyan bir farenin beyninin hücrede belirli bir yerle ilişkili nöronları yeniden etkinleştirmesini bekledi ve ardından ona zevk nörotransmiteri olan dopamini enjekte etti. Ve - bir mucize hakkında! - fare uyanır uyanmaz tüm pençeleriyle bu yere koştu! Böylece, başlangıçta tarafsız bir konum, bir gecede tamamen farklı bir anlam kazandı - Provence'ın tatlılığı veya ilk aşık olduğumuz yer kadar çekici.

Diğer hayvan deneyleri, bilim adamlarının eğitimin beyin üzerindeki etkilerini taklit etmelerine izin verdi. Bir maymun harfleri, sayıları veya yeni bir enstrümanı öğrendiğinde ne olur? 114 Japon araştırmacı Atsushi Iriki, bir maymunun tırmık kullanmayı öğrenebileceğini ve elle ulaşılamayan yiyecekleri almak için kullanabileceğini gösterdi. Birkaç bin denemeden sonra, hayvan hiçbir şekilde deneyimli bir kumarhane krupiyesinden daha aşağı değildi: Bileğinin bir hareketiyle bir ziyafet çekmesi sadece saniyenin onda birkaçını aldı. Maymun, ikinci, daha uzun bir tırmığı kendisine doğru çekmek ve kafesten çok daha uzakta bulunan yiyeceğe ulaşmak için orta boy bir tırmığı nasıl kullanacağını bile anladı! Bu tür öğrenme - enstrümanda ustalık - beyinde bir dizi değişikliğe neden oldu. Her şeyden önce, insanların el hareketlerini kontrol etmek, yazmak, nesneleri tutmak, çekiç veya pense kullanmak için kullandıkları ön parietal bölgede enerji tüketimi arttı. Buna yeni genlerin ifadesi, artan sinaptik bağlantılar ve dendritik ve akson ağaçlarının aktif dallanması eşlik etti. Bütün bunlar korteksin yüzde 23 kalınlaşmasına yol açtı. Tüm bağlantı demetleri kardinal değişikliklere uğradı: temporal korteks ile birleşme noktasında yeterli bir mesafede bulunan nöronların aksonları birkaç milimetre büyüdü ve daha önce bu hücrelerle teması olmayan ön parietal bölgenin bir bölümünü ele geçirdi.

Yukarıda listelenen değişiklikler, zaman ve mekanda nöroplastisitenin tezahürlerinin mükemmel bir örneğidir. Ana noktaları tekrarlayalım. Yani beynimizde, hatırlamak istediğimiz bir olayı veya kavramı kodlayan bir grup nöron aktive olur. Bu bilgiler nasıl saklanır? İki nöron arasında mikroskobik bir temas noktası olan bir sinapsımız var. İki nöron kısa aralıklarla ateşlendiğinde gücü artar, Hebb'in ünlü kuralı: Birlikte ateşlenen nöronlar birbirine bağlanır. Daha güçlü bir sinaps, çıktısını artıran bir fabrika gibidir: Presinaptik tarafta daha fazla nörotransmitter ve postsinaptik tarafta daha fazla reseptör molekülü toplar. Tabii ki, hepsini barındırmak için boyut olarak büyür.

Nöron öğrendikçe şekli de öğrenir. Sinapsın bulunduğu dendritin yerinde "dendritik omurga" adı verilen mantar şeklinde bir yapı oluşur. Gerekirse, ilkini çoğaltan ikinci bir sinaps belirir. Aynı nöron tarafından oluşturulan diğer sinapslar da güçlenir 115 .

Böylece, uzun süreli öğrenme ile beynin anatomisi değişir. Mikroskopideki son gelişmeler - özellikle lazerlere ve kuantum fiziğine dayalı iki fotonlu mikroskoplar - sayesinde, bahardaki ağaçlar gibi sinaptik ve akson terminallerinin nasıl büyüdüğü doğrudan görülebilir. Dendritik ve aksonal değişiklikler birlikte oldukça önemli olabilir - birkaç milimetre mertebesinde. Bu durumda, MRI kullanılarak tespit edilebilirler. Bir müzik aleti çalma 116 , okuma 117 , hokkabazlık 118 , hatta büyük bir şehirde 119 taksi kullanma becerilerinde ustalaşmak, korteksin gözle görülür bir şekilde kalınlaşmasına ve çeşitli alanlarını birbirine bağlayan bağlantıların güçlendirilmesine yol açar: beyin otoyollarının "kapasitesi" daha yüksekse, onları daha sık kullanırız.

Sinapslar öğrenmenin en iyi örneğidir, ancak beyindeki değişimin tek mekanizması kesinlikle değildir. Öğrendiğimizde, yeni sinapsların oluşumu, nöronların hem aksonlarda hem de dendritlerde ek dallar oluşturmasına neden olur. Sinapstan makul bir mesafede, aksonlar kendilerini özel bir kılıf - miyelin ile çevreler. Miyelin, elektrik kablolarını yalıtmak için kullanılan yapışkan banta benzer. Bir akson ne kadar çok kullanılırsa, bu kılıf o kadar çok katman içerir ve yalıtım o kadar yüksek olur, bu da bilginin daha hızlı iletilmesine izin verir.

Nöronlara ek olarak, oyunda öğrenme adı verilen başka hücreler de vardır. Öğrenme sürecinde, nöronları besleyen ve iyileştiren gliyal hücreler de dahil olmak üzere tüm çevre dönüştürülür. Onlara oksijen, glikoz ve besin sağlayan damar ve arter ağı bile değişiyor. Sonunda, yalnızca bağlantıların kendileri değil, aynı zamanda onları destekleyen altyapı da değiştirilir.

Bazı araştırmacılar, sinapsların tüm öğrenmenin gerekli aktörleri olduğu konusunda hemfikir değiller. Son veriler, beyincikte bulunan özel nöronlar olan Purkinje hücrelerinin zaman aralıklarını hatırlayabildiğini ve sinapsların bu süreçte hiçbir rol oynamadığını gösteriyor: bu fenomen doğada tamamen hücre içi gibi görünüyor 120 . Beyinciğin, evrim yoluyla edindiğimiz ve sinapslara dayanmayan başka bir mekanizma ile bellekteki zamanı ölçmekte uzmanlaşması oldukça olasıdır. Her serebellar nöronun, muhtemelen DNA'sındaki kararlı kimyasal değişikliklerden dolayı, kendi başına birkaç zaman aralığı depolayabildiği varsayılmaktadır.

Başka bir araştırma hattında, bilim adamları, insan beyninin yetenekli olduğu en karmaşık öğrenme türlerinde sinaptik ve diğer değişikliklerin nasıl bir rol oynadığını anlamaya çalışıyorlar. Her şeyden önce, elbette, "düşünme diline" dayalı öğrenmeden ve mevcut kavramların hızlı bir şekilde yeniden birleştirilmesinden bahsediyoruz. Gördüğümüz gibi, geleneksel yapay sinir ağı modelleri, değişen milyonlarca sinapsın sayıları, nesneleri veya yüzleri tanımamıza nasıl izin verdiği konusunda aşağı yukarı makul bir açıklama sağlar. Bununla birlikte, sinaptik değişikliklerin konuşmanın edinilmesine veya matematiksel kavramların edinilmesine tam olarak nasıl katkıda bulunduğuna dair hala gerçekten tatmin edici bir model yoktur. Matematik derslerinde öğrendiğimiz sinapslardan sembolik kurallara geçiş hala bir muamma. Bu nedenle herkesi açıkça düşünmeye çağırıyorum: Beynimizin anıları depoladığı biyolojik kodları tam olarak anlamaktan hâlâ çok uzağız.

Öğrenmenin temel unsuru olarak beslenme

Kesin olan bir şey var: Öğrendiğimizde beynimizde büyük ölçekli biyolojik dönüşümler meydana geliyor. İlgili tüm nöronların sadece dendrit ve akson yapı iskeleleri değil, aynı zamanda onları çevreleyen glial hücreler de değişir. Tüm bu dönüşümler zaman alır. Her öğrenme deneyimi, birkaç gün sürebilen bir dizi biyolojik değişiklik gerektirir. Plastisiteden sorumlu çok sayıda genin ifadesi, hücrelerin yeni sinaps, dendrit ve akson oluşumu için gerekli proteinleri ve zarları üretmesine neden olur. Bu süreç son derece enerji yoğundur: küçük bir çocuğun beyni, vücudun enerji dengesinin yüzde 50'sini tüketir. Glikoz, oksijen, vitaminler, demir, iyot, yağ asitleri - bunlar ve diğer birçok besin olmadan beyin büyümesi imkansızdır. Beyin sadece entelektüel uyarımla beslenmez. Saniyede birkaç milyon sinaps yapmak ve yok etmek için dengeli beslenmeye, oksijene ve egzersize ihtiyaç duyar121 .

Gelişmekte olan beynin beslenme ihtiyaçları, Kasım 2003'te İsrail'de yaşanan üzücü bir hikaye ile gösterilmektedir. Sadece bir gecede, ülke çapındaki çocuk hastaneleri bilinmeyen bir hastalığa sahip düzinelerce bebeği aldı122 . Hepsinin ciddi nörolojik semptomları vardı: uyuşukluk, kusma, görme ve aktivite bozuklukları. Bazıları komaya girdi; ikisi öldü. Zamana karşı bir yarış başladı: Bu yeni hastalık nedir ve ani gelişimine ne sebep oldu?

Sonunda, tüm hasta çocukların aynı soya sütü tozuyla biberonla beslendiği ortaya çıktı. Formülünün analizi, en büyük korkularını doğruladı. Etikete göre, sütün B1 vitamini olarak bilinen 385 miligram tiamin içermesi gerekiyordu . Aslında, o hiç orada değildi. Üretici, 2003'ün başlarında karışımın bileşiminin değiştiğini itiraf etti: ekonomik nedenlerle artık süte tiamin eklenmedi. Ancak bu vitamin beyin için gerekli bir besindir. Tiamin vücutta birikmediği için diyette yokluğu hızla ciddi eksikliğe yol açar.

Nörologlar, yetişkinlerde tiamin eksikliğinin, çoğunlukla ağır içicileri etkileyen ciddi bir nörolojik bozukluğa, Wernicke-Korsakoff sendromuna neden olduğunu zaten biliyorlardı. Akut fazda, bazı durumlarda ölümle sonuçlanan Wernicke ensefalopatisinin gelişimi mümkündür. Karışıklık, rahatsız göz hareketleri, hareketleri koordine edememe ve uyanıklık eksikliği, bazen komaya ve ölüme yol açar ... hastalığın semptomları her yönden İsrail'deki bebeklerde gözlemlenenlere benzerdi.

Terapötik müdahalenin sonuçları nihai kanıt olarak hizmet etti. Çocuklar tekrar B1 vitamini almaya başlar başlamaz durumları düzeldi ve birkaç gün sonra eve dönebildiler. Çeşitli tahminlere göre, altı yüz ila bin İsrailli bebek, iki veya üç hafta boyunca tiamin eksikliği yaşadı. Dengeli bir diyete geri dönmek hayatlarını kurtardı. Ancak yıllar sonra, altı ya da yedi yaşındayken hemen hemen herkes ciddi konuşma sorunları geliştirdi. Bu çocukların yaklaşık altmışını inceleyen İsrailli psikolog Naama Friedman, çoğunun, sözlü ve yazılı konuşmayı anlama ve oluşturmadaki bozukluklarla karakterize olduğunu buldu. En belirgin anormallikler dilbilgisi alanında gözlemlendi: bir cümleyi okuduktan veya duyduktan sonra çocuklar kimin kiminle ne yaptığını güçlükle anlayabildiler. Bir resme resim yazısı yazmak kadar basit bir şey bile (örneğin bir koyun resmi) zorlayıcıydı. Bununla birlikte, kavramsal süreç bozulmamış görünüyordu: örneğin, çocuklar bir yün yumağını bir aslanla değil, bir koyunla doğru bir şekilde ilişkilendirdiler. İstihbarat dahil diğer tüm göstergeler normaldi.

Bu olay, nöroplastisitenin sınırları olduğunun en iyi kanıtıdır. Dil edinimi açıkça bebek beyninin inanılmaz esnekliğine dayanmaktadır. Herhangi bir yürümeye başlayan çocuk, Çince tonlarından Bantu tıklamalarına kadar dünyadaki herhangi bir dili öğrenebilir: beyni, belirli bir dil ortamına dalmaya tepki olarak buna göre değişir. Ne yazık ki, bu plastisite sonsuz değildir ve sihirli değildir: belirli beslenme ve enerji maliyetleri gerektiren tamamen maddi bir süreçtir. Birkaç haftalık yoksunluk bile kalıcı bozulmalara yol açabilir. Beynin organizasyonu modüler olduğundan, bozukluklar dilbilgisi veya kelime bilgisi gibi bir bilişsel alanla sınırlı olabilir. Pediatrik literatür bu tür örneklerle doludur. Örneğin, fetüsün alkole maruz kalmasından kaynaklanan fetal alkol sendromundan bahsedebilirim. Alkol, vücutta ve beyinde malformasyonlara neden olan bir teratojendir; Gelişen sinir sistemi için bu, hamilelik boyunca kaçınılması gereken gerçek bir zehirdir. Dendritik ağaçların büyümesi için beyin bahçesine ihtiyaç duyduğu tüm besinler sağlanmalıdır.

Sinaptik plastisitenin olasılıkları ve sınırlamaları

Fakat iyi beslenmiş bir beyin ne kadar plastiktir? Deneyimin etkisi altında anatomisini tamamen yeniden inşa edebilir, kökten değiştirebilir mi? Cevap hayır. Plastisite uyarlanabilir bir değişkendir. Öğrenmek için temeldir, ancak bizi biz yapan genetik kısıtlamaların, bir dizi sabit genom ve benzersiz deneyimlerin ötesine geçemez.

Girişte çalışmalarıyla daha önce tanıştığımız genç bir sanatçı olan Niko'dan bahsetmenin zamanı geldi (bkz. renkli resim 1). Niko, muhteşem resimlerini sadece bir yarım küre kullanarak boyar - sol. Üç yıl yedi aylıkken, dayanılmaz epilepsiyi sona erdirmek için "hemisferektomi" [23] adı verilen bir cerrahi operasyon geçirdi.

Ailesi, doktorları ve Harvard Eğitim Enstitüsü araştırmacısı Antonio Battro'nun desteği sayesinde Nico, Buenos Aires'te ilkokula ve ardından Madrid'de bir okula devam edebildi ve on sekiz yaşına kadar okudu. Şu anda sözlü ve yazılı konuşma, hafıza ve uzamsal becerileri kusursuz. Hatta bilgi teknolojisi alanında üniversite diploması aldı. Ve en önemlisi - çizim ve boyama konusunda inanılmaz bir yeteneği var.

Bu beyin plastisitesine iyi bir örnek mi? Kuşkusuz, Niko'nun sol yarımküresi, normal bir insanda geleneksel olarak sağ yarımküre ile ilişkilendirilen birçok işlevi üstlenmiştir. Örneğin Niko, tüm resmi bir bütün olarak değerlendirebilir ve çizimin mekansal düzenlemesini kopyalayabilir; ironiyi anlar, tonlamaları hassas bir şekilde alır ve konuştuğu kişilerin düşüncelerini tahmin edebilir. Bir yetişkin böyle bir ameliyat geçirecek olsaydı, bu işlevler muhtemelen sonsuza kadar kaybolurdu.

Bununla birlikte, küçük Niko'nun beyin esnekliği, büyük ölçüde diğer tüm çocukların sahip olduğu aynı sinir ağlarıyla sınırlıydı. Niko'yu bir dizi testle inceledikten sonra, edindiği tüm yeteneklerini, olağan düzenini bozmadan sağlam sol yarımküreye sıkıştırabildiğini gördük. Geleneksel olarak tüm sağ taraflı işlevler, her zamanki konumlarına simetrik olarak sol yarımküreye taşınmıştır! Örneğin, yüzlere yanıt veren ve genellikle sağ temporal lobda bulunan kortikal nöronlar, Niko'da aynı yerde, sadece sol temporal lobda (sağlıklı çocuklarda korteksin bu alanı da bulunur) yüzlere tepki verir, ancak çok zayıf). Böylece, Niko'nun beyni yeniden yapılandırılsa da, önceden var olan ve tüm insanlar için ortak olan organizasyonu korudu. Anne karnında oluşan ve her çocuğun beyninden geçen temel lif demetleri, öğrenmenin evrensel kortikal haritanın dar sınırlarının ötesine geçmesini engellemiştir.

Beyin plastisitesinin olanakları ve sınırları özellikle görsel yeteneklerde belirgindir. Nico'nun hemianopsi uzmanı olmasına şaşmamalı. Aslında vizyonu iki kısma ayrılmıştır: sağ yarıda (her iki gözle) mükemmel bir şekilde görür ve solda tamamen kördür. Niko bir nesneye baktığında, sağ taraf tamamen normal görünürken sol taraf görünmez kalır; Niko'nun onu görebilmesi için bakışlarını değiştirmesi veya başını çevirmesi gerekir. Gerçek şu ki, görsel yolların kesişmesi nedeniyle, genellikle sağ yarımküreye düşen görsel alanın sol yarısından gelen sinyaller Niko'daki boşluğa düşer ve işlenemez. Yirmi yıllık görsel deneyimden sonra bile, Niko'nun beyni bu temel sorunu asla telafi edemedi. Açıkçası, iki faktör görme alanının sol kısmında görme kaybına yol açtı: görsel bağlantıların mütevazı bir plastisitesi ve beynin bu bölümünün gelişiminde erken bir duraklama.

baş harflerinden tanıdığımız on yaşında bir kız çocuğu , A.G. gebelik haftası. Başka bir deyişle, A. G. neredeyse tüm yaşamını sağ yarım küre olmadan yaşadı. Erken plastisite beynini temelden değiştirdi mi? Hayır, ancak Niko'dan farklı olarak AG, eksik sağ yarımküreye yansıtılması gereken görsel alanın sol tarafındaki zayıf ışığı, şekli ve hareketi ayırt edebilir. Görüşü ideal olmaktan uzak, ancak görüş alanının merkezine yakın bir alanda ışığı ve hareketi yakalıyor. Beyin tomografisi, görme alanlarının kısmen yeniden yapılandırıldığını gösteriyor (bkz. renkli resim 11). Böylece, sağlam sol yarımkürenin arkasında, oksipital kortekste, dünyanın sağ tarafının tamamen normal bir haritasını ve ayrıca sol tarafa tepki veren küçük anormal alanları bulmak mümkün oldu. Görünüşe göre, tamamen kör olması gereken retinanın yarısından gelen aksonlar, beynin diğer tarafını istila etmişler. Bu, doğum öncesi plastisitenin aşırı bir tezahürüdür, ancak o zaman bile yeniden yapılanma sadece kısmidir ve normal görüşü yeniden sağlamak için yeterli değildir. Görsel sistem katı genetik kısıtlamalara tabi olduğundan, plastisite yalnızca dar sınırları içinde çalışır.

Fakat bu genetik sınırlar ne kadar ileri götürülebilir? Bir deneyde, MIT nörobilimci Mriganka Sur gelinciklerin işitsel korteksini görsel bir kortekse dönüştürmeyi başardı 124 . Bunu yapmak için, küçük bir cerrahi müdahale sırasında, kokleadan işitsel kortekse giden fetüsün işitsel yollarına zarar verdi. Bu tür gelincikler kaçınılmaz olarak işitmelerini kaybettiler, ancak daha sonra ilginç bir yeniden yönlendirme meydana geldi ve görsel lifler bağlantısız işitsel devreyi işgal etti. Sonuç olarak, işitmeden sorumlu olması gereken korteksin tüm alanı görsel görüntülere yanıt vermeye başladı. Normal görsel korteks gibi, düz çizgilere yönlendirilmiş ışığa duyarlı nöronların bütün bir haritasını içeriyordu. Sinapslar bu yeni konfigürasyona uyarlandı ve başlangıçta işitme için tasarlanmış, ancak görsel işlemciler olarak yeniden tasarlanan nöronlar arasındaki korelasyonları kodlamaya başladı.

Bu temelde, serebral plastisitenin kitlesel yeniden yapılanmaya yol açtığı ve "boş levha" teorisinin en ateşli savunucularının iddia ettiği gibi "korteksi organize eden" deneyim olduğu sonucuna mı varacağız? 125 Şaşırtıcı bir şekilde Sur, tam tersi bir sonuca varıyor. Bunun patolojik bir durum olduğu ve yeniden yapılanmanın mükemmel olmaktan uzak olduğu konusunda ısrar ediyor: işitsel korteksteki görsel haritalar olması gerektiği kadar farklı değil. Görsel korteks, görmeyi desteklemek için genetik olarak uyarlanmıştır. Normal gelişim sırasında, korteksin tüm alanları çok sayıda genin kontrolü altında çok erken özelleşir. Akson büyümesinin yönü, gelişmekte olan beyindeki protoharitalara göre kimyasal olarak önceden belirlenir. Gelen sinyallerin artan etkisine ancak yolculuğun sonunda maruz kalırlar ve onlara uyum sağlayabilirler. Nöral goblen sabittir - sadece küçük ama önemli dikişler değişikliğe tabidir.

Ayrıca, sinapslardaki her değişikliğin - nöronal aktivitenin neden olduğu bir değişikliğin bile - çevresel etkilerin sonucu olmadığını anlamak gerekir. Beyin kendini organize etmek için sinaptik plastisiteyi de kullanabilir . İlk aşamalarda, herhangi bir dış etkinin yokluğunda, içeriden faaliyet kalıpları üretir. Sinaptik plastisite ile birleştirilen bu aktivite kalıpları daha sonra sinirsel bağlantılar oluşturmak için kullanılır. Fetal gelişim sırasında hiçbir duyusal bilgi alınmaz, ancak beyin, kaslar ve hatta gözün retinası zaten kendiliğinden aktiftir (bu nedenle fetüs hareket eder). Nöronlar uyarılabilir hücrelerdir: kendiliğinden ateşlenebilirler ve aksiyon potansiyelleri kendilerini güçlü dalgalar halinde organize eder. Böylece, fetal retinada, kelimenin tam anlamıyla herhangi bir görsel bilgi taşımasalar da, korteksin görsel haritalarının düzenlenmesine yardımcı olan rastgele sivri dalgalar düzenli olarak üretilir 126 . Bu nedenle, gelişimin erken aşamalarında sinaptik plastisite, dış dünya ile herhangi bir etkileşim gerektirmez. Doğa (kalıtım) ve çevre arasındaki sınır, ancak hamileliğin üçüncü üç aylık döneminde giderek bulanıklaşır: Bu zamanda, zaten oldukça iyi oluşturulmuş olan beyin hem iç hem de dış dünyaya uyum sağlamaya başlar.

Doğumdan sonra bile nöronlar, duyusal sinyallerle ilişkili olmayan rastgele dürtüler üretmeye devam eder. Bu içsel aktivite duyu organlarının etkisi altında çok yavaş gelişir. Bu süreç en iyi "Bayes beyni" 127'nin teorik çerçevesi içinde tanımlanabilir . İlk içsel aktivite, istatistikçilerin ön olasılık dediği şeydir : Çevre ile herhangi bir etkileşimden önce beynin beklentileri, evrimsel varsayımları. Bu varsayımlar daha sonra çevresel ipuçları tarafından düzeltilir ve birkaç aylık yaşamdan sonra, kendiliğinden sinirsel aktivite, istatistikçilerin sonsal olasılık dediği şeye benzemeye başlar : orijinal olasılık dağılımı, gerçek dünya istatistiklerini daha doğru yansıtacak şekilde değişti. Beyin geliştikçe, sinir ağlarımızda yer alan dahili modeller, duyusal girdileri hakkında istatistikler toplar ve gelişir. Nihai sonuç, bir uzlaşmadır, orijinal organizasyon içinde mevcut olan en iyi dahili modelin bir seçimidir.

Hassas dönem nedir?

Yukarıda gördük ki beynin plastisitesi bir yandan harikalar yaratıyor, öte yandan çok sınırlı. Biz yaşadıkça, büyüdükçe ve öğrendikçe tüm bağlantılar değişebilir ve değişmelidir. Bununla birlikte, ana olanlar doğumdan önce oluşur ve hepimiz için özünde aynı kalır. Öğrendiğimiz her şey, mikro şebeke seviyesinde, nadiren birkaç milimetreden fazla olan küçük ayarlamaların sonucudur. Nöronların olgunlaşma sürecinde, terminal dallarının yeni terminaller oluşturmasına ve diğer hücrelerle temas kurmasına rağmen, bu bağlantılar genetik olarak belirlenen sınırlar içinde kalır. Çevresel etkilere yanıt olarak, sinir yolları yerel bağlantılarını, güçlerini ve miyelinleşmelerini değiştirebilir, kendilerini bilgi iletimini kolaylaştıran yalıtkan bir kılıfla çevreleyebilirler, ancak kendilerini istedikleri zaman yeniden yönlendiremezler.

Uzak bölgeler arasındaki bağlantı üzerindeki uzamsal sınırlamaya ek olarak, zamansal bir sınırlama da vardır: beynin birçok bölgesinde, plastisite yalnızca hassas dönem olarak adlandırılan belirli bir aralıkta maksimumdur. Hassas dönem erken çocuklukta başlar ve genellikle birkaç yıl sürer. Kesin zamanlama değişir: duyusal alanlar maksimum plastisitelerine bir veya iki yaş civarında ulaşırken, prefrontal korteks gibi daha yüksek dereceli alanlar çocukluk ve hatta erken ergenliğe ulaşır. Kesin olan bir şey var: plastisite yaşla birlikte azalır; Sonuç olarak, öğrenme tamamen durmasa da gözle görülür şekilde daha zor hale gelir .

Yaşamın ilk iki yılında sinir ağaçları çok hızlı büyür ve yoğun çalılıklar oluşturur. İki yaşındaki bir çocuğun beynindeki sinaps sayısı bir yetişkininkinin neredeyse iki katıdır. Gelişim sürecinde, dendritik ağaçlar düzenli olarak budanır: faydalı sinapslar korunur ve çoğaltılır ve gereksiz olanlar elimine edilir.

Küçük çocukların gerçekten makine öğrendiklerini söylememin nedeni, beyinlerinin ilk yıllarında inanılmaz sinaptik plastisiteye sahip olmasıdır. Piramidal nöronların dendritleri, baş döndürücü bir hızla çoğalır. Doğumda, çocuğun kabuğu bir kasırgadan sonra bir ormana benzer - bazı yerlerde çıplak gövdeli bir çorak arazi. Bununla birlikte, altı ay sonra hiçbir iz kalmaz: sinirsel bağlantılar ve dallar gerçek bir orman oluşturana kadar çoğalır129 .

Nöral ağaçların bu aşamalı karmaşıklaşması, ortamın beyinde iz bıraktığını ve veri biriktikçe büyümesine neden olduğunu gösterebilir. Ancak gerçekte işler çok daha karmaşıktır. Olgunlaşmamış beyinde sinapslar öğrenmeyle doğru orantılı olarak oluşmaz. Oldukça fazla üretilirler; çevrenin rolü, organizmaya yararlarına bağlı olarak bu sinapsları korumak veya yok etmektir. Erken çocukluk döneminde sinaps yoğunluğu yetişkinliktekinin iki katıdır. Korteksin her bölgesinde, sürekli aşırı üretim dalgalarını, işe yaramaz sinapsların seçici olarak ortadan kaldırılması veya tersine, bu sinapsların ve değerlerini kanıtlamış dendritik ve aksonal dalların çoğaltılması izler. Bir dahaki sefere küçük bir çocuk gördüğünüzde bunu hatırlayın: Her saniye beyninde birkaç milyon sinaps oluşturulur veya yok edilir. Bu hareketlilik telaşı, hassas dönemlerin varlığını büyük ölçüde açıklıyor. Erken çocukluk döneminde dendritik ve sinaptik sistemler hala çok esnektir; beyin yaşlandıkça bu esneklik azalır. Olgun beyinde, öğrenme marjinal değişikliklere indirgenir.

Sinaptik aşırı üretim ve budama patlamalarının her yerde aynı anda meydana gelmemesi kayda değerdir 130 . Birincil görsel korteks, diğer duyusal alanlar gibi, yüksek seviyeli alanlardan çok daha hızlı olgunlaşır. Düzenleme ilkesi, alt duyusal alanlarda kortikal organizasyonu sabitleyerek girdilerin hızlı stabilizasyonu gibi görünüyor. Prefrontal korteks gibi kortikal hiyerarşide daha yüksek alanlar, çok daha uzun süre dönüşüme muktedir kalır ve en son stabilize olur: ergenlik boyunca ve sonrasında değişmeye devam ederler. İnsanlarda, görsel kortekste sinaptik aşırı üretimin zirvesi yaklaşık iki yaşında, işitsel kortekste üç ya da dört yaşında ve prefrontal kortekste beş ila on yaşında 131 sona ermektedir . Aksonların etrafında yalıtkan bir kılıfın oluşumu olan miyelinasyon, aynı modeli takip eder132 . Duyusal nöronlar ilk miyelinleşenlerdir. Sonuç olarak, görsel bilginin işlenmesi çarpıcı biçimde hızlanır: bilginin retinadan görsel alanlara iletilmesindeki gecikme, yaşamın ilk birkaç haftasında saniyenin dörtte birinden onda birine düşer 133 . Soyut düşünme, dikkat ve planlama bölgesi olan frontal kortekse yansıtılan lif demetlerinin izolasyonu çok daha yavaştır. Uzun yıllar boyunca küçük çocukların beyinleri hibrittir: duyusal ve motor nöronları oldukça olgundur, yüksek bölgeler ise miyelinsiz nöronların yavaş hızında çalışmaya devam eder. Bu nedenle, yaşamlarının ilk yılında, bir yüzün varlığı gibi temel bilgilerin farkına varmaları yetişkinlerden dört kat daha uzun sürer134 .

Art arda sinaptik aşırı üretim ve miyelinasyon dalgaları ile zamanla, öğrenme için hassas dönemler başlar ve biter. Alt duyusal alanlar, öğrenme yeteneklerini ilk kaybedenler arasındadır. Hem insanlarda hem de hayvanlarda en çok çalışılan örnek binoküler görmedir 135 . Derinliği hesaplamak için görsel sistem her iki gözden gelen bilgileri birleştirir. Bununla birlikte, bu "binoküler füzyon", yalnızca görsel korteks, kedilerde birkaç ay ve insanlarda birkaç yıl süren iyi tanımlanmış bir hassas dönem boyunca her iki gözden yüksek kaliteli sinyaller aldığında meydana gelir. Bu süre zarfında bir göz kapalı kalırsa, kötü görürse veya şiddetli şaşılık nedeniyle yer değiştirirse, bilgilerin birleştirilmesinden sorumlu kortikal nöron ağı oluşmaz ve kusur kalıcı hale gelir. Bu nedenle "ambliyopi" veya "göz tembelliği"nin yaşamın ilk yıllarında, ideal olarak üç yaşından önce düzeltilmesi gerekir.

Bir diğer hassas dönem, anadilimizin seslerine hakim olmamızı sağlar. Burada bebekler şampiyondur: doğduklarında tüm dillerin tüm seslerini ayırt ederler. Nerede doğdularsa ve genetik kökenleri ne olursa olsun, ihtiyaçları olan tek şey kendilerini bir dil banyosuna (tek dilli, iki dilli veya hatta üç dilli) daldırmaktır ve birkaç ay içinde işitme duyuları her yerde konuşulan dilin fonolojisine uyum sağlayacaktır. Yaşlandıkça, bu harika yeteneği kaybederiz. Gördüğümüz gibi, Japonlar tüm hayatlarını İngilizce konuşulan bir ülkede yaşayabilirler, ancak [r] sesini [l] sesinden ayırt etmeyi asla öğrenemezler, her zaman çalmayı put ile , boynuzları kaşıkla , romu levye ile karıştırırlar . Doğru, İngilizler ve Amerikalılar daha iyi değiller: anadili İngilizce olanlar olarak, ünsüz sesin [t] dental ve retroflex versiyonlarını (her ne kadar Hintçe konuşanlar için tükürme zamanı gelmiş olsa da) ve Fince ve Japoncanın kısa ve uzun ünlüleri ya da dört çeşit Çin tonu.

Araştırmalar, bu yeteneğimizi yaşamın ilk yılının sonunda kaybettiğimizi gösteriyor 136 . Bebeklik döneminde, duyduklarımız hakkında bilinçsizce istatistikler topluyoruz ve beynimiz başkaları tarafından kullanılan ses birimlerinin dağılımına uyum sağlıyor. Yaklaşık on iki ayda, bu süreç kaybolur ve beynimizde bir şey "kırılır": öğrenme yeteneğimizi kaybederiz. Olağanüstü durumlar dışında, kendimizi bir daha asla Japonca, Fince veya Hintçe konuşanlar olarak göremeyeceğiz - bundan böyle fonolojimiz (neredeyse) değişmez. Bir yetişkinin yabancı dildeki sesleri ayırt etme yeteneğini yeniden kazanması büyük çaba gerektirir. Yetişkin bir Japon, ancak yoğun pratik ve [r] ve [l] arasındaki farkların belirgin bir şekilde abartılmasıyla bu sesler arasındaki farkı duymayı öğrenebilir ve daha sonra zamanla, onları ayırt etme yeteneğini kısmen geri yükleyebilir 137 .

Bu yüzden bilim adamları kritik dönemden değil hassas dönemden bahsediyorlar: öğrenme yeteneği azalır, ancak asla tamamen kaybolmaz. Yetişkinlerde, yabancı fonemleri elde etme yeteneği önemli ölçüde değişir. Çoğumuz için bir yetişkin olarak bir yabancı dili doğru konuşmaya çalışmak kolay bir iş değildir. Bu yüzden ABD'deki çoğu Fransız, Pembe Panter'deki (Vere iz ze téléfawn?) Müfettiş Clouseau gibi konuşur. Bununla birlikte, bazı kişilerin yabancı dillerin fonolojisinde ustalaşma becerisini elinde tutması dikkate değerdir; bu yetkinliğin kısmi bir tahmincisi, onların işitsel korteksindeki 138 bağlantıların boyutu, şekli ve sayısı olabilir . Böyle şanslı kişilerin beyinlerinde, daha esnek bir dizi bağlantı sabitlenmiş gibi görünüyor - ancak bu, kuraldan çok istisnadır.

Bir yabancı dilin fonolojisinde ustalaşmak için hassas dönem hızla sona erer: iki veya üç yaşındaki bir çocuk, sadece birkaç aylık bir bebekten çok daha az yetkindir. Dilbilgisi edinimi gibi daha yüksek düzeyde konuşma işleme, ergenliğe kadar biraz daha esnek kalır. Araştırmalar, yabancı bir ülkeye göçmen veya evlatlık olarak gelen çocukların yeni bir dili mükemmel bir şekilde konuşabildiğini, ancak hafif bir yabancı aksan ve ara sıra sözdizimsel hataların çoğu zaman gerçek kökenlerini ele verdiğini gösteriyor. Her ikisi de ülkeye üç ya da dört yaşında giren çocuklarda neredeyse fark edilmez, ancak ergenlik ya da yetişkinlik döneminde göç eden gençlerde güçlü bir şekilde telaffuz edilir139 .

Yakın zamanda bir bilimsel dergide yayınlanan bir makalenin yazarları, İnternet'teki milyonlarca ikinci dil öğrenen kişiden veri topladı ve bunu ortalama bir kişinin dil öğrenme eğrisini modellemek için kullandı 140 . Elde edilen sonuçlar, dilbilgisine hakim olma yeteneğinin çocukluk boyunca yavaş yavaş azaldığını ve on yedi yaşından sonra keskin bir şekilde düştüğünü göstermektedir. Öğrenme zaman aldığından, araştırmacılar on yaşından önce ikinci bir dile başlamayı tavsiye ediyor ve ayrıca sınıfta veya televizyonda yabancı dil öğrenmeye kıyasla yeni bir dil ortamına dalmanın daha etkili olduğunu vurguluyor. İkincisi şaşırtıcı değil: gerçek sosyal etkileşimlerde (örneğin, öğle yemeği yemek veya otobüse binmek) yeni bir dil konuşmanız gerekiyorsa, çok daha hızlı başaracaksınız. Yine, ne kadar erken olursa o kadar iyi: dilbilgisi öğrenimi için beyin plastisitesi ergenliğin sonunda keskin bir şekilde düşüyor gibi görünüyor (tek sorun plastisite olmasa da; motivasyon ve sosyalleşmeyle ilgili diğer faktörler de muhtemelen bir rol oynuyor).

Şimdiye kadar, ikinci bir dilin gelişimini düşündük. Bu yetkinliğin, on yıldan fazla bir süre içinde nispeten yavaş bir şekilde azaldığını ve asla sıfıra düşmediğini unutmayın. Belki de bütün mesele, zaten bir dilde ustalaşmış bir beyin tarafından uygulanmasıdır. Peki ya yaşamın ilk yıllarında bir çocuk herhangi bir dille temastan yoksun kalırsa ne olur? Efsaneye göre bu soruyu ilk soran Firavun Psammetichus'du. İki çocuğu bir çobanın bakımına bıraktı ve onlarla konuşmasını kesinlikle yasakladı - ve yine de her iki çocuk da sonunda ... Frig dilinde konuştu! Bu "deney" 13. yüzyılda İmparator II. Frederick, 15. yüzyılda İskoçya Kralı IV. (Lacancı psikanalistler bu hikaye için çıldırırlar.)

Bir yabancı dile hakim olma yeteneği yaşla birlikte keskin bir şekilde azalır, bu da beyin plastisitesinin maksimuma ulaştığı hassas dönemin kapandığını gösterir. Bir dili ne kadar geç öğrenmeye başlarsanız, o dili aksan ve gramer hataları olmadan konuşma şansınız o kadar düşük olur (en üstteki resme bakın). Tersine, üvey çocuklar ayrılmadan önce kendi ülkelerinde ne kadar uzun süre kalırlarsa, beyinleri ana dillerinin uykuda, bilinçsiz bir izini o kadar uzun süre tutar (bkz. alttaki şekil).

Ne yazık ki, bu tür masallara gerek yok, çünkü bu tür durumlar dünyanın tüm ülkelerinde oldukça düzenli olarak ortaya çıkıyor: sağır çocuklar her yerde doğuyor. Onlara yardım edilmezse, sonsuza dek sessizliğin tutsağı olarak kalacaklar. Bugün, onlara yaşamın ilk yılında gerekli konuşma uyarımını sağlamanın ne kadar önemli olduğunu biliyoruz. Bu, en doğal görünen işaret dili (işaret dilleri gerçek dillerdir ve bunları konuşan çocuklar oldukça normal gelişir) veya çocukta işitmeyi kısmen geri kazandıran bir koklear implant varsa normal dil olabilir. Yine, çalışmalar hızlı bir şekilde önlem alınması gerektiğini gösteriyor 141 : sekiz ay sonra implant alan çocukların sözdiziminde kalıcı eksiklikler var. Özellikle bazı unsurların yeniden düzenlendiği cümleleri anlamakta güçlük çekerler. Bu fenomene "sözdizimsel hareket" denir. “Bana büyükanne tarafından taranan kızı göster” cümlesinde, ilk “kız” isminin aslında “taraklama” fiilinin öznesi değil nesnesi olduğu tüm çocuklar için açık değildir. Bir veya iki yaşından büyük olan çocuklar bu tür önerileri anlamazlar ve bir kızın saçını tarayan bir büyükannenin resmi ile büyükannesinin saçını tarayan bir kız resmi arasında seçim yapamazlar.

Görünüşe göre erken çocukluk, sözdizimsel hareketin gelişimi için önemli bir aşamadır: herhangi bir dilsel etkileşimin yokluğunda, sözdiziminin bu yönü için beyin plastisitesi yaşamın ilk yılının sonunda azalmaya başlar. 2003'te İsrail'de neredeyse ölmek üzere olan bebekleri düşünün: Birkaç haftalık tiamin yoksunluğu, sözdizim anlayışlarını kalıcı olarak kaybetmek için yeterliydi. Mowgli çocukları ve istismara uğramış çocuklar üzerinde yapılan çalışmalarda da benzer sonuçlar bulunmuştur. Birincisi arasında, her şeyden önce, Aveyron'un ünlü Victor'undan (c. 1788-1828), ikincisi arasında, kilerde on üç yıldan fazla yaşayan küçük Amerikalı kız Gini'den bahsetmeliyiz. Victor ve Gini uygarlığa döner dönmez konuşmaya başladılar ve hatta bazı kelime dağarcığı bile edindiler, ancak gramer konusunda hiçbir zaman tam anlamıyla ustalaşamadılar.

Bu nedenle, dil öğrenimi, hem fonoloji hem de dilbilgisi açısından insanın hassas dönemlerinin mükemmel bir örneğidir. Aynı zamanda beynin modüler organizasyonunun harika bir örneğidir: bir dilin gramer ve seslerine hakim olma yeteneği önemli ölçüde azalırken, yeni kelimeleri ve anlamlarını ezberleme yeteneği gibi diğer işlevler yaşam boyunca bozulmadan kalır. Her yaşta yeni kelimelerin ( faks, iPad, meme, geek ) ve mizahi neolojizmlerin ( soğuk , çarşaflardan yapılmış bir yaz battaniyesidir, övünmek sosyal medyada güzel bir hayatı göstermektir ) anlamlarını ezberlememize izin veren bu artık plastisitedir. Absürdistan, absürt veya absürt bir şeyin gerçekleştiği bir ülkedir ). Neyse ki, konu kelime dağarcığının genişletilmesi söz konusu olduğunda, yetişkin beyni yaşam boyunca bir miktar esneklik göstermeye devam ediyor, ancak bunun olmasının biyolojik nedeni şu anda bilinmiyor.

Koruyucu çocuklar ve gözlüklü baykuşlar

Sinaptik plastisite neden azalır? Hassas dönemlerin açılması ve kapanmasının biyolojik mekanizmalarının incelenmesi, modern nörobiyolojideki araştırmaların ana yönlerinden biridir142 . Hassas dönemin kapanması, uyarma ve engelleme arasındaki denge ile yakından ilişkili görünmektedir. Çocuklarda uyarıcı nöronlar hızla olgunlaşırken, inhibitör nöronlar daha yavaş olgunlaşır. Özel bir protein olan parvalbumin içeren bazı nöronlar, yavaş yavaş kendilerini perinöronal ağ olarak adlandırılan katı bir matrisle çevreler. Yoğunluğu arttıkça, sinapslar oluşmaz ve hareketliliğini kaybeder, bunun sonucunda ilgili sinir ağlarında artık hiçbir değişiklik olmaz. Örneğin fluoksetin (daha çok Prozac olarak bilinir) ile nöronları bu deli gömleğinden kurtarabilseydik, muhtemelen sinaptik plastisite geri yüklenebilirdi. Bunun, kurbanların kayıp becerileri yeniden öğrenmeleri gereken inme tedavisine yardımcı olabileceği tahmin ediliyor.

Diğer faktörler de hassas dönemin kapanmasında önemli rol oynar. Örneğin, Lynx1 adlı bir protein, asetilkolinin etkisini nötralize eder. Sonuç olarak, normalde ilgilenilen olayları işaret eden ve sinaptik plastisiteyi artıran asetilkolin, olgun nöron ağları üzerindeki etkisini kaybeder. Bazı araştırmacılar, asetilkolin mekanizmaları aracılığıyla Lynx1'i genetik veya farmakolojik olarak hedefleyerek plastisiteyi geri kazanmaya çalıştılar ve hayvan deneylerinde çok umut verici başarılar elde ettiler.

143 yardımıyla uyarma eşiğine yaklaştırmaktır . Sonuç olarak, uyarılabilir bir ağ daha kolay etkinleştirilir ve daha kolay değiştirilebilir. Bu yeni terapi, ağır depresyonlu hastalar için büyük bir umut kaynağıdır: bazen kafa derisinden hafif bir akım onları tekrar yola getirmek için yeterlidir.

Fakat sinir sistemi neden plastisiteyi sınırlar? Hassas dönemin bitiminden sonra neden beyin sistemlerinde daha fazla değişiklik imkansız hale geliyor? Bunun evrimsel bir anlamı olmalı. Sinir ağı modellemesi, görsel hiyerarşinin daha düşük seviyelerindeki nöronların, kenar dedektörleri gibi basit ve tekrarlanabilir alıcı alanları hızla elde ettiğini göstermektedir. Daha fazla güncelleme ve iyileştirmenin faydasız olması muhtemeldir: bu tip dedektör zaten optimale yakındır. Ayrıca, tüm algının dayandığı temel olan alt duyusal alanların organizasyonundaki bir değişiklik, üst düzey alanlarda kaosa yol açabilir. Bu açıdan bakıldığında, birkaç ay sonra bu duyusal nöronları kendi haline bırakmak mantıklıdır. Belki de bu yüzden evrim bize duyusal alanlardaki daha ileri değişiklikleri, daha yüksek çağrışım alanlarına göre gelişimin daha erken bir aşamasında engellemek için mekanizmalar sağlamıştır.

İyi haber şu ki, sinir ağlarımız zamanla donduğu için, çocukken öğrendiklerimizin istikrarlı, bilinçsiz bir sinaptik izi yaşam boyu devam ediyor. Daha sonra bu erken kazanımların modası geçse bile (örneğin, yeni bilgiler nedeniyle), beynin dokusunda sonsuza kadar damgalanmış olarak kalırlar. Harika bir örnek, ikinci bir ana dili öğrenmek zorunda olan çocuklardır. 20. yüzyılın ikinci yarısında Kore, ülkeler arası evlat edinmeye kitlesel olarak başvuran ülkelerden biriydi. Kırk yıl boyunca (1958'den beri), büyük çoğunluğu (yaklaşık 130.000) başka ülkelerde (Fransa'da 10.000'den fazla) neredeyse 180.000 Koreli çocuk evlat edinildi. Paris araştırma merkezinde, Christophe Pallier ve ben yirmi tanesini inceledik (zaten yetişkinlikte). Beş ila dokuz yaşları arasında Fransa'ya gelen deneklerimiz, kendi ülkelerine dair çok az veya hiç hatırlamıyordu (çoğunlukla yemek kokularıyla ilgili birkaç koku hatırası dışında). Taramalar, beyinlerinin Fransa'da doğan bir çocuğun beyniyle aynı şekilde davrandığını gösterdi 144 : sol yarıküredeki konuşma alanları, Fransızca cümlelere aktif olarak yanıt verdi ve Korece'ye hiç yanıt vermedi (en azından, diğer herhangi birinden daha fazla değil). bilinmeyen dil) Japonca deyin). Sözcüksel ve sözdizimsel düzeylerde, yeni dilin eskisinin yerini tamamen aldığı görülüyordu.

Ve yine de… daha gelişmiş bir yaklaşımla, başka bir grup araştırmacı, evlat edinilen çocukların hala – kortekslerinin derinliklerinde – ana dillerinin ses kalıplarının hareketsiz bir izini barındırdıklarını buldular 145 . Deney, Çin'de yalnızca bir yıl yaşayan ve daha sonra Kanada'da sona eren dokuz ila on yedi yaş arasındaki çocukları içeriyordu. Bilim adamları onlara zor bir görev verdiler: Çin dilinin tonlarını ayırt etmek. Beyin görüntüleme, Çince'ye aşina olmayan yerli Kanadalıların bu sesleri konuşma olarak algılamadığını ve sağ yarımkürede bir melodi olarak işlediğini, ardından Çinli-Kanadalı evlat edinilen çocukları, yerli Çinliler gibi solun fonolojik bölgesinde işlediğini gösterdi. yarımküre, sözde planum temporale veya zamansal düzlem. Görünüşe göre, bu nöron sistemi, yaşamın ilk yılında ana dili "hatırlıyor" ve asla tamamen değişmiyor.

Erken deneyimler beynimizdeki sinirsel bağlantıların oluşumu üzerinde derin bir etkiye sahip olabilir. Bir baykuş, cam prizmalara uyum sağlayabilir, ancak yalnızca genç yaşta. Küçük bir interaural gecikmeye (sesin sağ ve sol kulağa ulaşma süresi arasındaki fark) dayalı olarak nesneleri konumlandıran işitsel nöronlar, görsel ipuçlarına uyum sağlar. Bazı aksonlar yaklaşık yarım milimetre yer değiştirir. Bir baykuşun ömrü boyunca iki bağlantı seti - normal ve taraflı - korunur.

Ve bu tek örnek değil. Tembel bir gözün, eğer problem çok erken yaşta düzeltilmezse, çocuğun görme sisteminde kalıcı hasara yol açabileceğini daha önce açıklamıştım. Etolog ve sinirbilimci Eric Knudsen bu fenomeni bir hayvan modelinde inceledi. Bir deneyin parçası olarak, tüm görüş alanını yaklaşık yirmi derece sağa kaydıran birkaç genç baykuş prizmatik gözlük taktı ve onların yardımıyla hassas dönemin sinir mekanizmaları hakkında ayrıntılı çalışmalar yaptı 146 . Görünüşe göre, yalnızca gençliklerinde prizma takan baykuşlar olağandışı duyusal sinyallere uyum sağlayabiliyordu: işitsel tepkileri retinaya göre ayarlandı ve kuşlar senkronize işitme ve gece görüş sinyallerine dayalı olarak avlanabildi. Yaşlı baykuşlar ise birkaç hafta sonra bile prizmalara alışamadı. İlginç bir şekilde, gençliklerinde eğitilen kuşlar, bu erken deneyimin kalıcı bir sinirsel izini ölümlerine kadar korudu. Eğitimden sonra, kuadrigeminanın alt kolikulusundaki işitsel nöronların bazı aksonları normal konumlarını korurken, diğerleri yeni görsel harita dikkate alınarak yeniden yönlendirildi. Prizmalar çıkarıldığında veya tersine yeniden takıldığında, baykuşlar kendilerini hızla yeniden düzenler, işitsel alanlarını yirmi derece değiştirirdi. Parfe çift dilli gibi, kuşlar kolayca bir dilden [24] diğerine geçtiler . Beyinleri, iki parametre setinin kalıcı bir kaydını tutuyor ve tıpkı anadillerinin seslerinin izini tutan Kanada'daki Çinli çocukların beyinleri gibi, konfigürasyonları bir anda değiştirmelerine izin veriyordu.

Bizim türümüzde, ister piyano çalmak, ister binoküler görme geliştirmek veya konuşmayı öğrenmek olsun, erken öğrenme de kalıcı bir iz bırakır. Yetişkinler olarak, "şişe", "baba" veya "bebek bezi" gibi ilk kez çocukken duyduğumuz kelimeleri tanımamız daha olasıdır. Erken sinaptik plastisite onları sonsuza dek hafızamıza kazıdı 147 . Juvenil korteks dilleri neredeyse hiç çaba harcamadan öğrenir ve bu bilgiyi akson ve dendritlerin kalıcı geometrisinde depolar.

Bükreş'te Mucize

Yaşamın ilk birkaç yılında artan beyin plastisitesi, bir çocuğun eğitiminin mümkün olduğunca erken başlaması gerektiği anlamına gelir. Erken çocukluk, sinir ağlarının en kolay dönüştürüldüğü çok hassas bir dönemdir. Sinaptik plastisitedeki düşüş daha sonra öğrenmeyi zorlaştırsa da, beynimizin çocuklukta öğrendiğimiz her şeyin istikrarlı bir kaydını tutmasını sağlayan şeyin nöral bağlantıların kademeli olarak sabitlenmesi olduğunu unutmayalım. Bu kalıcı sinaptik işaretler nihayetinde kim olduğumuzu tanımlar.

Erken yaşta öğrenme daha kolay olsa da, Amerikan sıfırdan üç hareketinin inancına kulak vermek ve her şeyin bu hassas döneme bağlı olduğunu iddia etmek yanlış olur. Hayır, çoğu öğrenme üç yaşına kadar gerçekleşmez. Neyse ki beynimiz daha uzun yıllar esnek kalır. Zamanla, nöroplastisite yavaş yavaş azalır, ancak asla tamamen kaybolmaz. Çevresel duyusal alanlarda yavaş yavaş zayıflar, ancak daha yüksek alanlar yaşamımız boyunca uyum sağlama yeteneğini korur. Ellili veya altmışlı yaşlardaki birçok yetişkinin bir müzik aleti çalmayı veya yabancı dil konuşmayı başarılı bir şekilde öğrenmesinin nedeni budur. Bu nedenle hızlı ve yoğun pedagojik müdahaleler bazen harikalar yaratır. Rehabilitasyon, sözdizimsel hareketin veya Çin tonlarının algılanmasının tüm inceliklerini geri getirmeyebilir, ancak risk altındaki bir çocuğun tam ve sorumlu bir genç yetişkin haline gelmesine kesinlikle yardımcı olacaktır.

Bükreş'te terk edilmiş çocuklar, gelişmekte olan beynin bu şaşırtıcı direncinin yürek burkan bir örneğidir. Aralık 1989'da Romanya beklenmedik bir şekilde komünist rejime isyan etti. Bir haftadan kısa bir süre içinde, diktatör Nicolae Ceausescu (1918–1989) ve karısı iktidardan uzaklaştırıldı: ikisi de aceleyle yargılandı, suçlu bulundu ve Noel Günü'nde vuruldu. Kısa bir süre sonra dünya, bu küçük Avrupa devletinin tebaasının hangi kabus gibi koşullarda yaşadığını öğrenince dehşete düştü. En dayanılmaz manzaralardan biri yetimhaneler ve sakinleriydi - işe yaramaz, bir deri bir kemik kalmış, gözleri ölü çocuklar. Yaklaşık 150 bin erkek ve kız çocuğu Romanya'daki altı yüz sığınma evinde yaşıyordu - gerçek ölüm evleri. Çavuşesku, ülkenin gücünün gençliğinde yattığına inanıyordu ve bu nedenle doğum oranını teşvik etmeyi amaçlayan çılgın bir politika ortaya koydu. Bekar insanlar ve çocuksuz çiftler için vergilerin artırılmasından doğum kontrolü ve kürtaj yasağına kadar her yol kullanıldı (kürtaj yaptırmaya karar veren kadınlar ölüm cezasıyla tehdit edildi). Çocuklarını besleyemeyen ebeveynlerin, onları kamu hizmetlerine aktarmaktan başka seçeneği yoktu. Bu nedenle, yalnızca uygun hijyen ve beslenmeyi değil, aynı zamanda bir çocuğun normal gelişimi için gerekli olan minimum insan sıcaklığını ve bilişsel uyarımı da sağlayamayan yüzlerce aşırı kalabalık yetimhane. Sonuç olarak, Çavuşesku'nun feci politikaları, ağır bilişsel ve duygusal engelli binlerce terk edilmiş ve talihsiz çocuk üretti.

Ülke sınırlarını açtıktan sonra birçok kamu kuruluşu bu felaketin sonuçlarını bir anda üstlendi. Bükreş Erken Müdahale Projesi 148 araştırma projesi böyle doğdu . Romanya Devlet Çocuk Hakları Sekreterliği'nin onayıyla Harvard araştırmacısı Charles Nelson, yetimhanede yaşamanın tehlikelerini ve koruyucu ailelerin bu çocukları kurtarıp kurtaramayacağını araştırmaya karar verdi. Romanya'da uygun bir evlat edinme programı olmadığı için kendi sistemini oluşturdu ve her biri 1-2 rezidansı evlat edinmeye hazır 56 aile buldu. Ne yazık ki, bu okyanusta sadece bir damlaydı: Nelson'ın çabaları sayesinde Romanya yetimhanelerinden sadece 68 çocuk ayrıldı. Science dergisinde yayınlanan makalesi, 136 çocuğun nasıl numaralandırıldığını ve ardından numaralandırılmış kağıtların büyük bir şapkadan nasıl çekildiğini anlatıyor. Sığınakta kalacak ve sonunda yeni bir ev bulacak olanları böyle seçtiler. Bu prosedür şok edici görünebilir, ancak başka ne yapılabilir? Çok az koruyucu aile olduğundan, piyango en adil karar gibi görünüyordu. Buna ek olarak, araştırmacılar kalanları kurtarmak için fon toplamaya devam ettiler ve ayrıca yeni Romanya hükümetine terk edilmiş çocukların bakımı konusunda aktif olarak tavsiyelerde bulundular. Science dergisinde yayınlanan ikinci bir makalede , orijinal çalışmanın bilimsel araştırma için tüm etik kriterleri karşıladığı kabul edildi149 .

Ancak böyle bir beraberlik, bilim adamlarının şu soruyu sormalarına izin verdi: diğer şeyler eşit olduğunda, erken evlat edinme gerçekten bu çocukların kurumda kalanlardan daha iyi iyileşmesine yardımcı oldu mu? Cevap evet, ancak yalnızca çocuk yirmi aylıktan önce koruyucu bir aileye yerleştirildiyse.

Çocukluk çağı travması beyinde derin bir iz bırakır, ancak erken müdahale bunu en aza indirebilir. Çavuşesku diktatörlüğü sırasında, Rumen yetimhanelerindeki çocuklar korkunç koşullarda tutuldu ve yetişkinlerle temastan mahrum bırakıldı. Sekiz yaşına geldiklerinde, hem kurumda kalanlar hem de yirmi aylık olduktan sonra evlat edinilenler arasında, çoğu sosyal becerilerde belirgin bir eksiklik gösterdi. Yirmi aylıktan küçük koruyucu ailelere yerleştirilen çocukların sosyal gelişimleri aşağı yukarı normaldi.

Daha önce yapılan düzinelerce araştırma, duygusal ve sosyal izolasyonun beyin gelişimi üzerindeki güçlü etkisini göstermiştir ve Bükreş araştırması da bir istisna değildi: Tipik bir ailede doğan çocuklarla karşılaştırıldığında, tüm rezidüler ciddi bilişsel bozulma gösterdi. Glikoz metabolizması ve toplam gri madde hacmi gibi beyin fonksiyonunun temel yönleri bile etkilenmiştir. Ancak, benimsendikten sonra, bu oranların bazıları önemli ölçüde arttı. Altı yıl sonra, sekiz yaşına kadar, yirmi aylıktan önce koruyucu aileye alınan çocuklar, kontrol grubuna kıyasla önemli ilerleme kaydetti ve doğumdan itibaren ailelerde yetiştirilen çocuklardan farklı değildi. Dikkat ve uyanıklığın bir göstergesi olan alfa dalgalarının gücü de dahil olmak üzere birçok gösterge normale döndü. Önemli ölçüde geliştirilmiş sosyal beceriler ve kelime bilgisi.

Bununla birlikte, bu çocukların tümü, kalıcı ve muhtemelen kalıcı gri madde eksikliği de dahil olmak üzere diğer önlemlerde geride kalmaya devam etti. Yirmi aylıktan sonra evlat edinilen çocuklarda tüm alanlarda bozulmalar gözlendi. Bu nedenle, hiçbir aile desteği yirmi aylık sevgi eksikliğini (ve normal beslenmeyi) tamamen etkisiz hale getiremez. Bu bahtsızların beyinleri, katlandıkları zorluklardan sonsuza kadar yara alacak. Yine de Bükreş'i reddedenler, tıpkı Kore'den evlat edinilmiş çocuklar gibi, bize asla umudumuzu kaybetmememiz gerektiğini hatırlatıyor. Beyin plastisitesi kesinlikle en çok erken çocukluk döneminde belirgindir, ancak her yaşta devam eder. Çocukluk çağı travmasının sonuçları çok ağır olabilir, ancak sinir ağları çok esnektir. Zamanında müdahale ile birçok beyin hasarı hiçbir şekilde geri döndürülemez.

Bölüm 6

sinirsel geri dönüşüm

Önceki bölümlerden öğrendiklerimizi özetleyelim. Boş sayfa hipotezi açıkça yanlıştır: bebekler makul miktarda temel bilgiyle, daha sonra karşılaşacakları çevre hakkında zengin bir dizi evrensel varsayımla doğarlar. Doğumda, beyinlerinin sinir ağları zaten iyi organize edilmiştir ve çok çeşitli alanların sezgisel temsillerini içerir: nesneler, insanlar, zaman, uzay, sayılar… İstatistiksel becerileri şaşırtıcıdır: çocuklar, inanılmaz öğrenme yetenekleri izin veren küçük bilim adamları gibi davranırlar. Onları doğru modeller barış oluşturmak için.

Bir çocuk doğduğunda tüm büyük lif demetleri zaten oluşmuş olsa da, son derece plastiktirler ve terminal bağlantılarını yeniden düzenleyebilirler. Her yeni bilgi edindiğimizde, milyonlarca sinaps değişime uğrar. Çevrenin zenginleştirilmesiyle – örneğin okullaşma – çocuklar bilişsel potansiyellerini önemli ölçüde geliştirebilir ve yaşamları boyunca sürecek beceriler kazanabilirler. Ancak bu plastisite sınırsız değildir. Hem uzayda (birkaç milimetre ölçeğinde) hem de zamanla sınırlıdır - birçok sinir ağı birkaç ay veya yıl sonra değişme yeteneğini kaybetmeye başlar.

Bu bölümde, örgün eğitimin erken beyin gelişiminde oynadığı role bakacağız. Her şeyden önce şu soru ortaya çıkıyor: Nasıl oldu da Homo sapiens eline tebeşir (klavye) alıp yazmaya ve saymaya başladı? İnsan, kendi genetik evrimiyle hiçbir ilgisi olmayan yetenekler kazanmayı nasıl başardı? Bir insan primatının okumayı ve saymayı öğrenmesi bile şaşırtıcıdır. Vladimir Nabokov (1899-1977) şöyle yazdı: “Büyü bize ne kadar saçma bir şekilde tanıdık geliyor, bu sayede birçok yazılı işaret ölümsüz kurgular, zihnin karmaşık maceraları, yaşayan insanların yaşadığı yeni dünyalar, konuşuyor, ağlıyor, gülüyor. Nasıl olur da bir gün hepimiz uyanırız ve hiç okuyamaz hale geliriz?” 150

Portekiz'de, Brezilya'da veya Amazon'da okuma yazma bilmeyen yetişkinlerin ruh ve beyinlerini incelemeye çok zaman ayırdım. Bu insanlar hiç okula gitmedi: Bazıları ailelerinin maddi gücü yetmediği için, bazıları ise yakınlarda okul olmadığı için. Belli bir anlamda, bizden çok farklıdırlar 151 : sadece harfleri ayırt edememekle kalmazlar, aynı zamanda şekilleri ve ayna görüntülerini 152 tanımakta, yüzün bir kısmına 153 odaklanmakta, konuşulan kelimeleri 154 hatırlamakta ve ayırt etmekte zorlanırlar . Okumanın içsel hafızayı yok edebileceğine ve insanı kitapların dış hafızasına güvenmeye zorlayabileceğine safça inanan Platon için bu kadarı. Hiçbir şey gerçeklerden daha uzak olamazdı. Kolayca sınırsız bir hafıza geliştiren okuma yazma bilmeyen bir ozan efsanesi sadece bir efsanedir. Hepimizin hafızamızı eğitmesi gerekiyor. Bu arada, okuma hafızası sayesinde daha iyi olur, daha kötü değil.

Eğitimin etkisi matematikte daha da belirgindir155 . Bunu hiç okula gitmeyen Amazon Kızılderililerini incelerken keşfettik. İlk olarak, birçoğu öğelerin sayısını doğru bir şekilde nasıl sayacağını bilmiyor. Bazı dillerinde bir sayma sistemi bile yoktur: ya "küçük" ve "çok" için birkaç kelimeye (Pirahão'da olduğu gibi) veya birden beşe kadar olan sayılar için belirsiz kelimelere (Munduruku'da olduğu gibi) sahiptirler. Örneğin, İspanyolca veya Portekizce sayı sözcükleri kullanarak (Cymanes gibi) saymayı öğrenirlerse, bunu Batılı çocuklara kıyasla çok büyük bir gecikmeyle yaparlar 156 . İkincisi, okuma yazma bilmeyen Kızılderililer yalnızca matematiksel sezginin temellerine sahiptirler: temel geometrik şekilleri tanırlar, uzayın organizasyonunu anlarlar, düz bir çizgide hareket edebilirler, otuz ile elli gibi nicelikler arasındaki farkları algılarlar ve sayıların soldan sıralanabileceğini bilirler. sağa. Tüm bu beceriler, bizim tarafımızdan evrim sürecinde edinilmiştir ve sadece insanlarda değil, aynı zamanda çeşitli hayvanlarda da mevcuttur: kuzgunlar, makaklar ve yumurtadan yeni çıkmış tavuklar. Eğitim, bu ilk becerileri önemli ölçüde geliştirmenize izin verir. Örneğin, Amazon Kızılderilileri, ardışık iki sayının aynı aralığı paylaştığını anlamıyor gibi görünüyor: +1. Sayma ve temel aritmetik öğretmek, sayı doğrusu hakkındaki anlayışımızı tersine çevirir: her n sayısının bir ardılı olduğunu buluruz n + 1 . Sonunda, tüm ardışık sayıların birbirinden eşit uzaklıkta olduğunu ve doğrusal bir ölçek oluşturduğunu anlıyoruz. Çok küçük çocuklar ve eğitimsiz yetişkinler bu satırı sıkıştırılmış buluyor çünkü büyük sayılar birbirine küçük sayılara göre daha yakın görünüyor . İnsan, diğer hayvanlar gibi yalnızca kaba bir sayı anlayışına sahip olsaydı, on ikiden onbiri asla ayırt edemezdik. Sayı duyumuzun kesinliğini eğitime borçluyuz ve tüm matematiğin dayandığı şey bu sembolik temeldir.

Sinirsel geri dönüşüm hipotezi

Peki okul zihinsel yeteneklerimizde devrim yaratmayı ve bizi Nabokov, Steinbeck, Einstein veya Grothendieck okuyan primatlara dönüştürmeyi nasıl başarıyor? Gördüğümüz gibi, öğrendiğimiz her şey, büyük ölçüde doğumda organize olan, ancak birkaç milimetre ölçeğinde değişme yeteneğini koruyan, halihazırda var olan nöral bağlantıların değişmesine neden olur. Bu nedenle, insan kültürünün tüm çeşitliliği, sinirsel doğamızın dayattığı sınırlara uymalıdır.

Bu paradoksu çözmek için sinirsel geri dönüşüm hipotezini 158 formüle ettim . Fikir basit: Sinaptik plastisite beyni dövülebilir hale getirirken - özellikle çocukluğu on beş ya da yirmi yıl süren insanlarda - sinirsel bağlantılarımız güçlü evrimsel anatomik kısıtlamalara tabi olmaya devam ediyor. Bu nedenle, icat ettiğimiz her yeni kültürel varlık -diyelim ki alfabe veya Arap rakamları- kendi "sinirsel nişini" bulmalıdır: orijinal işlevi yeni kültürel rollerine yeterince yakın, ancak uyum sağlayacak kadar esnek olan bir dizi bağlantı. BT. Herhangi bir kültürel edinim, özelliklerini kullandığı halihazırda var olan bir sinir mimarisinin yeniden kullanılmasına dayanır. Bu nedenle eğitim, sinir ağlarımızın doğal sınırlarına uymalıdır. Bu, iki faktör nedeniyle mümkündür: çeşitlilikleri ve türümüzün karakteristik özelliği olan uzun nöroplastisite periyodu.

Bu hipoteze göre kendi kendine öğrenme, halihazırda var olan sinir ağlarının geri dönüştürülmesi (yeniden kullanılması) anlamına gelir. Binlerce yıl boyunca, eski bir şeyden yeni bir şey yapmayı öğrendik. Okulda öğrendiğimiz her şey, halihazırda var olan sinirsel bağlantıları yeni bir yöne yönlendirir. Çocuklar okumak veya hesaplamak için, başlangıçta başka görevler için evrimleşmiş olan nöron ağlarını yeniden kullanırlar, ancak plastisite yoluyla yeni bir kültürel işleve uyum sağlayabilirler.

Neden bu garip terimi buldum - "sinirsel geri dönüşüm"? Çünkü karşılık gelen Fransızca kelime geri dönüşüm, beynimizde neler olduğunu mükemmel bir şekilde tanımlayan iki fikri birleştirir: benzersiz özelliklere sahip bazı malzemelerin geri dönüştürülmesi ve yeni bir uzmanlığa yeniden yönlendirilmesi.

● Bir malzemeyi geri dönüştürmek, onu yeni bir üretim döngüsüne yeniden dahil ederek ona ikinci bir hayat vermek anlamına gelir. Ancak bu tür yeniden kullanım sınırlıdır: Geri dönüştürülmüş kağıttan bir araba yapılamaz! Herhangi bir malzemenin, onu başka amaçlar için az ya da çok uygun hale getiren içsel nitelikleri vardır. Benzer şekilde, korteksin her bölgesi moleküler özellikleri, yerel organizasyonu ve uzun menzilli bağlantıları nedeniyle doğumdan itibaren benzersiz özelliklere sahiptir. Öğrenmenin içeriği bu maddi sınırlamalara uygun olmalıdır.

● Fransızca'da geri dönüşüm kelimesi, yeni bir beceri öğrenmek veya bir kişinin beklenmedik kariyer değişikliklerine uyum sağlaması için bir beceriyi yükseltmek anlamına da gelir. Okumayı veya saymayı öğrendiğimizde korteksimize tam olarak bu olur. Eğitim, korteksimize primat beyninin tipik yeteneklerinin ötesinde yeni işlevler kazandırır.

Sinirsel geri dönüşüm hipotezinin yardımıyla, yeni bir kültürel becerinin hızla kazanılması ile biyolojinin yavaş bir evrim sürecinde eski bir şeyden yeni bir şey yarattığı diğer birçok durum arasında net bir çizgi çizmek istedim. Aslında, doğal seçilim yoluyla Darwinci evrim sürecinde, eski malzemelerin yeniden kullanılması yaygın bir durumdur. Genetik rekombinasyon, eski organları iyileştirebilir ve onları zarif, yenilikçi makinelere dönüştürebilir. Kuş tüyü mü? Eski termostatlar aerodinamik kalkanlara dönüştü. Sürüngenlerin ve memelilerin pençeleri? Antediluvian yüzgeçleri. Nobel ödüllü Fransız biyolog François Jacob (1920–2013), evrimin kendi kendini yetiştirmiş bir zanaatkar gibi davrandığını söylüyor: atölyesinde akciğerler yüzme organlarına dönüşüyor, sürüngen çenesi bir iç kulağa dönüşüyor ve aç yırtıcıların sırıtışları Mona Lisa'nın esrarengiz gülümsemesine dönüştü.

Beyin bir istisna değildir. Örneğin, konuşmadan sorumlu sistem, halihazırda var olan kortikal bağlantıların çoğaltılması ve yeniden profillenmesi nedeniyle hominizasyon sürecinde ortaya çıkmış olabilir 159 . Ancak bu tür yavaş genetik modifikasyonlar benim sinirsel geri dönüşüm tanımıma girmiyor. Daha uygun bir terim, Harvard'lı evrimci Stephen Jay Gould (1941–2002) ve Yale paleontologu Elisabeth Vrba tarafından "adaptasyon" kelimesine benzer şekilde ortaya atılan bir neolojizm olan "expatation"dır. Darwinci evrim sürecinde farklı bir kullanım bulduğunda eski bir mekanizma ortaya çıkar. Bir popülasyondaki genlerin dağılımına dayandığından, tür düzeyinde, eksaptasyon on binlerce yıldır çalışır. Buna karşılık sinirsel geri dönüşüm, bireysel beyinde ve birkaç günden birkaç yıla kadar çok daha kısa zaman dilimlerinde gerçekleşir. Bir sinir ağının geri dönüştürülmesi, sadece öğrenme ve öğrenme yoluyla, genetik modifikasyon olmadan işlevlerini yeniden yönlendirmek anlamına gelir.

Nöral Geri Dönüşüm Hipotezini formüle ederken ilk endişem, türümüzün ekolojik nişini aşma konusundaki inanılmaz yeteneğini açıklamaktı. Gerçekten de, insanların okuma, yazma, sayma, matematik, şarkı söyleme, giyinme, ata binme veya araba sürme gibi yeni beceriler edinme konusunda eşsiz bir yeteneği vardır. Artan nöroplastisite, sembolik öğrenme için yeni algoritmalarla birleştiğinde, bize inanılmaz bir uyum yeteneği kazandırdı. Ancak, insanlık hızla becerilerini daha da geliştirmenin bir yolunu buldu - bir okul kurdular.

İnsan türünün benzersizliğini vurgulamak, diğer hayvanlarda nöral geri dönüşümün mümkün olmadığını söylemek değildir. En son teknoloji sayesinde, bilim adamları geri dönüşüm hipotezini test edebildiler: birkaç hafta boyunca maymunlara aynı yüzlerce nöronun aktivitesini izlerken yeni bir beceri öğrettiler. Bu çalışmalar basit ama önemli bir soruyu netleştirdi: Öğrenme, belirli bir ağdaki sinir kodunda temel bir değişikliğe yol açabilir mi, yoksa geri dönüşüm hipotezinin öngördüğü gibi, yalnızca onu yeniden amaçlıyor mu?

Bir beyin-bilgisayar arayüzü kullanan yakın tarihli bir deneyde, araştırmacılar bir maymunun kendi beynini kontrol etmeyi öğrenmesini izledi. İmlecin sağa hareket etmesi için hayvanın on spesifik nöronu ateşlemesi gerekiyordu; imleci yukarı taşımak için - on hücre daha, vb. 160 . Bu prosedürün işe yaraması dikkat çekicidir: birkaç hafta içinde maymun, imleci istediği gibi hareket ettirmek için rastgele seçilen on nöronun aktivitesini kontrol etmeyi öğrendi. Bununla birlikte, kilit nokta budur, maymun ancak gerekli aktivite modeli korteksinin öğrenmeden önce kendiliğinden oluşturduğu aktivite modelinden çok farklı değilse imleci hareket ettirebilirdi. Başka bir deyişle, yeni beceri, maymunun yeniden eğitmeye çalıştığı sinir ağının zaten var olan repertuarına uymak zorundaydı.

Bu deneyin sonuçlarını değerlendirmek için sinirsel bağlantıların dinamiklerinin sınırlı olduğunu anlamak gerekir. Beyin erişebileceği tüm aktivite modellerini keşfetmez. Teorik olarak, yüz nörondan oluşan bir grupta aktivite, birlikte anlaşılmaz sayıda durum veren yüz boyutlu bir alana yayılabilir (her bir nöronun açılıp kapatılabileceğini düşünürseniz, bu sayı 2100'ü veya birden fazla bin milyar milyar milyar). Bununla birlikte, gerçekte, aktivite, genellikle yaklaşık on boyutla sınırlı olan bu geniş evrenin yalnızca küçük bir bölümünde gözlemlenir. Bu nedenle, temel kural şu şekilde ifade edilebilir: Bir maymun, yeni bir görevi ancak korteksinden istenenler bu başlangıç boşluğuna "uyuyorsa" öğrenebilir. Öte yandan, bir hayvandan hiç birlikte ateşlenmemiş nöronların bir kombinasyonunu ateşlemesini istersek, başarısız olur.

Öğrenilen davranışın kendisinin tamamen yeni olabileceğini unutmayın - bir gün bir primatın bilgisayar monitöründe imleci kontrol etmek isteyeceğini kim tahmin edebilirdi? Bununla birlikte, bu davranışı mümkün kılan nöronal durumlar, mevcut kortikal aktivite kalıplarının alanına uymalıdır. Bu sonuç, sinirsel geri dönüşüm hipotezinin önemli bir tahminini doğrular: yeni bir becerinin kazanılması, kortikal ağların "boş bir sayfa" gibi radikal bir şekilde yeniden yazılmasını gerektirmez, sadece mevcut organizasyonlarının yeniden tasarlanmasını gerektirir.

Giderek artan bir araştırma grubu, beynin her alanının öğrenmeye kendi sınırlamalarını getirdiğini öne sürüyor. Parietal kortekste, nöronal aktivite genellikle tek bir boyutla, çok boyutlu uzayda 161 düz bir çizgiyle sınırlıdır . Parietal (parietal) bölgedeki nöronlar, gelen tüm verileri küçükten büyüğe bir ölçekte kodlar ve bu nedenle değerleri kodlamak için idealdir. Dinamikleri son derece sınırlı görünebilir, ancak bir dezavantaj gibi görünen şey, büyüklük, miktar, alan veya küçükten büyüğe sıralanabilecek diğer herhangi bir parametre gibi miktarları temsil etmeye geldiğinde aslında bir avantajdır. Bir anlamda, korteksin bu kısmı değerleri kodlamak için programlanabilir; nicelikleri, sayılardan sosyal statüye (sosyal merdivende kim kimden "daha yüksek"tir) 162 doğrusal bir eksen boyunca her manipüle ettiğimizde sistematik olarak kullanırız .

Başka bir örnek olarak, temporal lobda yer alan ve ünlü ızgara nöronlarını içeren entorinal korteksi ele alalım (bunlardan Bölüm 4'te bahsetmiştik). Entorinal kortekste nöral kod iki boyutludur: Beynin bu bölümünde milyonlarca nöron olmasına rağmen, aktiviteleri bir düzlemle veya bilimsel terimlerle çok boyutlu bir uzayda iki boyutlu bir manifoldla sınırlı kalır 163 . Yine, bu özellik hiçbir şekilde bir dezavantaj değildir: açıkçası, yukarıdan görüldüğü gibi bir çevre haritası oluşturmak için idealdir. Bugün, bu alanın, farenin uzayda gezinmesini sağlayan zihinsel bir gezgin içerdiğini biliyoruz. Ayrıca, son araştırmalar, iki boyutlu bir harita üzerinde herhangi bir veri sunmamız gerektiğinde bu aynı alanın "yanıp söndüğünü" göstermiştir 164 . Örneğin, bir deneyde kuşlar iki şekilde farklılık gösterdi: boyun uzunluğu ve bacak uzunluğu. Bu alışılmadık “kuş alanını” temsil etmeyi öğrendikten sonra, denekler zihinsel olarak gezinmek için entorhinal korteksi (diğer birçok alanla birlikte) kullandılar.

Liste uzayıp gidiyor: ventral görsel korteks, görsel çizgileri ve şekilleri temsil etmede mükemmeldir, Broca'nın alanı sözdizimi ağaçlarını 165 kodlar , vb. Her alanın, sadık kaldığı tercih edilen dinamikleri vardır. Her biri kendi hipotez uzayını dünyaya yansıtır: biri gelen verileri düz bir çizgi üzerinde, diğeri harita üzerinde, üçüncüsü bir ağaç üzerinde haritalamaya çalışır... Bu hipotez uzayları öğrenmeyi önceler ve bir anlamda mümkün kılar. Elbette yeni gerçekleri öğrenebiliriz, ancak kendi doğal organizasyonlarına uyarlanmış bir temsil alanı olan nöronal nişlerini bulmaları gerekir.

Bu fikri okuldaki en temel öğrenme alanlarına uygulamaya çalışalım: aritmetik ve okuma.

Sayı duyusu sisteminin matematiği ve geri dönüşümü

Matematikle başlayalım. The Number Sense , 166 adlı kitabımda açıkladığım gibi , matematiğin (ve öğrenmenin diğer birçok yönü gibi) beyne erimiş balmumu gibi basılmadığı artık tespit edilmiştir. Tersine, matematik kendisini sayısal niceliklerin önceden var olan, doğuştan gelen bir temsiline "sıkıştırır" ve daha sonra genişletir ve iyileştirir.

Hem insanlarda hem de maymunlarda, parietal ve prefrontal korteksler, sayıları temsil eden bir sinir ağı içerir. Herhangi bir resmi eğitimden önce, bu sistem, belirli bir kümedeki 167 yaklaşık nesne sayısına duyarlı hücreleri zaten içerir . Öğrenme ne işe yarar? Değerleri karşılaştırmak için eğitilen hayvanlar, ön lobdaki sayısal nöronların sayısında bir artış gösteriyor 168 . Ayrıca, yaklaşık kümelerin basit algısına değil de Arap rakamlarına güvenmeyi öğrendiklerinde, bazı nöronlar bu sembollere seçici olarak yanıt vermeye başlarlar169 . Dijital semboller gibi kültürel bir buluşu entegre etmek için ağın bu (kısmi) dönüşümü, sinirsel geri dönüşümün mükemmel bir örneğidir.

Ama insanlara geri dönelim. Temel aritmetiği (toplama ve çıkarma) yapmayı öğrendiğimizde, sadece bu alanı değil, aynı zamanda posterior parietal korteksi de yeniden amaçlıyoruz. Bu alan öncelikle bakışları ve dikkati kaydırmaktan sorumlu olduğundan, sayı uzayında hareket etmek için de kullanılabilir: toplama, dikkati sağa, büyük sayılara kaydıran aynı sinir ağlarını harekete geçirir ve çıkarma, dikkati sola kaydıran ağları harekete geçirir. 170 . Hepimizin kafasında bir tür sayı doğrusu, sayı ekseninin zihinsel bir haritası vardır ve hesaplamalar yaparak onun üzerinde hareket ederiz.

Son zamanlarda, araştırma ekibim geri dönüşüm hipotezini daha titiz bir şekilde test etti. Genç bir matematikçi ve bilişsel bilim adamı olan Marie Amalric ile birlikte, parietal lobun aynı ağlarının matematikteki en soyut kavramları temsil etmek için kullanılıp kullanılmadığını öğrenmek için yola çıktık 171 . On beş profesyonel matematikçi deneye katılmaya davet edildi. Beyin taramaları sırasında, ∫s ∇ × F ● dS gibi formüller ve “Herhangi bir kare matris bir permütasyon matrisine eşdeğerdir” gibi ifadeler de dahil olmak üzere karmaşık matematiksel ifadelerle sunuldu. Beklediğimiz gibi, bu yüksek seviyeli matematiksel nesneler, bir bebeğin bir, iki veya üç nesne gördüğünde harekete geçirdiği 172 ve daha büyük bir çocuğun saymayı öğrendiği aynı sinir ağını harekete geçirdi (bkz. renkli resim 12) 173 . Grothendieck topoi'den karmaşık manifoldlara veya işlev uzaylarına kadar tüm matematiksel nesneler, çocukluktan beri var olan temel sinir ağlarının yeniden birleştirilmesine dayanır. İlkokul öğrencilerinden Fields Madalyası kazananlarına kadar matematiğin kültürel inşasının her aşamasında hepimiz bu özel beyin sisteminin sinirsel kodunu sürekli olarak geliştiriyoruz.

Elbette, organizasyonu, insanı insan yapan evrensel genetik doğanın dayattığı ciddi kalıtsal kısıtlamalara tabidir. Öğrenme, bu sistemin yeni kavramlara uyum sağlamasına izin verirken, genel mimarisi, deneyimden bağımsız olarak hepimiz için aynı kalır. Meslektaşlarım ve ben, çocukluktan itibaren duyusal deneyimleri diğer insanlarınkinden farklı olan matematikçilerin beyin organizasyonunu inceleyerek buna ikna olduk. Kör matematikçilerden bahsediyorum 174 . İronik olarak, birçok kör insan parlak matematikçiler haline gelir. Belki de bunların en ünlüsü, sekiz yaşında kör olan ve o kadar zekiydi ki sonunda Cambridge Üniversitesi'nde Isaac Newton'un yerini alan Nicholas Saunderson (1682-1739).

Saunderson artık beyin taramaları için uygun değil, ama Marie Amalric ve ben üç çağdaş kör matematikçiyle bağlantı kurmayı başardık. Üçü de Fransız üniversitelerinde öğretim görevlisi. Bunlardan biri, on bir yaşında kör olan gerçek bir düşünce devi olan Emmanuel Giroud. Temas geometrisindeki önemli bir teoremin zarif kanıtıyla ünlendi ve şu anda Lyon'daki Yüksek Normal Okulu'nda büyük bir laboratuvardan (60 kişi) sorumlu.

Kör matematikçilerin varlığı, Alan Turing tarafından dile getirilen beyne ampirik yaklaşımı çürütüyor. Muhtemelen hatırlayacağınız gibi, ünlü bilim adamı beyni, yavaş yavaş duyusal deneyimle doldurulan "birçok boş sayfa" içeren bir "defter"e benzetmişti. Gerçekten de, doğuştan gelen sinir ağlarına sahip değillerse, kör insanlar sınırlı deneyimlerinden, gören matematikçilerle aynı soyut kavramları nasıl türetebilirler? Emmanuel Giroud'un Küçük Prens'ten Tilki'yi yorumlayarak dediği gibi, "Geometride en önemli şey gözle görülemez, sadece zihin uyanıktır." Matematikte duyusal deneyimler büyük bir rol oynamaz; bütün sır fikirlerde ve kavramlardadır.

Eğer deneyim, korteksin organizasyonunu gerçekten belirlediyse, matematik yapmak, dünyayı dokunma ve işitme yoluyla keşfeden görme engelli ve kör matematikçilerin beyinlerindeki farklı alanları harekete geçirirdi. Buna karşılık, sinirsel geri dönüşüm hipotezi, matematikten sorumlu sinir ağlarının sabit olduğunu tahmin eder. Başka bir deyişle, yalnızca doğumda mevcut olan belirli bir beyin bölgesi kümesi matematiksel kavramları barındırabilir. Üç kör profesörümüzün beyinlerini taradığımızda bulduğumuz şey tam olarak buydu. Matematiksel bir ifadeyi görselleştirerek ve onun doğruluğunu değerlendirerek, gören herhangi bir matematikçiyle aynı yolları parietal ve ön loblarda kullandılar (bkz. renkli resim 13). Duyusal deneyim önemli değildi: yalnızca bu ağ ve başka hiçbir ağ matematiksel temsillere uyum sağlayamazdı.

Tek fark, kör matematikçilerimizin en sevdikleri araştırma alanını düşündüklerinde, oksipital lobun arka kutbundaki birincil görsel korteksi -gören bir insanda retinaya çarpan görüntüleri işleyen alan- meşgul olmalarıydı! Aslında, bu sonuç bir başka parlak matematikçi, Fields Ödülü sahibi Cédric Villani tarafından tahmin edildi. Bir keresinde onunla deneyimizi tartışmıştık (hatta başlamadan önce) ve şaka yollu bana şöyle dedi: "Biliyorsunuz, Emmanuel Giroud gerçekten harika bir matematikçi ve yine de çok şanslıydı: kör olduğu için daha fazla havlamaya adayabiliyor. !”

Villani haklıydı. Normal görüşe sahip kişilerde oksipital bölge, diğer işlevleri yerine getiremeyecek kadar görsel bilgileri işlemekle meşguldür. Körde, gözlerden herhangi bir sinyal almaz ve zihinsel hesaplamalar ve matematik de dahil olmak üzere daha soyut görevleri gerçekleştirmek için dönüştürülür 175 . Doğuştan kör olan insanlarda bu yeniden düzenleme daha da belirgindir: Görsel korteks sadece sayılara ve matematiğe değil, aynı zamanda Broca'nın alanına 176 benzer şekilde sözlü konuşmanın gramerine de yanıt verir .

Körlerde görsel korteksin bu tür soyut tepkilerinin nedeni hala teorik tartışmaların konusudur. Bu yeniden düzenleme, gerçek bir sinirsel geri dönüşüm vakası mı yoksa aşırı bir beyin plastisitesi vakası mı? 177 Kanaatimce, denge nöral geri dönüşüm hipotezi lehinedir. Beynin plastisitesi, görsel korteksin kara tahtasına yazılan her şeyi silebilecek bir sünger gibi davransaydı, eski organizasyonundan hiçbir iz kalmazdı. Ama değil. Veriler, körlerin görsel korteksinin büyük ölçüde normal bağlantısını ve nöral haritalarını 178 koruduğunu, ancak bunları diğer bilişsel işlevler için kullandığını göstermektedir. Korteksin bu kısmı çok büyük olduğu için, kör insanların beyninde sadece matematik ve konuşmaya değil, aynı zamanda harflere ve sayılara (Braille ile yazılmış), nesnelere, yerlere ve hayvanlara da yanıt veren "görsel" alanlar bulunabilir. 179 . Duyusal deneyimdeki bu kadar radikal farklılıklara rağmen, bu kategori seçici alanların, gören ve kör insanlarda aynı yerde bulunma eğiliminde olmaları dikkat çekicidir. Örneğin, yazılı sözcüklere yanıt veren alan, görme engelli bir kişide, gören bir okuyucudakiyle aynı yerde bulunur - tek fark, basılı harflere değil, Braille'e yanıt vermesidir. Yine, bu bölgenin işlevi, konuşma alanlarına genetik olarak kontrol edilen bağlantılarının yanı sıra diğer doğuştan gelen özellikler tarafından büyük ölçüde belirlenir ve bu nedenle duyusal girdi değiştiğinde değişmez 180 . Kör insanlar, gören insanlarla aynı fikirler, kategoriler ve kavramlarla çalışırlar ve bunu yapmak için beynin aynı alanlarını kullanırlar.

Matematikte, sinirsel geri dönüşüm teorisi, yalnızca temel kavramların (1 + 1 = 2) ve en gelişmiş matematiksel fikirlerin (e −iπ + 1 = 0) beynin aynı alanlarını içermesi gerçeğiyle değil, aynı zamanda tamamen psikolojik araştırmaların sonuçlarına göre. Hepsi, okulda öğrendiğimiz matematiğin, yaklaşık değerlerden sorumlu olan eski sinir ağlarını yeniden tasarlamaya dayandığını gösteriyor.

Beş numarayı düşün. Şu anda beyniniz, dört ve altıya yakın ve bir ve dokuzdan uzak yaklaşık bir değer fikrini ateşliyor - diğer primatlarda bulunanlara çok benzer sayıda nöron ateşliyorsunuz. Bu nöronların bulanık ayar eğrisi - maksimum yaklaşık beş ve komşu değerlerde dört ve altı ağırlıklar ile - belirli bir kümenin kaç eleman içerdiğini hemen belirlemenin imkansız olmasının ana nedenidir - dört, beş veya altı - imkansız. Şimdi şu soruyu cevaplayın: beş altıdan az mı fazla mı? Bu tür sorunların bir anda çözüldüğünü düşünüyor musunuz? Aslında deneyler, her şeyin miktarlara bağlı olduğunu gösteriyor. Rakamlar beş ve altı gibi birbirine yakın olduğunda, daha yavaş cevap verirsiniz ve beş ve dokuz gibi birbirlerinden daha uzak olduklarından daha fazla hata yaparsınız. Bu 181 uzaklık etkisi , saymayı ve hesaplamayı öğrendiğimizde yeniden amaçladığımız eski sayı temsil sisteminin ayırt edici özelliklerinden biridir. Sembollerin kendilerine ne kadar odaklanmaya çalışırsanız çalışın, beyniniz bu iki miktarın sinirsel temsillerini harekete geçirmeden edemez. Birbirlerine ne kadar yakınlarsa, o kadar fazla örtüşürler. Okulda edindiğiniz tüm sembolik bilgileri kullanarak "tam olarak beş" terimleriyle düşünmeye çalışmanıza rağmen, davranışınız bu bilginin evrimsel olarak daha eski bir yaklaşık sayı kavramına dayandığı gerçeğini ele veriyor. Mesafenin etkisi, "sekiz ve on - aynı sayılar mı yoksa farklı mı?" gibi temel problemlerde bile gözlenir. Aynısı, Arap rakamlarını tanıması öğretilen maymunlar için de geçerlidir 182 .

Bir sayıyı diğerinden çıkardığımızda, örneğin 9 - 6, buna harcadığımız zaman, çıkarılan 183 sayısının değeri ile doğru orantılıdır . Dolayısıyla, örnek 9 - 6, örneğin 9 - 4 veya 9 - 2'den daha fazla zaman gerektirir. İlk sayıdan tam olarak ikinci sayı tarafından verilen kadar çok adım sayarak, sayı doğrusu boyunca zihinsel olarak hareket ediyor gibiyiz. Doğal olarak, ne kadar ileri gitmeniz gerekiyorsa, o kadar fazla zaman alır. Karakterleri dijital bir bilgisayar gibi işlemiyoruz; bunun yerine, yavaş ve aşamalı bir uzamsal metafor kullanıyoruz - bir sayı doğrusunda ilerliyoruz. Aynı şey fiyat algısı için de geçerlidir. Toplam ne kadar büyük olursa, ona o kadar belirsiz anlam yükleriz. İşin sırrı, tüm primatların sahip olduğu eski sayı hissinin doğruluğunun yavaş yavaş azalmasıdır: sayı ne kadar büyükse, doğruluk o kadar düşük olur 184 . Bu nedenle, tüm rasyonelliğin aksine, bir daire fiyatına birkaç bin dolar atmaya hazırız, ancak ekmek alırken sonuna kadar pazarlık edeceğiz: İzin verdiğimiz yanlışlık seviyesi, evin büyüklüğü ile orantılıdır. sayı ve sadece insanlar arasında değil, makaklar arasında da.

Liste uzayıp gidiyor: parite, negatif sayılar, kesirler - tüm bu kavramlar evrim sürecinde elde ettiğimiz niceliklerin temsiline dayanmaktadır 185 . Dijital bir bilgisayarın aksine soyut sembolleri manipüle edemeyiz: onları her zaman somut ve genellikle yaklaşık değerlere çeviririz. Eğitimli beyinde bunun gibi benzer etkilerin kalıcılığı, sayılar kavramımızın eski köklerine ihanet ediyor.

Yaklaşık sayılar, tüm matematiğin temel aldığı sütunlardan biridir. Bununla birlikte, eğitim, bu orijinal sayı kavramının önemli ölçüde zenginleşmesine yol açabilir. Matematiksel semboller, kesin hesaplamalar yapmamızı sağlar. Bu gerçek bir devrimdir: Milyonlarca yıl boyunca evrim belirsiz niceliklerle yetindi. Sembol öğrenme, değişim için güçlü bir güçtür: tüm sinir ağlarımız, kesin sayıları manipüle etmemize izin vermek için yeniden tasarlanmaktadır.

Sayı duygusu hiçbir şekilde matematiğin tek temeli değildir. Ek olarak, evrim bize, yer, kafes ve kafanın yönünü içeren özel sinir ağlarının sorumlu olduğu bir boşluk hissi verdi. Ayrıca, herhangi bir küçük çocuğun dikdörtgenler, kareler ve üçgenler arasında ayrım yapmasına izin veren bir şekil hissine sahibiz. Sözcükler ve sayılar gibi simgelerin etkisi altında tüm bu kavramlar geri dönüştürülür ancak bunun tam olarak nasıl gerçekleştiği henüz netlik kazanmamıştır. İnsan beyni onları düşünme dilinde yeniden düzenler, yeni kavramlar formüle eder 186 . Evrimsel tarihimiz boyunca miras aldığımız temel yapı taşları, matematikçilerin her gün yeni sayfalar yazdığı yeni bir üretken dilin temel ilkelleri haline gelir.

Görme ve konuşmadan sorumlu sistemin okunması ve geri dönüştürülmesi

Peki ya okuma becerileri? Bu, sinirsel geri dönüşümün başka bir örneğidir: Okumak için, başlangıçta görme ve konuşma amaçlı alanları kullanırız. Reading in the Brain 187 (lafzen "Beyin içinde okuma") adlı kitabımda , okuryazarlıktan sorumlu olan sistemi ayrıntılı olarak anlatıyorum. Okumayı öğrendiğimizde, görsel bölgelerin bir alt kümesi harf dizilerini tanımak ve bunları konuşma merkezlerine göndermek için uyum sağlar. Sonuç olarak, yazılı kelimeler konuşulan kelimelerle tamamen aynı şekilde işlenir: okuma yeteneği, konuşmayı destekleyen sinir ağlarına yeni bir görsel geçit açar.

Çocuklar okuyabilmeden çok önce, nesneleri, hayvanları ve insanları tanımalarına ve adlandırmalarına olanak tanıyan gelişmiş bir görsel sisteme zaten sahiptirler. 3B uzayda boyutu, konumu veya yönü ne olursa olsun herhangi bir görüntüyü tanıyabilir ve onunla bir adı nasıl ilişkilendireceklerini bilirler. Okuma, resimlerin isimlendirilmesinden sorumlu olan bu halihazırda var olan sinir ağının bir kısmını yeniden amaçlar. Meslektaşım Laurent Cohen ve ben buna "Görsel Kelime Form Alanı" adını verdik. Harf zincirleri hakkındaki tüm bilgimiz bu alanda yoğunlaşmıştır. Boyutu, konumu , yazı tipi veya durumu ne olursa olsun kelimeyi tanımamıza izin veren odur 188 . Okuryazar herhangi bir kişide, hepimiz için aynı yerde bulunan (artı veya eksi birkaç milimetre) kelimenin görsel formunun bu alanı ikili bir işlevi yerine getirir: ilk olarak, öğrenilen bir zinciri tanımlar. işaretler ve daha sonra, konuşma alanları ile doğrudan bağlantılar sayesinde, 189 , bunları hızlı bir şekilde sese çevirmeyi ve kavramayı sağlar.

Okuma yazma bilmeyen bir çocuğun veya yetişkinin beynini okumayı öğrenirken tararsak ne görürüz? Teori doğruysa, görsel korteksinin yeniden düzenlendiğini görmeliyiz. Sinirsel geri dönüşüm teorisine göre, okuma, benzer işlevlere sahip bir kortikal alanı işgal etmeli ve onu yeni bir göreve yönlendirmelidir. Okuma durumunda, görsel korteksin her türlü nesneyi, cismi, yüzü, bitkiyi ve yeri tanımak olan zaten var olan işlevinden rekabet beklemek mantıklıdır. Okumayı öğrendikten sonra, evrim sürecinde miras aldığımız bazı görsel işlevleri kaybediyor olabilir miyiz? Yoksa bu işlevler (en azından) büyük bir yeniden yapılanma sürecinden mi geçiyor?

Bu paradoksal tahmin, meslektaşlarım ve ben tarafından deneysel olarak doğrulandı. Okuryazarlıktan etkilenen alanların ayrıntılı bir haritasını sağlamak için Portekiz ve Brezilya'daki okuma yazma bilmeyen yetişkinlerin beyinlerini taradık ve ardından bu verileri aynı köylerde yaşayan ve okulda okumayı öğrenecek kadar şanslı olan (çocukken veya yetişkinler olarak) 190 . Tahmin edebileceğiniz gibi, okuma becerilerinin kazanılmasıyla birlikte birçok alan basılı kelimeye açık hale geldi (bkz. renkli resim 14). Okuma yazma bilmeyen bir kişiye kelime kelime bir cümle gösterin ve beyninin çok zayıf tepki verdiğini göreceksiniz: aktivite birincil görsel alanları kapsar, ancak daha fazla genişlemez çünkü harfler tanınamaz. Şimdi aynı kelime dizisini okuyabilen bir yetişkine gösterin. Sol oksipitotemporal korteksteki harfler için alan ve ayrıca dili anlamakla ilişkili tüm klasik konuşma merkezleri de dahil olmak üzere çok daha büyük bir kortikal nöron ağının buna yanıt vereceğini göreceksiniz. Birincil görsel alanlarda da artan aktivite gözlenir: okuma becerilerinin kazanılmasıyla, büyük olasılıkla, küçük yazıların tanınmasına uyum sağlarlar 191 . Kişi ne kadar hızlı okursa, bu alanlar basılı kelimelere o kadar aktif tepki verir ve aralarındaki bağlantılar o kadar güçlü olur: Okuma becerisi otomatikleştikçe harflerin sese dönüşümü gözle görülür şekilde hızlanır.

Zıt soru şuna benziyor: Aktivitesi artmayan, aksine azalan alanlar var mı? Cevap evet: Okuma yazma bilmeyen insanlarda beyin yüzlere daha yoğun tepki verir. Ne kadar iyi okuyabilirsek, sol yarımkürede, özellikle yazılı kelimelerin nişlerini bulduğu yerde - kelimenin görsel biçimi alanında - karşılık gelen aktivite o kadar zayıf olur. Beyin harflere "zorla" yer açıyor gibi görünüyor, bunun sonucunda okuma orijinal işlevin yerine getirilmesine - yüzlerin ve nesnelerin tanınması - müdahale etmeye başlıyor. Tabii ki, okuyabilen herkes yüzleri nasıl tanıyacağını asla unutmaz, bu da bu işlevin sadece korteksten dışarı atılmadığı anlamına gelir. Verilerin gösterdiği gibi, okumada ustalaşıldığında, çoğu insanda konuşmada uzmanlaşan sol yarımkürede yüzlere verilen tepki zayıflar ve aynı anda sağda artar192 .

okumayı öğrenen çocuklarda kaydettik . Çocuk okumaya başlar başlamaz, kelimenin görsel formu alanındaki aktivite sol yarımkürede yoğunlaşır ve sağ yarımkürede yüzlere tepki veren simetrik muadili aktivitesi (renkli resme bakınız 15) ). Etki o kadar belirgindir ki, bir bilgisayar algoritması, yalnızca yüz işlemenin yoğunluğuna dayanarak bir çocuğun okuyup okumadığını doğru bir şekilde belirleyebilir. Disleksi ile bu alanlar normal olarak gelişmez - ne solda ne de sağda. Solda, kelimenin görsel formunun alanı oluşmaz ve sağda fusiform korteks yüzlere yoğun tepki vermeye başlamaz 194 . Yazılı kelimelere yanıt olarak sol oksipitotemporal korteksin azalan aktivitesi, incelendiği tüm ülkelerde okuma güçlüğünün evrensel bir işareti olarak kabul edilmiştir195 .

Nöral geri dönüşüm hipotezine göre, okumayı öğrenmek görsel korteksin orijinal işlevleriyle, bu durumda yüz tanımayla rekabet eder. Okuryazarlık seviyeleri, tamamen cahillikten akıcı okumaya doğru yükseldikçe, sol yarıkürede yazılı kelimelere verilen yanıtlar artar ve yüz tanıma sağ yarıküreye kayar.

Son zamanlarda, laboratuvarımız başka bir cesur deney yapmak için izin aldı. Bir çocuğun okuma sisteminin tam olarak nasıl oluştuğunu görmek istedik. Bu amaçla anaokulunun sonundan birinci sınıfın sonuna kadar iki ayda bir aynı çocukları beyin görüntüleme merkezimize davet ettik. Sonuçlar tüm beklentileri aştı. İlk tarama fazla bir şey göstermedi: Çocuklar okuyabilmeden önce, korteksleri nesnelere, yüzlere ve evlere seçici olarak tepki veriyor, ancak harflere değil. Bununla birlikte, iki aylık eğitimden sonra, yazılı kelimelere ve yetişkinlerde olduğu gibi aynı yerde, sol oksipitotemporal kortekste belirli bir tepki kaydetmeyi başardık. Yüzlerin temsili de çok yavaş değişti: Sağ yarıküredeki yüzlere verilen tepki, okuma hızıyla doğru orantılı olarak arttı. Nöral geri dönüşüm hipotezinin öngördüğü gibi, okuma, sol oksipitotemporal korteksin öncü işlevi olan görsel yüz tanıma ile rekabet etti.

Bu süreçte bu rekabetin iki şekilde açıklanabileceğini anladık. İlk olasılık sözde "nakavt modeli"dir: doğumdan itibaren sol yarımkürenin görsel korteksi yüzleri işler ve okuma onları sağ yarımküreye bayıltır. İkinci olasılık, sözde "blokaj modeli"dir: korteks yavaş gelişir ve yüzleri, yerleri ve nesneleri işlemek için özel alanlar yavaş yavaş oluşur; Bu gelişen manzaraya girerken, harfler mevcut alanın bir kısmını yakalar ve diğer görsel kategorilerin genişlemesini engeller.

Yani, nakavt mı yoksa blok mu? Deneylerimizin gösterdiği gibi, engelleme modeli daha makul görünüyor: okumayı öğrenmek, sol yarımkürede yüz tanıma alanlarının gelişimini engelliyor. Okumayı öğrenen çocukların düzenli MRI taramaları şüphelerimizi doğruladı 196 . Altı ya da yedi yaşında, korteksin uzmanlaşması hala tamamlanmış olmaktan uzaktır. Bazı alanlar yüzlere, nesnelere ve yerlere aktif olarak yanıt verirken, diğerleri henüz belirli bir kategoriyi işlemeye ayarlanmamıştır. İlerici uzmanlaşmalarını görselleştirebildik: çocuklar birinci sınıfa girip hızla okumaya başladıklarında, mektuplar bu uzmanlık dışı alanlardan birini işgal etti ve onu başka bir amaca dönüştürdü. Başlangıçta varsaydığımın aksine, harfler önceden var olan yüz tanıma alanını tamamen işgal etmiyor; korteksin serbest sektörü olan "komşu eve" girerler. Bu açıdan küçük bir bakkalın bitişiğinde bir süpermarket açan agresif bir perakende zincirine benzetilebilirler. Birinin genişlemesi diğerini durdurur - sol yarıküre artık harflerle dolu olduğundan, yüzlerin sağ tarafa geçmekten başka seçeneği yoktur.

Çocuklukta öğrenme daha kolaydır, serebral korteks hala dövülebilirdir. Birinci sınıfta, bazı görsel alanlar zaten belirgin bir uzmanlaşma (nesnelerin, yüzlerin, yerlerin tanınması) göstermektedir. Diğerleri uzmanlaşmamış veya yalnızca marjinal olarak uzmanlaşmıştır (boş altıgenlerle gösterilir). Okuma, bu kararsız ağları istila eder ve diğer nesne kategorilerinin genişlemesini engeller. Bir çocuk okumayı öğrenmezse, bu alanlar yüzleri ve nesneleri tanımaya dahil olur ve yavaş yavaş harfleri tanıma yeteneklerini kaybeder.

Kısacası, ventral görsel sistem, eğitimin ilk birkaç yılında büyük bir yeniden yapılanma geçirmeye devam ediyor. Okullarımızın genellikle altı ila sekiz yaş arasındaki çocuklara okumayı öğretmesi, bu dönemdeki yoğun beyin plastisitesinin kanıtlarıyla mükemmel bir uyum içindedir. Eğitim sistemimizi, görsel korteksin özellikle dövülebilir olduğu hassas dönemden yararlanmak için düzenledik. Genel mimari doğumdan itibaren ciddi şekilde sınırlı olmasına rağmen, insan inferotemporal korteksi, farklı şekillere ve her türlü görüntüye uyum sağlama konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahiptir. Binlerce yazılı kelimeye maruz kalan bu alan, konuşma sistemiyle dahili olarak bağlantılı belirli bir sektörü yeni bir faaliyet için yeniden amaçlıyor.

Yaşlandıkça, görsel korteksimiz yeni görüntülere uyum sağlama yeteneğini yavaş yavaş kaybediyor gibi görünüyor. Hassas dönemin aşamalı olarak kapanması, harfleri ve harf kombinasyonlarını etkili bir şekilde tanımayı giderek daha zor hale getirir. Meslektaşlarım ve ben yetişkin olarak okumayı öğrenmeye çalışan iki kişiyi inceledik: biri hiç okula gitmedi ve diğeri kelimenin görsel biçiminde küçük bir felç geçirdi, bu da alexia'nın gelişmesine yol açtı - yetersizlik okumak. İki yıl boyunca düzenli olarak beyinlerini taradık 197 . İlerleme inanılmaz derecede yavaştı. İlk denek sonunda harfler için özel bir alan geliştirdi, ancak bu yüzlerin işlenmesini etkilemedi: Yüz tanıma için nöral bağlantılar beynine damgalandı ve tüm hareketliliğini yitirmiş gibi görünüyordu. İnme hastası, aksine, görsel kortekste yeni “harfli yazarkasa”yı asla yeniden yaratamadı. Okuyabiliyordu ama çok yavaştı. Her kelimenin şifresini çözmek özel bir çaba gerektiriyordu - bir yetişkin olarak beyni, korteksin bir kısmını otomatik bir okuyucuya dönüştürmek için gerekli nöral plastisiteye sahip değildi.

Müzik, matematik ve yüzler

Sonuç basit: görsel korteksi yeniden şekillendirmek ve mükemmel bir şekilde okuyabilmek için erken çocukluk döneminin maksimum plastisite döneminden yararlanmak gerekir. Araştırmamızın gösterdiği gibi, bu sadece mektup okumak için geçerli değildir. Örneğin, notaları ele alalım: Erken yaşta müzik okumayı öğrenen bir müzisyen, müzikal sembollere ayrılmış görsel korteks alanının neredeyse iki katı, hiç müzik öğrenmemiş bir kişiye göre . Korteksin yüzeyindeki bu geniş alan artık notalar tarafından işgal edildiğinden, kelimenin görsel biçiminin alanı normal konumundan kaydırılır: müzisyen olmayanların aksine, müzisyenlerde korteksin alanı, harflere yanıt verir, neredeyse bir santimetre yana kaydırılır.

Başka bir örnek, matematiksel denklemleri deşifre etme yeteneğidir. Deneyimli bir matematikçi, π = 3.141592…, φ = 1.61803394…, f (x) = a 0 + veya e x = gibi belirsiz ifadeleri, tıpkı bir romandaki cümleler gibi tanıyabilmelidir . Bir keresinde, parlak Fransız matematikçi Alain Conne'nin (başka bir Fields Ödülü sahibi) olağanüstü karmaşık yirmi beş satırlık bir denklem gösterdiği bir konferansa katılmıştım. Ona göre, bilinen tüm temel parçacıkların fiziğini tanımladı. Başka bir matematikçi parmağıyla ortalarda bir yeri işaret ederek sordu: "On üçüncü satırda bir hata yok mu?" "Hayır," Conn hemen yanıtladı. "Telafi eden üye tam burada, on dördüncü hatta!"

Karmaşık formüller için bu olağanüstü yetenek beyne nasıl yansıyor? Tomografi, matematiksel nesnelerin her iki yarıkürenin yanal oksipital bölgelerini işgal ettiğini gösterir - matematikçilerde bu bölgeler cebirsel ifadelere matematikçi olmayanlara göre çok daha yoğun tepki verir. Yine yüzlerle rekabet görüyoruz: bu sefer korteksin yüzlere tepki veren alanları her iki yarım kürede de yok oluyor199 . Başka bir deyişle, okuryazarlık yüzleri sol yarımküreden sağa doğru iterse, sayıların ve denklemlerin düzenli manipülasyonu yüzlerin her iki taraftaki temsilini engeller ve yüz tanıma sisteminin küresel bir daralmasına neden olur.

Bu keşfi, denklemlerinden başka hiçbir şeyle ilgilenmeyen ve komşusunu, köpeğini ve hatta aynadaki yansımasını bile tanıyamayan ünlü eksantrik matematikçi mitine bağlamak cazip geliyor. Gerçekten de dalgın matematikçiler hakkında pek çok fıkra ve fıkra vardır. Örneğin, içe dönük bir matematikçi ile dışa dönük bir matematikçi arasındaki fark nedir? Sizinle konuşurken içe dönük olan ayakkabılarına, dışa dönük olan ise sizinkine bakar!

Aslında, matematikçilerde yüzlere verilen kortikal tepkideki azalmanın, algılanan sosyal yeterlilik eksikliğiyle doğrudan ilişkili olup olmadığını henüz bilmiyoruz (ki bunun gerçeklikten daha fazla efsane olduğunu söyleyebilirim: birçok matematikçi toplumda kendilerini iyi hissediyor). Bu durumda, sebep ve sonuç henüz kurulmamıştır. Matematik formülleri gerçekten yüzlere verilen tepkileri azaltır mı? Yoksa matematikçiler, sosyal etkileşimlerden daha kolay buldukları için denklemler evrenine dalarlar mı? Cevap ne olursa olsun, a) kortikal rekabet vardır ve b) beynimizdeki yüzlerin temsili, bir çocuğun matematik ve müzik becerilerinin güvenilir bir belirteci olma noktasına kadar, eğitime ve okula son derece duyarlıdır. Sinirsel geri dönüşüm bir gerçektir.

Zenginleştirilmiş çevrenin rolü

Sonuç olarak, hem kalıtımın kilit rolünün destekçileri hem de çevrenin kilit rolünün destekçileri haklıdır: bir çocuğun beyni aynı anda hem yapılandırılmış hem de plastiktir. Doğumda, on milyonlarca yıllık evrim boyunca seçilmiş genler tarafından oluşturulmuş birçok özelleşmiş sinir ağını zaten içerir. Bu kendi kendine organizasyon sayesinde bebek, bilginin ana alanlarında sezgisel fikirlere sahiptir: nesneleri ve hareketlerini yöneten fiziksel yasaların bir duygusu; uzayda yönlendirme yeteneği; sayılar, olasılıklar ve matematik hakkında fikirler; diğer insanlara çekicilik; hatta dillere hakim olmak için inanılmaz bir yetenek. Bu nedenle, "boş sayfa" metaforu açıkça yanıltıcıdır. Ve yine de evrim, öğrenme için bir boşluk bıraktı. Bir çocuğun beyninde her şey önceden belirlenmiş değildir. Tam tersi: Birkaç milimetre ölçeğindeki sinir ağlarının ayrıntıları, büyük ölçüde dış dünyayla etkileşimle şekillenir.

Yaşamın ilk yıllarında genler, sinaptik bağlantıların aşırı üretimini zorunlu kılar: Bir çocuğun beyni, ihtiyaç duyduğunun iki katı kadar sinaps üretir. Spesifik mekanizma tam olarak anlaşılmamış olsa da, bu ilkel bolluk, dünyanın zihinsel modelleri için büyük bir alan sağlar. Küçük çocukların beyinleri olasılıklarla doludur ve yetişkinlerin beyinlerinden çok daha geniş bir yelpazede hipotezler keşfeder. Her çocuk tüm dillere, tüm yazı sistemlerine, tüm olası matematiğe açıktır - elbette türümüzün genetik sınırları dahilinde.

Ek olarak, çocuğun beynine başka bir doğuştan gelen armağan - en kullanışlı sinapsları ve sinir ağlarını seçen güçlü öğrenme algoritmaları verilir, böylece vücudun çevreye ikinci düzeyde adaptasyonu sağlanır. Onlar sayesinde, zaten yaşamın ilk günlerinde, beyinde uzmanlaşma ve son konfigürasyonun oluşumu süreci başlar. Duyusal alanlar esnekliğini ilk kaybedenlerdir: birincil görsel alanlar birkaç yıl içinde olgunlaşır ve işitsel alanlar ana dildeki ünlüleri ve ünsüzleri ayırt etmeyi bir yıldan daha kısa bir sürede öğrenir. Hassas dönemlerin sona ermesinden sadece birkaç yıl sonra hepimiz ilgili dilin, yazının ve kültürün taşıyıcıları oluyoruz. Öte yandan, bir kişi, Bükreş'te reddeden çocuklar veya okuma yazma bilmeyen Brezilyalılar olsun, belirli bir alanda uyarılmadan yoksun bırakılırsa, bu bilgi alanındaki zihinsel esnekliği sonsuza kadar kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır.

Bu, ileri yaşta herhangi bir müdahalenin faydasız olduğu anlamına gelmez: beyin, özellikle prefrontal korteks gibi daha yüksek bölgelerde, yaşamı boyunca bir miktar plastisiteyi korur. Bununla birlikte, kanıtlar erken müdahalenin en etkili olduğunu göstermektedir. Görev, bir baykuşa gözlük takmayı öğretmek, evlat edinilen bir çocuğa ikinci bir dil öğretmek veya sağırlığa, körlüğe veya tüm yarım kürenin kaybına uyum sağlamaya yardımcı olmak olsun, ne kadar erken başlarsa o kadar iyidir.

Okullar, gelişmekte olan beynin esnekliğinden en iyi şekilde yararlanmak için tasarlanmış kurumlardır. Modern eğitim sistemi, çocuğun beyninin bazı sinir ağlarını yeniden yapılandırmasına ve onları okuma veya matematik gibi yeni etkinliklere yeniden yönlendirmesine izin vererek, büyük ölçüde çocuğun beyninin inanılmaz esnekliğine dayanır. Erken yaşta başlayan öğrenme, tüm hayatımızı değiştirebilir. Çok sayıda deney, on yıllar sonra bile erken eğitim müdahalesinden yararlanan dezavantajlı çocukların daha düşük suç oranlarına, daha yüksek IQ'lara, daha iyi finansal statüye ve daha iyi sağlığa sahip olduğunu göstermektedir200 .

Ama eğitim sihirli bir hap değildir. Ebeveynler, çocuklarının beynini sürekli olarak uyarmak ve çevresini mümkün olduğunca zenginleştirmekle yükümlüdür. Tüm çocuklar, yerçekimi ve düşen cisimlerle deney yapmayı seven, geleceği parlak fizikçilerdir - tabii ki, saatlerce bir arabada bağlı kalmaya zorlanmak yerine tamir etmelerine, inşa etmelerine, başarısız olmalarına ve yeniden başlamalarına izin verilmedikçe. koltuk. Tüm çocuklar, düzenli olarak cetveller, pergeller, kağıtlar ve heyecan verici matematiksel bulmacalarla donatılmaları koşuluyla, saymayı, ölçmeyi, çizgi ve daire çizmeyi ve rakamları birleştirmeyi seven acemi matematikçilerdir. Tüm bebekler dilbilimci olarak doğarlar: 18 aylıkken, günde on ila yirmi kelimeyi kolayca öğrenirler - ancak yalnızca yetişkinler onlarla konuşursa. Akrabaların ve arkadaşların görevi bu bilgi iştahını desteklemektir. Nasıl? Her şeyden önce, yetkin cümleler ve zengin bir kelime hazinesi. Birçok araştırma, üç veya dört yaşındaki bir çocuğun kelime hazinesinin, yaşamının ilk yıllarında onunla ne kadar ve nasıl konuştuğuna doğrudan bağlı olduğunu göstermektedir. Pasif katılım yeterli değildir: aktif bire bir etkileşim gereklidir .

Tüm çalışmalar şaşırtıcı derecede benzer sonuçlar gösteriyor: Küçük bir çocuğun çevresinin zenginleştirilmesi, onun beynini geliştirmesine yardımcı oluyor. Örneğin, her akşam masal okuyan çocuklarda, sözlü konuşmadan sorumlu sinir ağları, geceleri hikaye dinlemeyen bebeklere göre daha iyi gelişmiştir. Daha sonra onların metinleri anlamalarını ve karmaşık düşünceleri formüle etmelerini sağlayacak olan bu gelişmiş kortikal yollardır 202 . Benzer şekilde, iki dilli ailelerde doğacak kadar şanslı olan çocuklar, iki sözlük, iki dilbilgisi ve iki kültürü öğrenmekte zorluk çekmezler . Yaşamları boyunca, iki dilli beyinleri konuşmayı işleme ve üçüncü veya dördüncü bir dile hakim olma yeteneğini korur ve yaşlılıkta Alzheimer hastalığının zararlı etkilerine daha uzun süre direnir. Uyarıcı bir ortam, gelişmekte olan beynin daha fazla sinaps, daha büyük dendrit ve daha esnek sinir ağlarını tutmasını sağlar 204 - tıpkı prizma gözlük takmayı öğrenen ve çeşitli dendritleri ve yaşamı boyunca bir davranıştan diğerine hızla geçiş yapma yeteneğini koruyan baykuşa benzer. . Çocuklarınızın erken öğrenme portföyünü çeşitlendirin: Beyinlerinin gelişmesi, kısmen çevrelerinden aldıkları uyarıların zenginliğine bağlıdır.

Bölüm III

Öğrenmenin dört sütunu

Sinaptik plastisite tek başına türümüzün olağanüstü başarısını açıklayamaz. Aslında, tüm canlı varlıkların doğasında vardır: sıradan sinekler, nematod solucanları ve deniz sümüklü böcekleri bile değiştirilebilir sinapslara sahiptir. Eğer Homo sapiens Homo docens olduysa ve öğrenme ekolojik nişimiz ve küresel genişlemenin ana nedeni haline geldiyse , bunun nedeni insan beyninin bir dizi ek mekanizma içermesidir.

Böylece, evrim sürecinde, çevreden bilgi alma hızımızı en üst düzeye çıkarmamıza izin veren dört işlev ortaya çıktı. Onlara öğrenmenin dört direği diyorum, çünkü her biri zihinsel yapılarımızın istikrarına önemli katkılarda bulunur: Bu unsurlardan biri eksikse veya yeterince ifade edilmemişse, tüm yapı çöker. Bir şeyi hızlı bir şekilde öğrenmemiz gerektiğinde, bu özellikler çabalarımızı optimize etmemizi sağlar.

Yani öğrenmenin dört sütunu:

● ilgi, hitap ettiği bilginin amplifikasyonunu (amplifikasyonunu) sağlayarak;

● aktif katılım veya "merak", beyni sürekli olarak yeni hipotezleri test etmeye teşvik eden bir algoritmadır;

● tahminleri gerçeklikle karşılaştırmayı ve dünyanın içsel modellerini düzeltmeyi mümkün kılan geri bildirim;

● konsolidasyon, öğrendiklerimizi otomatikleştirmemize izin verir (esas olarak uyku sırasında).

Bu işlevler yalnızca insanlara değil, aynı zamanda diğer birçok türe de özgüdür. Ancak sosyal beynimiz ve dil becerilerimiz sayesinde onları özellikle ailelerde, okullarda ve üniversitelerde diğer tüm hayvanlardan daha etkili bir şekilde kullanıyoruz.

Dikkat, aktif katılım, geri bildirim ve pekiştirme başarılı öğrenmenin ana bileşenleridir. Beyin mimarimizin bu temel bileşenleri hem evde hem de sınıfta çalışır. Dört işlevi de derslerinde kullanmayı başaran öğretmenler, öğrencilerinin olabildiğince hızlı ve verimli bir şekilde öğreneceklerinden emin olabilirler. Bu nedenle, her birimiz bu işlevlerde ustalaşmalı ve yönetebilmeliyiz.

Bölüm 7

Dikkat

uçağınızı kaçırma riskine girdiğinizi hayal edin . Davranışınızdaki her şey artan bir dikkat konsantrasyonuna ihanet ediyor. Çevrenizdeki diğer insanlar tarafından dikkatiniz dağılmadan elektronik skorboard'u ararken ve uçuşunuz için kalkış tablosunu hızla tararken zihniniz tetikte. Reklamlar sizi her taraftan çağırıyor ama siz bunun farkına bile varmıyorsunuz - bunun yerine doğrudan ön büroya gidiyorsunuz. Aniden arkanı dönüyorsun: arkadaşın kalabalığın içindeydi ve az önce adını söyledi. Beyninizin öncelikli gördüğü bu mesaj, tüm dikkati kendine çevirir ve bilincinizi işgal eder... Bir an ve hangi resepsiyona gitmeniz gerektiğini çoktan unuttunuz.

Beyniniz birkaç dakika içinde önemli dikkat durumlarının çoğundan geçmiştir: uyanıklık ve uyanıklık, seçme ve dikkat dağıtma, yönlendirme ve filtreleme. Bilişsel bilimde, "dikkat" terimi, beynin bilgiyi seçtiği, güçlendirdiği, ilettiği ve işlediği tüm mekanizmaları ifade eder. Evrimsel bir bakış açısına göre bunlar eski mekanizmalardır: Köpekler ne zaman bir çıtırtı sesiyle kulaklarını çevirse ve fareler donsa, bizimkine çok benzer dikkat sistemlerini harekete geçirirler .

Dikkat mekanizmaları neden bu kadar çok hayvan türünde evrimleşmiştir? Çünkü dikkat, çok yaygın bir sorunu çözer: aşırı bilgi yüklemesi. Beynimiz sürekli uyaranlarla bombalanır: görme, işitme, koku alma ve dokunma organları saniyede milyonlarca bit bilgi iletir. Başlangıçta, tüm bu mesajlar bireysel nöronlar tarafından paralel olarak işlenir. Bununla birlikte, hepsini derin bir düzeyde analiz etmek imkansızdır: beynin kaynakları yeterli değildir. Bu nedenle dev bir filtre gibi organize olmuş dikkat mekanizmaları piramidi seçici olarak sıralamak zorundadır. Her aşamada, beyin şu veya bu giriş sinyalinin ne kadar önemli olduğuna karar verir ve kaynakları yalnızca en önemli olduğunu düşündüğü bilgileri işlemek için tahsis eder.

İlgili bilgilerin seçimi öğrenme için esastır. Dikkatin yokluğunda, sürekli bir veri akışında bir model keşfetmek samanlıkta iğne aramaya benzer. Bu arada, geleneksel yapay sinir ağlarının yavaşlığının ana nedenlerinden biri de budur: gereksiz bilgileri ayıklamak ve ilgili bitlere odaklanmak yerine, alınan verilerin olası tüm kombinasyonlarını analiz etmek için çok fazla zaman harcarlar. Sadece 2014'te, iki araştırmacı, Kanadalı Yoshua Bengio ve Koreli Kyuhyun Cho, dikkati yapay sinir ağlarına nasıl entegre edeceklerini buldular 206 . İlk modelleri, cümlelerin bir dilden diğerine nasıl çevrileceğini öğrenmekti. Bilim adamları dikkatin son derece önemli olduğunu kanıtladılar: yeni sistem daha iyi ve daha hızlı öğrendi çünkü orijinal cümlenin en önemli kelimelerine odaklanabiliyordu.

Dikkati bir makineye öğretme fikri yapay zeka alanında patlama yaptı. Bugün yapay sistemler bir resmi başarıyla tanımlayabiliyorsa ("Bir kadın parkta uçan bir disk fırlatır"), bunun nedeni, bilgiyi analiz ederken, görüntünün her önemli parçasına bir "spot ışığı" odaklamalarıdır. Uçan bir diski tanımlarken, ağ tüm kaynaklarını karşılık gelen pikseller üzerinde yoğunlaştırır ve bir kişiye ve bir parka karşılık gelenleri geçici olarak kaldırır - daha sonra onlara geri döner 207 . Şu anda, yeterince gelişmiş bir yapay zeka sistemi artık tüm girdileri tüm çıktılara bağlamaz: girdideki her pikselin çıktıdaki herhangi bir kelimenin tahmincisi olabileceği basit bir ağ, organize bir mimari ile değiştirilirse öğrenmenin daha hızlı ilerleyeceğini bilir. eğitimin iki modüle ayrıldığı: ilki dikkat etmeyi öğrenir, ikincisi ise birincisi tarafından filtrelenen verileri adlandırmayı öğrenir.

Öğrenmenin ilk direği dikkattir, o kadar temel bir mekanizma ki artık çoğu modern yapay sinir ağına entegre edilmiştir. Burası, makinenin fotoğrafları tanımlamak için kelimeleri bulmayı öğrendiği yerdir. Seçici dikkat, görüntünün belirli alanlarını (sağda beyaz olarak gösterilen) vurgulayan ve diğer her şeyi göz ardı eden bir spot ışığı gibi davranır. Böylece, herhangi bir zamanda, dikkat, tüm öğrenme kapasitelerini seçilen veri dizisine odaklamanıza izin verir.

Önemli bilgilere odaklanma yeteneği gerekli olsa da, ciddi bir soruna yol açabilir: Dikkat yönündeki herhangi bir hata, öğrenme sürecini durdurma riski ile doludur 208 . Uçan diski fark etmezsem, görüntünün bu kısmı tam anlamıyla silinir: sistem, sanki bu parça hiç yokmuş gibi görüntüyü işlemeye devam eder. Disk bilgisi erken bir aşamada atılır ve alt duyusal alanların ötesine yayılmaz. Gözetimsiz bırakılan nesneler yalnızca hafif uyarılmaya neden olur ve bu da neredeyse hiç öğrenmeyle sonuçlanmaz 209 . Bu, bir nesneye her dikkatimizi verdiğimizde ve onun farkına vardığımızda beynimizde gözlemlenen ilgili sinyallerin tekrarlanan amplifikasyonundan temel olarak farklıdır. Bilinçli dikkat yoluyla, bir nesneyi kodlayan duyusal ve kavram nöronlarının [25] deşarjları güçlendirilir ve prefrontal kortekse iletilir, tüm hücre popülasyonlarını heyecanlandırır. İkincisi, görüntü sunumunun süresinden ( 210 ) çok daha uzun bir süre boyunca aktif kalır . Böyle güçlü bir sinirsel ateşleme patlaması, sinapsların güçlerini değiştirmek için tam olarak ihtiyaç duyduğu şeydir. Sinirbilimciler bu fenomene uzun vadeli güçlenme diyorlar. Örneğin bir öğrenci, öğretmen tarafından az önce konuşulan yabancı dilde bir kelimeye bilinçli olarak dikkat ettiğinde, bu kelime prefrontal kortekse kadar tüm kortikal nöron popülasyonlarını aktive eder ve bu nedenle hatırlanması çok daha olasıdır. Öğrencinin dikkat etmediği şuursuz kelime ve kelimeler, duyu sistemleri düzeyinde kalır ve anlama ve anlamsal hafızayı destekleyen daha derin sözcüksel ve kavramsal temsillere ulaşamaz.

Bu nedenle her öğrenci dikkati yönetmeyi öğrenmeli ve öğretmen de dikkati daha fazla toplamayı öğrenmelidir! Eğer öğrenciler doğru bilgiye dikkat etmezlerse pek bir şey öğrenemeyeceklerdir. Bir öğretmenin en büyük yeteneği, sürekli olarak çocukların dikkatini çekmek ve yönlendirmek; bu olmadan, öğrenme sürecinin etkin yönetimi imkansızdır.

Dikkat, ilgili bilgilerin seçiminde o kadar önemli bir rol oynar ki, beynin birçok sinir ağında uygulanır. Amerikalı psikolog Michael Posner, üç ana dikkat sistemini tanımlar:

1) ne zaman dikkat etmemiz gerektiğini belirleyen ve ne kadar uyanık ve uyanık olduğumuzu düzenleyen bir alarm ve aktivasyon sistemi;

2) nelere dikkat etmeniz gerektiğini söyleyen ve bizi ilgilendiren nesneyi büyüten bir oryantasyon sistemi;

3) alınan bilgilerin nasıl işleneceğine karar veren, görevle ilgili süreçleri seçen ve bunların uygulanmasını kontrol eden kontrol dikkat sistemi.

Her üç sistem de beyin aktivitesini modüle eder ve bu nedenle sadece öğrenmeyi kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda onu yanlış yönlendirir. Her birine ayrı ayrı bakalım.

Sinyalizasyon ve Aktivasyon Sistemi: Beyin Uyanışı

Evrim açısından belki de en eski olan ilk dikkat sistemi bize ne zaman uyanık olmamız gerektiğini söyler ve tüm vücudu harekete geçiren alarm sinyalleri gönderir. Bir yırtıcının yaklaştığını fark ettiğimizde veya güçlü duygular yaşamaya başladığımızda, bir dizi subkortikal çekirdek derhal korteksi alarma geçirerek serotonin, asetilkolin ve dopamin gibi yoğun ve yaygın bir nöromodülatör salınımına neden olur (bkz. renkli resim 16). ) . Uzun, dallanan aksonlar aracılığıyla, alarm mesajları korteks boyunca hareket ederek aktiviteyi ve öğrenmeyi modüle eder. Bazı araştırmacılar bu fenomeni "Yazdır" komutuyla karşılaştırır: Aslında, ilk dikkat sisteminin sinyalleri, beyin korteksine nöral aktivitenin mevcut içeriğini belleğe çevirmesini söyler.

Hayvan deneyleri, uyarı sisteminin aktivasyonunun korteks haritalarını kökten değiştirebileceğini göstermektedir (bkz. renkli resim 16). Amerikalı nörofizyolog Michael Merzenich, farelerdeki sinyal sisteminin, subkortikal dopamin veya asetilkolin yollarının elektriksel uyarımı kullanılarak "başlatıldığı" bir dizi deney gerçekleştirdi. Sonuç olarak, korteks haritalarında güçlü bir kayma gözlendi. O anda aktif olan tüm nöronların sinyalleri, nesnel bir anlamı olmasa bile yoğun amplifikasyona tabi tutuldu. Örneğin, sistematik olarak dopamin veya asetilkolin salınımıyla ilişkilendirilen yüksek perdeli bir ses, zamanla fare beyninde artan aktiviteye neden olmaya başladı ve tüm işitsel haritayı ele geçirdi. Fare, bu hassas notaya yakın sesleri ayırt etmede giderek daha iyi hale geldi, ancak diğer frekansları temsil etme yeteneğini kısmen kaybetti .

Sinyalleme sistemine müdahalenin neden olduğu korteksin bu tür plastisitesinin yetişkin hayvanlarda bile not edilmesi dikkat çekicidir. İlgili sinir ağlarının bir analizi, serotonin ve asetilkolin gibi nöromodülatörlerin, esas olarak nikotinik reseptör aracılığıyla (uyanıklıkta önemli bir oyuncu olan nikotine yanıt verir), kortikal inhibitör internöronların tepkisini modüle ederek, uyarma ve inhibisyon arasındaki dengeyi altüst ettiğini gösterir 212 . Hatırladığınız gibi, sinaptik plastisite için hassas dönemleri kapatmada inhibisyon kilit bir rol oynar. Alarmın engellediği kortikal nöron ağları, kısmen gençlik plastisitelerini yeniden kazanmış gibi görünüyor, böylece fare beyninin hayati olduğunu düşündüğü sinyaller için hassas bir dönem yeniden açılıyor.

Peki ya Homo sapiens ? Kortikal haritaların bu yeniden düzenlenmesinin, çocukluktan beri sanat ya da bilim için gerçek bir tutkusu olan herkeste gerçekleştiğini varsaymak cezbedicidir. Mozartların ve Ramanujanların [26] şevk ve coşkusu o kadar büyüktür ki, beyin haritaları kelimenin tam anlamıyla zihinsel müzik ve matematik modelleriyle doludur. İşin garibi, bu sadece dahiler için değil, aynı zamanda işini içtenlikle seven herkes için de geçerlidir: basit bir işçiden bir uzay roketi tasarımcısına. Tutku, kortikal haritaların kendilerini yeniden yapılandırmasına izin vererek yeteneği besler.

Tüm insanlar Mozart olmasa da, uyanıklık ve motivasyon sistemleri hepimizin beyninde mevcuttur. Günlük yaşamın hangi koşulları onları harekete geçirebilir? Yoksa sadece travma ve güçlü duygulara tepki olarak mı tetikleniyorlar? Muhtemelen değil. Bazı araştırmalar, video oyunlarının - özellikle kahramanın yaşam ve ölümünü temel alan atıcıların - dikkat mekanizmalarımızı harekete geçirmede çok etkili olduğunu gösteriyor. Video oyunları, sinyal ve ödül (iç pekiştirme) sistemlerini etkinleştirerek öğrenmeyi modüle eder. Örneğin aksiyon oyunları dopamin sistemini 213 uyarır . Psikolog Daphne Bavelier bunun hızlı öğrenmeye yol açtığını göstermiştir 214 . En acımasız atış oyunları, belki de en çok beynin sinyal sistemlerini harekete geçirdikleri için en yoğun etkiye sahip görünüyor. Bu nedenle, görsel algıyı, ekrandaki nesnelerin sayısının hızlı bir şekilde değerlendirilmesini ve yabancı uyaranlarla dikkati dağılmadan bir hedefe odaklanma yeteneğini önemli ölçüde geliştirmek için on saatlik oyun yeterlidir. Deneyimli bir oyuncu, oyundan ödün vermeden ultra hızlı kararlar verir.

Ebeveynler ve öğretmenler aktif olarak bilgisayar, tablet, konsol ve diğer cihazları kullanan günümüz çocuklarının sürekli bir aktivite türünden diğerine geçiş yapmalarından ve konsantre olmayı bilmemelerinden şikayet etmektedirler. Ama bu doğru değil. Video oyunları konsantre olma yeteneğimizi azaltmaz; daha doğrusu güçlendirirler. Eğer öyleyse, gelecekte hem yetişkinlerde hem de çocuklarda sinaptik plastisiteyi yeniden harekete geçirmemize yardımcı olabilirler mi? Şüphesiz, video oyunları güçlü bir dikkat uyarıcısıdır. Bu nedenle laboratuvarım, bilişsel bilim 215 [27] ilkelerine dayalı olarak matematik ve okuma öğretimi için bir dizi tablet oyunu geliştirdi .

Ancak video oyunlarının bir dezavantajı vardır: sosyal dışlanma riski taşırlar, çok fazla zaman alırlar ve bağımlılık yaparlar. Neyse ki, alarm sisteminin kilidini açmanın ve aynı zamanda beynin sosyal duyusunu harekete geçirmenin başka birçok yolu var. Öğrencilerinin ilgisini çekmeyi bilen öğretmenler, ilk sayfadan büyüleyen kitaplar, izleyiciyi başka bir dünyaya taşıyan filmler ve oyunlar, tüm bunlar nöroplastisiteyi harekete geçiren eşit derecede güçlü sinyaller uyandırır.

Yönlendirme sistemi: beyin filtresi

İkinci dikkat sistemi, tam olarak neye dikkat edilmesi gerektiğini belirler. Bu sistem, dış dünyayı aydınlatan bir projektör görevi görür. Duyularımızı bombalayan milyonlarca uyaran arasından, önce zihinsel kaynakların yönlendirilmesi gerekenleri seçer. Neden? Niye? Çünkü bunlar acil, tehlikeli, çekici... ya da mevcut amaç ve hedefler göz önüne alındığında sadece önemli.

Amerikan psikolojisinin kurucu babası William James (1842-1910), Principles of Psychology (1890) adlı kitabında dikkatin bu işlevini şu şekilde tanımlamıştır: deneyimimin bir parçası ol. Neden? Niye? Çünkü beni ilgilendirmiyorlar. Deneyimlerim, dikkat etmeyi kabul ettiğim şeydir. Sadece fark ettiğim şeyler zihnimi oluşturuyor.”

Seçici dikkat, en soyut olanlarda bile tüm duyusal modalitelerde gerçekleşir. Duyun: Köpekler kulaklarını hareket ettirebiliyorsa, o zaman biz insanlar sadece beyindeki iç işaretçiyi hareket ettiririz. Gürültülü bir parti düşünün: ilginç bir konuşma duyar duymaz, yalnızca sesin anlamına ve tınısına güvenerek onu dinlemeye başlarsınız. Ya da göz atın: bizi ilgilendiren nesneyi daha iyi görmek için başımızı çeviririz ya da gözlerimizi hareket ettiririz. Bakışınızı hareket ettirdiğinizde nesne, retinanın merkezinde bulunan yüksek hassasiyetli bir alan olan foveaya girer. Ancak deneyler, gözlerimizi hareket ettirmeden bile, herhangi bir yeri veya herhangi bir nesneyi, nerede olursa olsun, dikkatin "maşası" ile vurgulayabileceğimizi ve özelliklerini güçlendirebileceğimizi gösteriyor 216 . Onlarca kişiden bir konuşmayı kolayca seçebilmemiz gibi, üst üste bindirilmiş birkaç çizimden birine dikkat edebiliriz. Ve hiçbir şey bizi resmin renk şemasına, eğrinin şekline, koşucunun hızına, yazarın stiline veya sanatçının tekniğine odaklanmaktan alıkoyamaz. Başka bir deyişle, beynimizdeki herhangi bir temsil ilgi odağı olabilir.

Tüm bu durumlarda, etki aynıdır: dikkat, “spot ışığı” alanına giren her şeyi güçlendirir. Alınan bilgiyi kodlayan nöronlar aktivitelerini arttırırken, diğer nöronların gürültülü konuşmaları susturulur. Sonuç olarak, iki yönlü bir etkimiz var: dikkat, yalnızca ilgili sinir hücrelerini ilgili olduğunu düşündüğümüz bilgilere daha duyarlı hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda beynin geri kalanı üzerindeki etkilerini de büyük ölçüde artırır. Altta yatan sinir ağları, gözümüzü, kulağımızı veya zihnimizi çeken uyaranlara yankılanır. Sonuçta, korteksin geniş alanları, 217 kodlamalarına yeniden yönlendirilir . Basitçe söylemek gerekirse, dikkat bir yükseltici ve seçici bir filtre görevi görür.

Filozof Alain (1868–1951) “Dikkat etme sanatı, büyük sanat” der, “görmezden gelme yeteneğini ima eder.” Gerçekten de, dikkati hak eden nesnelerin seçimi, göz ardı edilmesi gereken nesnelerin seçimi ile ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Belirli bir nesnenin dikkatin “spot ışığına” girmesi için, binlerce nesnenin gölgede kalması gerekir. Dikkati yönlendirmek, sıralamak, filtrelemek ve seçmek anlamına gelir; bu yüzden bilişselciler seçici dikkat hakkında konuşurlar. Bu tür bir dikkat, seçilen sinyali güçlendirir ve aynı zamanda geri kalanın yoğunluğunu azaltır - alakasız olduğu tespit edilenlerin tümünü. Bilimsel dilde bu mekanizmaya "taraflı rekabet" denir. Herhangi bir zamanda, birçok duyusal girdi beynimizin kaynakları için rekabet ediyor. Kaynakları işleme mücadelesinin sonucuna dikkatle karar verilir: diğer sinyalleri bastırırken seçilen öğenin sunumunu geliştirir. Burada yine spot ışığı metaforunu kullanabiliriz: korteksin bir bölgesini daha iyi aydınlatmak için dikkatin spot ışığı diğer alanların aydınlanmasını azaltır. Mekanizma, elektriksel aktivitenin karışan dalgalarına dayanır: bir alanı bastırmak için beyin, alfa aralığında (sekiz ila on iki hertz arasında) yavaş dalgalar yayar, bu dalgalar uyarmayı engeller ve tutarlı sinirsel aktivitenin yayılmasını önler.

Böylece, dikkatin odak noktası, istenmeyen bilgilerin bastırılmasıdır. Ancak bunu yaparken beynimiz, görmemeyi tercih ettiği her şeye karşı seçici körlük geliştirme riskiyle karşı karşıyadır. Körlük, kelimenin tam anlamıyla? Kelimenin tam anlamıyla. Bu kelime oldukça uygundur: ünlü "görünmez goril" deneyi 218 dahil olmak üzere birçok deney, dikkatsizliğin tamamen görme kaybına yol açabileceğini göstermektedir. Bu klasik deneyde, siyah beyaz giyinmiş basketbolcuların birbirlerine top attıkları bir kısa film izlemeniz isteniyor. Senin görevin beyaz takımın tam pas sayısını saymak. Kolay sanıyorsun. Ve gerçekten de, otuz saniye sonra, muzaffer bir şekilde doğru cevabı veriyorsunuz. Ama sonra deneyci garip bir soru sorar: "Bir goril gördün mü?" Goril? Ne gorili? Kaseti geri sarıyoruz ve sonra bir noktada goril kostümlü bir oyuncunun sporcular arasında göründüğünü ve kameranın tam önünde durup yumruğunu göğsüne vurduğunu hayretle keşfediyorsunuz. Onu fark etmemek imkansız görünüyor. Üstelik deneyler, birkaç dakika boyunca gözlerinizin doğrudan gorile baktığını gösteriyor. Ama onu görmedin. Nedeni basit: dikkatiniz tamamen beyaz takıma odaklanmıştı ve bu nedenle siyahlı oyuncular hakkında dikkat dağıtıcı bilgileri aktif olarak engelledi ... goril dahil! Sayarak uzaklaşan beyniniz, çerçevedeki bu kadar garip bir yaratığın varlığını bile fark edemezdi.

Görünmez goril deneyi, bilişsel bilimde bir dönüm noktası çalışmasıdır. Onu yeniden üretmek zor değil: çeşitli koşullarda, dikkati belirli bir nesneye odaklama eylemi, bizi tüm yabancı uyaranlara karşı kör ediyor. Örneğin, sizden şu anda yüksek veya düşük bir ses duyup duymadığınızı belirlemenizi istersem, bir saniyeden kısa bir süre içinde ekranda görünecek olan başka bir uyaranı, bir kelime söyleyin fark etmeyebilirsiniz. Psikologlar bu fenomene "dikkatin yanıp sönmesi etkisi" diyorlar 219 : gözleriniz açık, ancak zihniniz "göz kırpıyor" gibi görünüyor - tamamen ana işle meşgul ve bu kadar basit bir şeye bile başka hiçbir şeye dikkat edemiyor. kısa bir kelime olarak.

Aslında bu tür deneylerde iki farklı yanılsamaya kapılırız. İlk olarak, kendi içinde iyi olmayan kelimeyi veya gorili görmeyiz. (Diğer deneyler, dikkatsizlikten dolayı kırmızı ışığı kaçırabileceğimizi veya bir yayaya çarpabileceğimizi gösteriyor; sonuç, araba kullanırken asla cep telefonu kullanmamaktır!) İkinci yanılsama daha da kötü: bir şeyin farkında olmadığımızın farkında değiliz. , ve bu nedenle kesinlikle görülecek her şeyi gördüğünüzden emin olun! Görünmez goril deneyine katılanların çoğu kör olduklarına inanamıyor. Onları kandırdığımızı düşünüyorlar - örneğin iki farklı film gösterdiler. Kural olarak, tüm akıl yürütmeleri tek bir şeye indirgenir: Videoda gerçekten bir goril olsaydı, kesinlikle fark ederlerdi. Ne yazık ki durum böyle değil: dikkatimiz son derece sınırlıdır ve bu nedenle düşüncelerimiz bir nesneye odaklandığında, diğer nesneler - ne kadar garip, komik veya önemli olursa olsun - bizden tamamen kurtulabilir ve görünmez kalabilir. Bilincimizin içsel sınırlamaları, bizim ve diğer insanların algılayabileceklerini abartmamıza neden olur.

Goril deneyi gerçekten herkes tarafından, özellikle ebeveynler ve öğretmenler tarafından bilinmeyi hak ediyor. Çocuklara öğrettiğimizde, otomatik olarak gördüğümüzün herkes tarafından görülebileceğini varsayıyoruz. Sonuç olarak, bir çocuğun, tüm iyi niyetimize rağmen - kelimenin tam anlamıyla - ona öğretmeye çalıştığımız şeyi neden görmediğini anlamakta çoğu zaman güçlük çekiyoruz. Ancak goril bunu açıkça ortaya koyuyor: vizyon dikkat gerektirir.

Öğrencilerin bir nedenden ötürü dikkati dağılırsa ve öğretmene dikkat etmeyi bırakırsa, onun gösterdiği veya söylediği şeylere karşı kör ve sağır olurlar. Ve algılanmayan şey özümsenmeyecektir 220 .

Örnek olarak, Amerikalı psikolog Bruce McCandliss tarafından, okuma becerisinde ustalaşmada dikkatin rolü üzerine yakın zamanda yürütülen bir deneyi ele alalım 221 . Neye dikkat etmek daha iyidir: bir kelimenin tek tek harfleri mi yoksa genel biçimi mi? Öğrenmek için, McCandliss ve meslektaşları yetişkinlere sıra dışı bir zarif kıvrımlı yazı sistemi öğrettiler. Daha sonra deneklerden zaten bildikleri on altı kelimeyi ve on altı yeni kelimeyi okumalarını istediler ve beyin aktivitelerini kaydettiler. Deneye katılanların farkında olmadan, araştırmacılar dikkatlerini manipüle ettiler. Bir gruba bir bütün olarak eğrilerin şekline dikkat etmesi söylendi: her biri, Çince karakterler gibi, bir kelimeye karşılık geldi. Diğer gruba ise eğrilerin aslında birbiri üzerine yığılmış üç harf olduğu ve her harfe ayrı ayrı dikkat etmelerinin katılımcıların daha kolay olacağı söylendi. Böylece, birinci grup kelimenin tamamına, ikinci grup ise kelimeleri yazmak için kullanılan tek tek harflere dikkat etti.

Seçici dikkat, öğrenmeyi hem uygun hem de uygun olmayan sinir ağlarına yeniden odaklayabilir. Bu deneyde yetişkinler alışılmadık bir şekilde yazılmış kelimeleri okumayı öğrendiler. Bir grup fonetik yaklaşımı, diğer grup ise tam kelime yaklaşımını kullandı. Bir kelimenin genel şekline dikkat edenler, üç yüz denemeden sonra bile kelimelerin harflerden oluştuğunu anlayamadılar. Kelimenin tamamına bir bütün olarak dikkat edilmesi, öğrenme sürecini sağ yarıkürede yanlış nöron ağına yönlendirdi ve bilginin yeni kelimelere transferini engelledi. Buna karşılık, harfleri analiz eden denekler, normalde okumadan sorumlu olan sol yarıkürenin ventral görsel korteksindeki nöronları kullanarak alfabeyi çözebildi ve yeni kelimeleri okuyabildi.

Sonuçlar neydi? Her iki grup da ilk on altı kelimeyi ezberlemeyi başardı, ancak dikkat vektörü yeni kelimeleri deşifre etme yeteneklerini kökten değiştirdi. Harfleri analiz eden ikinci grup, harfler ve sesler arasında birçok yazışma buldu ve yeni kelimelerin yüzde 79'unu okuyabildi. Dahası, beyinleri üzerinde yapılan bir araştırma, genellikle okumadan sorumlu olan sol yarıkürenin ventral görsel alanlarında belirgin aktivite gösterdi. İlk grupta, tam tersine, tüm kelimenin biçimine dikkat, genelleme yeteneğini tamamen bastırdı: denekler sadece tek bir yeni kelime okuyamadı, aynı zamanda görsel bölgelerde bulunan bir nöron ağını harekete geçirdi . Bunun için tamamen uygun olmayan sağ yarımküre.

Sonuç açıktır: Dikkat, beynin çalışma şeklini kökten değiştirir. Kelimenin genel biçimine odaklanmak, alfabetik kodun algılanmasını engellemekte ve diğer yarım kürede faaliyete neden olmaktadır. Okumayı öğrenmek fonetik bir yaklaşım gerektirir. Öğrenci, istenen öğrenme türünü sağlayan klasik okuma ağını ancak harfler ve sesler arasındaki yazışmalara dikkat ederek etkinleştirebilir. Okumayı öğreten tüm ilkokul öğretmenleri bu deneylere aşina olmalıdır: çocukların dikkatini uygun şekilde yönlendirmenin ne kadar önemli olduğunu gösterirler. Pek çok çalışma fonetik yöntemin tüm kelime yöntemine üstünlüğünü ikna edici bir şekilde göstermektedir 222 . Örneğin, bir çocuk harflerin seviyesine çok dikkat ettiğinde, her karakteri soldan sağa doğru takip ettiğinde, öğrenme süreci çok daha kolaydır. Öte yandan, herhangi bir ipucu almamışsa ve kelimeyi bir bütün olarak, iç yapısına dikkat etmeden saf bir şekilde değerlendirirse, hiçbir şey olmaz. Dikkat, başarılı öğrenmenin önemli bir bileşenidir.

Bu nedenle, kaliteli öğretimin anahtarı, öğrencinin dikkatine sürekli dikkat etmektir. Öğretmenler, çocukların dikkatini neye çekmek istediklerini dikkatlice seçmelidir: sonunda sadece ilgi odağındaki bilgiler öğrenilecektir. Dikkat yarışında kaybedilen uyaranlar, çocuğun plastik sinapslarında çok az değişikliğe neden olur veya hiç değişikliğe neden olmaz.

Bu nedenle etkili bir öğretmen, öğrencilerinin zihinsel durumuna çok dikkat eder. Birincisi, her dersi unutulmaz kılmaya çalışarak çocukların merakını sürekli besler ve ikincisi, her çocuğun dikkatinin istikrarını dikkate alarak öğretim metodolojisini değiştirir, ders boyunca aktif algı sağlar.

Yönetim kontrol sistemi: beyin kontrol paneli

Üçüncü ve son dikkat sistemimiz , alınan bilgilerin nasıl işlendiğini belirler. "Merkezi yürütme ağı" olarak da bilinen yürütme kontrol sistemi, en iyi hareket tarzını seçmemize ve ona bağlı kalmamıza izin veren bir sinir ağları topluluğudur 223 . Esas olarak ön loblarda bulunan kortikal bölgelerin bütün bir hiyerarşisini bir araya getirir - başka bir deyişle, alnımızın altında uzanan ve insan beyninin neredeyse üçte birini içeren korteksin tüm kütlesi. Diğer primatlarla karşılaştırıldığında, ön loblarımız daha büyük, daha iyi bağlantılıdır ve her biri daha dallı ve karmaşık bir dendritik ağaç 224 olan daha fazla nöron içerir . Bu nedenle, insanın bilişsel yeteneklerinin diğer primatlardan çok daha gelişmiş olması şaşırtıcı değildir. Bu, bize zihinsel işlemleri kontrol etme ve hatalarımızı fark etme yeteneği veren bilişsel hiyerarşinin en üst seviyesi için özellikle doğrudur - yönetici kontrol sistemi 225 .

23 ile 8'i zihinsel olarak çarpmanız gerektiğini hayal edin. Karşılık gelen zihinsel işlemlerin tüm dizisinin baştan sona sorunsuz gitmesini sağlayan kontrol sistemidir. Bu durumda önce birimlere (3) odaklanmanızı, bunları 8 ile çarpmanızı ve sonucu (24) belleğe kaydetmenizi söyler; sonra onlar (2)'ye odaklanın ve onları 8 ile çarpın; 16 alın, bunların onlarca olduğunu unutmayın ve 160'ı hatırlayın; 24 ve 160 ekleyin ve son sonucu elde edin: 184.

Bu sistem beynin kontrol panelidir: Büyük bir tren istasyonunda şalterleri değiştiren ve her trenin doğru raylara çarpmasını sağlayan bir istasyon çalışanı gibi zihinsel süreçlerimizi düzene sokar, yönlendirir ve düzenler. Beynin merkezi yürütme sistemi, dikkat sistemlerinden biri olarak kabul edilir, çünkü diğerleri gibi, çeşitli olasılıklar arasından seçim yapar - bu durumda, dış dünyadan gelen uyaranlardan değil, mevcut zihinsel işlemlerden. Böylece uzamsal dikkat ve yürütücü dikkat birbirini tamamlar. 23 ile 8'i çarpmamız gerektiğinde duruma geri dönelim. Mekansal dikkat sistemi ders kitabının sayfasını tarar ve 23 × 8 örneğini vurgular. Ardından, yürütme ağı dikkatin “spot ışığını” kontrol eder: işte bu sistemdir. 3 ve 8'i seçer, bunları çarpma vb. için ilgili nöronlara iletir. Merkezi yönetici ağı, fiili işlemleri harekete geçirir ve alakasız olanları yavaşlatır. Sürekli olarak zihinsel programın düzgün çalışmasını sağlar ve stratejinin ne zaman değiştirilmesi gerektiğine karar verir. Aynı sistem, singulat korteksin uzmanlaşmış bir alt ağı içinde, bir hata yaptığımızda veya hedefimizden saptığımızda bunu algılar ve mevcut hareket tarzımızı anında düzeltir.

Yürütücü kontrol ile bilişselcilerin işleyen bellek dediği şey arasında yakın bir ilişki vardır. Zihinsel bir algoritmayı takip etmek ve yürütülmesini kontrol etmek için, amaçlanan programın tüm unsurlarını sürekli olarak aklımızda tutmalıyız: ara sonuçlar, önceki adımlar, yaklaşan işlemler ... Başka bir deyişle, dikkatin kontrolü, tüm girdi ve çıktıları kontrol eder. sözde nöronal küresel çalışma alanı. Bununla, bizimle ilgili görünen hemen hemen her bilgiyi depolayabildiğimiz ve başka herhangi bir modüle 226 aktarabildiğimiz geçici bilinçli hafızayı kastediyorum . Küresel çalışma alanı, beynimizin içerdiği birçok farklı işlemciye verilerin nasıl ve hangi sırayla iletileceğine karar veren bir trafik denetleyicisi olan bir tür yönlendiricidir. Bu seviyede, zihinsel işlemler yavaş ve sırayla gerçekleştirilir: bu, bir seferde bir bilgi parçasını işleyen bir sistemdir ve bu nedenle aynı anda iki işlemi gerçekleştiremez. Bu nedenle psikologlar buna sıklıkla “merkezi darboğaz” derler.

Gerçekten aynı anda iki zihinsel programı yürütemiyor muyuz? Bazen bize iki şeyi aynı anda yapabileceğimizi, hatta iki farklı düşünce çizgisini izleyebileceğimizi düşünürüz, ancak bu tamamen bir yanılsamadır. Bunu doğrulamak için küçük bir deney yapalım. Diyelim ki Bay X'ten iki düğmeye basmasını istedik: tiz bir ses duyarsa soldaki ve Y harfini görürse sağdaki. X, ilk görevi normal hızda gerçekleştirir ve ikincisi çok daha yavaştır. Biriktirme listesi, ilk kararı vermek için harcanan zamanla doğru orantılıdır 227 . Başka bir deyişle, ilk görev ikincisinin yürütülmesini yavaşlatır: küresel çalışma alanımız ilk çözüm tarafından işgal edilirken, ikincisi birkaç yüz milisaniyeye kadar beklemek zorunda kalır. Ama en kötü yanı bu değil: İlk göreve çok fazla odaklandıysanız, ikinci görevi tamamen atlayabilirsiniz. Dikkat çekici bir şekilde, hiçbirimiz ikili görevlerdeki gecikmelerin farkında değiliz - tanım gereği, yalnızca bilinçli çalışma alanımıza giren bilgilerin farkındayız. Bilinç ilk uyarıcıyı işlerken, ikincisi küresel çalışma alanı serbest kalana kadar kapının dışında beklemelidir. Ne yazık ki, bu bekleme süresinin iç gözlemine sahip değiliz: ikinci uyaranın tam birinci uyaranla işimiz bittiğinde ortaya çıktığından ve beynimizin onu normal bir hızda işlediğinden eminiz 228 .

Hiç kimse zihinsel sınırlamalarının farkında değildir (ve gerçekten de, bir şekilde farkındalık eksikliğimizin farkına varabilseydik bu garip olurdu!). Neden çoklu görev yapabileceğimize inanıyoruz? Bunun tek nedeni, neden olduğu büyük gecikmenin farkında olmamamızdır. Sonuç olarak, çoğumuz araba kullanırken mesajlaşmaya devam ediyoruz. Ancak SMS yazışmalarının en dikkat dağıtıcı faaliyetlerden biri olduğu uzun zamandır kanıtlanmıştır! Elektronik ekranın büyüsü ve çoklu görev efsanesi, dijital toplumumuzun en tehlikeli karışımları arasındadır.

Tamam, peki ya egzersiz? Aynı anda birkaç şey yapmayı öğrenebilir miyiz? Yapabiliriz, ancak yalnızca iki görevden birinin yoğun eğitimi ile. Otomasyon bilinçli çalışma alanını serbest bırakır: aktiviteyi otomatizme getirdikten sonra, beynin merkezi kaynaklarını kullanmadan bilinçsizce gerçekleştirmeye devam ederiz. Örneğin, profesyonel bir piyanist çalarken konuşabilir veya bir daktilo radyo dinlerken bir belge yazabilir. Ancak bunlar, psikologlar arasında hala hararetli tartışmalara neden olan nadir istisnalardır: kontrol edici dikkatlerinin bir görevden diğerine hızla geçmesi mümkündür 229 . Temel kural, dikkatimizin kontrolü altında birkaç bilişsel işlemi gerçekleştirmemiz gereken herhangi bir çoklu görev durumunda, bunlardan en az birinin yavaşlaması veya tamamen unutulmasıdır.

Dikkat dağıtmanın belirgin etkisi nedeniyle, konsantre olma yeteneği öğrenmenin önemli bir bileşenidir. Bir çocuğun veya bir yetişkinin aynı anda iki şey öğreneceğini ummak aptallıktır. Öğrenme, dikkatin sınırlamalarına dikkat etmeyi ve bu nedenle dikkatli bir önceliklendirmeyi, yani belirli görevlerin gerçekleştirilme sırasını belirlemeyi gerektirir. Herhangi bir müdahale, yavaşlama veya boşa çaba ile doludur: aynı anda birkaç şey yapmaya çalıştığımızda, merkezi yönetici ağımız kaçınılmaz olarak başarısız olur. Bu açıdan, bilişsel bilim alanındaki laboratuvar deneyleri, pedagojik araştırmaların sonuçlarıyla mükemmel bir uyum içindedir. Bu nedenle okullarda yapılan deneyler, sınıf duvarlarındaki çok sayıda süslemenin çocukların dikkatini dağıttığını ve dikkatlerini toplamalarını engellediğini göstermektedir.230 . Başka bir araştırmaya göre, sınıfta akıllı telefon kullanmasına izin verilen öğrencilerin performansı, birkaç ay boyunca devam eden olumsuz bir etki ile belirgin şekilde düşüyor 231 . Sonuç: Beyin öğrenmek için dikkat dağıtıcı şeylerden kaçınmalıdır.

dikkat yönetimi

Genel anlamda, dikkati kontrol etmek, "odaklanma" (konsantrasyon) veya "öz kontrol" dediğimiz şeye karşılık gelir. Bu sistemin hemen mevcut olmadığını belirtmek önemlidir: prefrontal korteksimizin nihai olgunluğuna ulaşması on beş veya yirmi yıl alacaktır. Beyin kendi kendini düzenleme yeteneğini geliştirirken, yürütme kontrolü de öyle. Genellikle bu süreç oldukça yavaş ilerler ve ergenlik dahil tüm çocukluğu alır. Ve şaşılacak bir şey yok: Merkezi yönetici ağının sistematik olarak uygun stratejileri seçmeyi ve uygun olmayanları yabancı uyaranlarla dikkati dağılmadan yavaşlatmayı öğrenmesi çok zaman alıyor.

Bilişsel psikologlar, daha büyük çocuklar büyüdükçe, daha iyi odaklanıp uygunsuz stratejileri engelleyebileceklerini, daha az "korkunç" hata yaptıklarını bilirler. Bunu ilk farkeden psikolog Jean Piaget oldu: çok küçük çocukların bazen görünüşte aptalca hatalar yaptıklarını deneysel olarak kanıtladı. Örneğin, bir oyuncağı birkaç kez A yerine saklarsanız ve ardından B yerine saklarsanız, bir yaşından küçük çocuklar A yerinde onu aramaya devam eder (ne olduğunu tam olarak görmüş olsalar bile). Bu ünlü “A, B değil” hatası, Piaget'yi bebeklerin nesne sürekliliği kavramından yoksun olduğuna ikna etti - bir nesnenin gizlendiğinde bile var olmaya devam ettiği bilgisi. Bugün bu yorumun yanlış olduğunu biliyoruz. Bebeklerin göz hareketlerinin analizi, bir nesnenin nerede saklandığını bildiklerini gösterir. Sorun şu ki, küçük çocuklar kendi iç çatışmalarını çözemezler: "A, B değil" görevinde, önceki denemelerde edindikleri deneyim onlara A noktasına gitmelerini söylerken, işleyen bellek şimdi bu alışılmış tepkinin sizin bastırmak ve B noktasına gitmek gerekir. On aya kadar alışkanlık hüküm sürer. Bu yaştaki çocuklar bilgiden değil, yönetsel kontrolden yoksundur. Gerçekten de, prefrontal korteksin 232 gelişimi ile doğrudan ilişkili olan "A, B değil" hatası yaklaşık on iki ayda ortadan kalkar .

Tüm çocukların yaptığı bir diğer yaygın hata, miktar ve boyutu birbirine karıştırma eğilimidir. Ve burada Piaget önemli bir keşif yaptı ama onu yanlış yorumladı. Üç yaşın altındaki çocukların bir gruptaki nesnelerin sayısını tahmin etmekte zorlandıklarını buldu. Psikolog, klasik deneylerinde çocuklara iki özdeş balon sırası gösterdi. Toplar bire bir düzenlenmiştir - böylece en küçük denekler bile ilk sırada ikinci sırada olduğu kadar çok top olduğu konusunda hemfikir olur. Ardından Piaget, sıralardan birindeki toplar arasındaki mesafeyi artırdı:

Şimdi çocuklar iki sıradaki bilyelerin sayısının aynı olmadığını ve uzun sıradaki bilyelerin daha fazla olduğunu iddia ettiler. Bu şaşırtıcı derecede aptalca bir hata olsa da, bu yaştaki çocukların "niceliğin korunumu" yasasını anlayamayacakları anlamına gelmez. Gördüğümüz gibi, yeni doğan çocuklar bile, öğeler arasındaki boşluktan ve hatta sunuldukları duyusal modaliteden bağımsız olarak soyut bir nicelik duygusuna sahiptir. Hayır, zorluk yönetimsel kontrolden kaynaklanmaktadır. Çok küçük çocuklar, belirgin bir özelliği (boyut) bastırmayı ve daha soyut olanı (nicelik) pekiştirmeyi henüz öğrenmemiştir. Yetişkinlerde bile bu seçici dikkat başarısız olabilir. Küçük kümedeki öğeler daha büyük ve uzayda daha özgürce dağılmışsa, iki öğe kümesinden hangisinin daha fazla olduğunu belirlemeye çalışın. Ya bir sette 7, diğerinde 9 eşya varsa? Kolay değil, değil mi? Yaşla ve öğrenmeyle birlikte gelişen şey, niceleme sisteminin içsel doğruluğundan çok, yoğunluk veya boyut 233 gibi alakasız ipuçları tarafından dikkati dağılmadan onu etkili bir şekilde kullanma yeteneğidir . Yine, bu tür görevlerdeki ilerleme, prefrontal kortekste 234 nöral tepkilerin gelişimi ile ilişkilidir .

Bunun gibi pek çok örnek var: her yaşta ve bilginin tüm alanlarında - bilişsel ve duygusal - hatalardan kaçınmamızı sağlayan yönetimsel kontrol yeteneklerinin geliştirilmesidir 235 . Bunu kendi beyninizde test edelim: Aşağıdaki kelimelerin her birinin basıldığı mürekkebin rengini (siyah veya beyaz) adlandırın:

köpek de iyidir

Beyaz beyaz

İkinci sıraya geldiğinizde, görev daha zor hale gelmiş gibi görünmüyor muydu? Bahse girerim hızın çok yavaşladı ve hata yapmaya başladın. Bu klasik efekt (özellikle kelimeler renkli olarak basıldığında telaffuz edilir), yönetim kontrol sisteminin müdahalesini yansıtır. Sözcükler ve renkler çatıştığında, merkezi uygulama ağı, mürekkebin rengini belirlemek için sözcüklerin okunmasını bastırmak zorunda kalır.

Şimdi aşağıdaki problemi çözmeye çalışın: “Mary'nin yirmi altı balonu var. Bu Gregory'ninkinden dört fazla. Gregory'nin kaç balonu var? Kabul et, bu iki sayıyı eklemek mi istedin? Tabii ki doğru cevap otuz değil yirmi iki. Sorunun ifadesinde “daha fazla” kelimesi var, ancak çıkarmanız gerekiyor - bu, birçok çocuğun dikkatlerini kontrol etmeyi öğrenene ve istenen aritmetik işlemi seçmek için durumu düşünceli bir şekilde okuyana kadar düştüğü bir tuzak.

Prefrontal korteks hayatımızın ilk yirmi yılında yavaş yavaş olgunlaştıkça, dikkat ve yürütücü kontrol kendiliğinden gelişir. Ancak, diğerleri gibi, bu sistem de son derece esnektir: araştırmalar, gelişiminin eğitimle hızlandırılabileceğini göstermektedir 236 . Bu sistem, çeşitli bilişsel görevlerin performansına müdahale ettiğinden, oyunlar da dahil olmak üzere birçok öğrenme etkinliği türü, yönetici kontrolünü geliştirmeye yardımcı olur. Amerikalı psikolog Michael Posner, küçük çocuklarda konsantre olma yeteneğini geliştiren ilk yazılım geliştiren kişiydi. Bu nedenle, bir oyunda çocuk ekranın ortasındaki balığın yönünü takip etmelidir. Diğer balıklar hedef balığın etrafında yüzerek ters yöne bakıyor. Yavaş yavaş, seviyelerin karmaşıklığı artar; Sonuç olarak, çocuk diğer balıkların dikkatini dağıtmamayı öğrenir - konsantrasyon ve engellemeyi öğreten basit bir görev. Bu, yansımayı teşvik etmenin ve ani, otomatik tepkileri önlemenin birçok yolundan sadece biridir.

İlk bilgisayarlar icat edilmeden çok önce, İtalyan doktor ve eğitimci Maria Montessori (1870–1952), bazı pratik etkinliklerin küçük çocuklarda dikkat geliştirmeye yardımcı olduğunu fark etti. Örneğin modern Montessori okullarında çocuklar yere çizilmiş bir elips üzerinde yürürler. İlk başta sadece çizgiyi aşmamaya çalışırlar, sonra ağızlarında bir kaşıkla yürürler, sonra da kaşığın içine bir pinpon topu koyarlar, vb. Deneysel çalışmaların sonuçlarına göre, Montessori yaklaşımının çocuk gelişiminin birçok yönü üzerinde olumlu etkisi vardır 237 . Diğer çalışmalar, video oyunlarının, meditasyonun ve bir müzik aleti çalmanın dikkati artırabileceğini göstermiştir. Bildiğiniz gibi, her iki elin hareketlerinin eş zamanlı koordinasyonu ile birlikte vücut, gözler ve nefes üzerindeki kontrol, herhangi bir çocuk için dayanılmaz derecede zor bir iştir. Muhtemelen bu nedenle erken yaşlardan itibaren müzik dersleri, prefrontal korteksin belirgin iki taraflı kalınlaşması da dahil olmak üzere tüm dikkat sistemlerinin gelişimi üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir 238 .

Dikkati kontrol etme, odaklanma ve kendini kontrol etme yeteneği, yaş ve uygulama ile gelişir. Konsantrasyonu ve öz kontrolü geliştirmenin bir yolu müzik çalmaktır. Müzisyenler, müzisyen olmayanlara göre daha kalın bir kortekse, özellikle de yönetici kontrolde önemli bir rol oynayan dorsolateral prefrontal kortekse sahiptir.

Yönetici kontrol eğitimi, bir kişinin IQ'sunu bile artırabilir. Bu size şaşırtıcı gelebilir, çünkü IQ genellikle çocukların zihinsel potansiyelinin temel bir belirleyicisi olarak kabul edilir. Bununla birlikte, IQ sadece davranışsal bir yetenektir ve bu nedenle öğrenme sürecinde değişiklik yapmaya müsaittir. IQ dahil tüm yeteneklerimiz, sinaptik ağırlığı egzersiz yoluyla değiştirilebilen belirli nöral bağlantılara dayanır. Sözde akışkan zeka - yeni sorunları akıl yürütme ve çözme yeteneği - yürütücü kontrol sistemini aktif olarak devreye sokar: hem akışkan zekası hem de yürütücü kontrol sistemi beynin aynı alanlarını, özellikle de dorsolateral prefrontal korteks'i 239 harekete geçirir . Aslında, akışkan zekanın standartlaştırılmış ölçüleri, bilişsel psikologların yürütücü kontrolü değerlendirmek için kullandıkları testlere çok benzer: her ikisi de dikkati, konsantrasyonu ve nihai hedefi gözden kaçırmadan bir faaliyetten diğerine hızla geçme yeteneğini vurgular. İlginç bir şekilde, çalışma belleğinin ve yönetici kontrolünün geliştirilmesine odaklanan müfredat, akıcı zeka bölümünde 240 mütevazı bir artışa yol açar . Bu sonuçlar önceki deneylerin sonuçlarıyla tutarlıdır: zeka güçlü bir genetik temelden yoksun olmasa da, eğitim de dahil olmak üzere bazı çevresel faktörlerin etkisi altında değişebilir. Bu nedenle, bir çalışmada araştırmacılar, yüksek ve düşük sosyoekonomik statüye sahip eşler tarafından 4-6 yaşlarında evlat edinilen düşük IQ'lu çocukların kaderini izlediler. Daha varlıklı ailelere mensup olanların ergenlik döneminde, IQ yirmi birim artarken, geri kalanlar - sadece sekiz birim 241 . Ek olarak, eğitimin zeka üzerindeki etkisinin bir meta-analizi, okuldaki her ek yılın IQ'da 1-5 birim artış sağladığını göstermiştir 242 .

Son zamanlarda bilişsel eğitimin etkilerinin optimize edilmesi ve sınırlarının netleştirilmesi konusunda bir takım bilimsel çalışmalar yapılmaktadır. Bu etkiler yıllarca devam edebilir mi? Ve en önemlisi - onları eğitilmiş görevlerin çok ötesine nasıl geçirebiliriz? Bu zor bir iştir, çünkü varsayılan olarak beyin her sorunu ayrı ayrı kendi yöntemiyle çözme eğilimindedir. Her durumda, sır, öğrenme deneyimini çeşitlendirmekte yatmaktadır; Uygulama, çok çeşitli bağlamlarda çalışma belleği ve yönetici dikkatine ilişkin temel bilişsel becerilerin gelişimini teşvik eden eğitim programlarının en iyi sonuçları verdiğini göstermektedir.

Bazı deneyler bana büyük bir iyimserlik veriyor. Çalışma belleğinin erken eğitimi, özellikle anaokulunda başlıyorsa, sadece konsantrasyon üzerinde değil, aynı zamanda okulla en ilgili beceriler üzerinde de olumlu bir etkiye sahip görünüyor: okuma ve matematik 243 . Bu şaşırtıcı değil: işleyen belleğin aritmetikte gelecekteki başarının en iyi tahmincilerinden biri olduğu uzun zamandır biliniyor 244 . Etkiyi arttırmak için, hafıza eğitimini "sayı çizgisi" kavramını öğrenmekle birleştirmek yeterlidir. (Bu temel fikre göre, tüm sayılar doğrusal bir eksende yer alır ve toplama ve çıkarma sırasıyla sağa veya sola hareket etmeye indirgenir 245. ) Anaokulunda başlayan ve temel bilgilerin açık öğretimini içeren bu ve diğer pedagojik müdahaleler öğrenmenin özellikle yararlı olduğu görülüyor. ve dikkat, çocukları işlevsiz ailelerden getiriyor.

dikkat edersen dikkat ederim

ὁ ἄνθρωπος φύσει πολιτικὸν ζῷον

İnsan doğası gereği sosyal (veya politik) bir hayvandır.

Aristoteles (MÖ 350)

Tüm memeli türleri -elbette tüm primatlar dahil- dikkat sistemlerine sahiptir. Bununla birlikte, hayvanlardan farklı olarak insana, öğrenme sürecini daha da hızlandıran benzersiz bir yetenek bahşedilmiştir - dikkati sosyal olarak paylaşma yeteneği. Homo sapiens'te dikkat ve öğrenme , diğer primatlardan çok daha fazla sosyal ipuçlarına bağlıdır: Neye dikkat ettiğinize dikkat ederim; Bana öğrettiklerini öğreniyorum.

Bebekler çok küçük yaşlardan itibaren yüzlere dikkatle bakarlar ve gözlere özellikle dikkat ederler. Birinin sesini duyduğunda, çocukların yaptığı ilk şey konuşanın dikkatini çekmeye çalışmaktır. Ancak göz teması kurulduktan sonra yetişkinin baktığı nesneye doğru dönerler. Dikkati bölmeye yönelik bu olağanüstü yetenek - sözde "paylaşılan dikkat" - çocukların sonunda ne öğreneceğini belirler.

Bebeklere yeni bir kelimenin anlamının öğretildiği deneylerden daha önce bahsetmiştim. "Bebek" kelimesini ele alalım. Bir çocuk, bir yetişkinin bakışını o oyuncak bebek yönünde takip edebiliyorsa, bu kelimeyi sadece birkaç denemede kolayca öğrenecektir. Ancak “bebek” kelimesi bir hoparlörden defalarca tekrarlanırsa öğrenme gerçekleşmez. Aynı şey fonetik kategorilerde ustalaşmak için de geçerlidir: Çinli bir dadı tarafından bakılan dokuz aylık Amerikalı bir çocuk, Çince fonemleri hızla ezberler. Ancak dilsel uyarının kaynağı canlı bir insan değil de bir video ise (çok kaliteli olsa bile) bebek hiçbir şey öğrenmeyecektir .

Macar psikologlar Gergely Sibra ve György Gergely, başkalarına öğretmek ve başkalarından öğrenmenin insan türünün temel evrimsel uyarlamaları olduğunu öne sürüyorlar 247 . Homo sapiens , beyni "doğal pedagoji" için özel sistemlerle donatılmış sosyal bir hayvandır. İkincisi, başkaları bize bir şey öğretmeye çalıştığında tetiklenir. Homo sapiens türünün küresel başarısı , en azından kısmen, geliştirdiğimiz belirli bir özelliğe bağlıdır: dikkati başkalarıyla paylaşma yeteneği. Sahip olduğumuz bilgilerin çoğunu, kişisel deneyimlerimize değil, diğer insanlara borçluyuz. Bu nedenle, bir tür olarak insanın kolektif kültürü, her bireyin tek başına keşfedebileceği her şeyden çok daha büyüktür. Psikolog Michael Tomasello buna “kültürel mandal etkisi” diyor: Nasıl bir mandal asansörün düşmesini engelliyorsa, sosyal değişim de kültürel gerilemeyi engeller. Birisi faydalı bir keşif yaptığında, bu hızla tüm gruba yayılır. Sosyal öğrenme sayesinde, kültürel asansörün aşağı inmesi ve değerli bir buluşun unutulması nadiren olur.

Dikkat sistemimiz bu kültürel bağlama başarılı bir şekilde uyum sağlamıştır. Gergely ve Sibra'nın araştırması hiçbir şüpheye yer bırakmıyor: Çok erken yaşlardan itibaren çocukların dikkati yetişkin sinyallerine "ince ayarlanmıştır". Çocuğa bir şey göstermeden önce bakan bir insan öğretmenin varlığı, öğrenmeyi modüle eder. Göz teması sadece bebeğin dikkatini çekmekle kalmaz, aynı zamanda yetişkinin ona önemli bir şey öğreteceğini de gösterir. Bebekler bile buna duyarlıdır: deneyler, göz temasının onları sonraki bilgileri önemli ve genelleştirilebilir olarak yorumlamaya sevk ettiğini göstermektedir.

Aşağıdaki örneği düşünün. Genç kadın gülümseyerek A nesnesine döner, sonra B nesnesine bakar ve kaşlarını çatar. Bir buçuk yaşında bir çocuk olan biteni izliyor. Hangi sonuca varacak? Her şey bebeğin yetişkinle değiş tokuş edeceği sinyallere bağlıdır. Göz teması olmadığında, çocuk yalnızca çok özel bir bilgiyi hatırlayacaktır: bu kadın A nesnesinden hoşlanır ve B nesnesinden hoşlanmaz. Göz teması kurulursa, çocuk yetişkinin ona bir şey öğretmeye çalıştığı sonucuna varacaktır. önemlidir ve bu nedenle daha genel bir sonuca varacaktır: A nesnesi iyidir ve B nesnesi kötüdür ve yalnızca bu kadın için değil, genel olarak tüm insanlar için. Çocukların herhangi bir gönüllü iletişim belirtisine karşı çok hassas olmaları dikkat çekicidir. Birisi iletişim kurmak için açık bir istek gösterirse, çocuklar bu kişinin sadece kendi özel tercihlerini değil, onlara soyut bilgileri öğretmek istediği sonucuna varır.

Yine de önemli olan sadece göz teması değildir: bebekler parmakla gösterme eyleminin altında yatan iletişimsel niyeti de aynı hızla tanırlar (örneğin şempanzelerin aksine). Bebekler bile bir yetişkinin dikkatlerini çekmeye ve önemli bilgileri iletmeye çalıştığını anlar. Basit bir deney yapalım. Dokuz aylık bir bebek, bir yetişkinin dikkatini çekmeye çalıştığını ve ardından bir nesneyi işaret ettiğini görürse, daha sonra o nesnenin neye benzediğini hatırlayabilir. Öte yandan, çocuk aynı kişinin bir nesneye uzandığını görürse, yalnızca nesnenin konumunu hatırlar, şeklini hatırlamaz .

Ebeveynler ve öğretmenler, unutmayın: Çocuğunuz için tutumunuz ve bakış açınız çok önemlidir! Göz ve sözlü temas, bebeğin dikkatinizi paylaşmasını sağlar, bu da ona iletmeye çalıştığınız bilgiyi daha iyi hatırlayacağı anlamına gelir.

Sosyal etkileşimler, insan öğrenme algoritmasının önemli bir bileşenidir. Sonunda öğrendiğimiz her şey, başkalarının niyetlerini anlamamıza bağlıdır. Bir buçuk yaşındaki çocuklar bile bilir ki, gözlerinin içine bakarsanız, onlara önemli bilgileri aktarmaya çalışıyorsunuz demektir. Göz teması ile sadece çok daha hızlı ve daha verimli öğrenmekle kalmaz, aynı zamanda alınan bilgileri de özetlerler (en üstteki şekle bakın). Zaten on dört ayda, çocuklar diğer insanların niyetlerini doğru bir şekilde yorumlayabilirler: bir kişinin başıyla ışığı nasıl yaktığını gördüklerinde, bu hareketi mümkün olan her şekilde taklit ederler, ancak yalnızca yetişkinin elleri serbestse. Yetişkinin elleri meşgulse, çocuklar düğmeye elinizle basabileceğinizi anlarlar (alttaki resme bakın).

Öğrenme, başkalarının bilgisine dikkat etmektir

Başka hiçbir tür bizim gibi öğretemez. Sebep basit: Her durumda, diğer insanların düşüncelerini, diğer insanların diğer insanların düşünceleri hakkındaki düşüncelerini hayal etme yeteneği de dahil olmak üzere, diğer insanların zihinleri hakkında bir teoriye sahip olan tek hayvan biziz. Bu tür özyinelemeli temsil insan beynine özgüdür ve pedagojik ilişkilerde önemli bir rol oynar. Öğretmenler sürekli öğrencilerinin bilmediği şeyleri düşünürler: Aslında, ana sorumluluklarından biri, öğrencilerinin bilgi düzeyini olabildiğince çabuk artırmak için açıklamaları uyarlamak ve örnekleri seçmektir. Öğrenciler ise öğretmenin bildiğini, bilmediğini bilmekte ve dolayısıyla öğretmenin her hareketini bilgiyi paylaşma girişimi olarak yorumlamaktadır. Bir kısır döngü ortaya çıkar: yetişkinler, çocukların bildiğini, yetişkinlerin bilmediğini bildiğini bilir... Bu, yetişkinlerin en iyi örnekleri seçmesine ve çocukların bunları başarılı bir şekilde genelleştirmesine olanak tanır.

Homo sapiens'e özgüdür . Her halükarda, bugüne kadar başka hiçbir türde kaydedilmediler. 2006'da Science dergisinde yayınlanan 249 dönüm noktası niteliğindeki bir makale , firavun faresi ailesinin küçük bir Güney Afrika memelisi olan bir çöl faresinden bir tür öğrenmeyi tanımladı. Ancak benim düşünceme göre, çalışma öğrenmenin tanımını yanlış anladı. Yetişkin fundalıklar küçük fundalıklara ne öğretti? Tabii ki, en önemli şey yemek pişirmek! Gerçek şu ki, firavun fareleri ciddi bir mutfak sorunuyla karşı karşıya: son derece tehlikeli av - akreplerle beslenirler ve elbette ölümcül sokmalarını yemeden önce çıkarılmalıdır. Bu bakımdan fundalıkların, ölümcül dozlarda felç edici tetrodotoksin içeren balon balığı, karaciğer, yumurtalıklar, gözler ve deri hazırlayan Japon şeflerden hiçbir farkı yoktur: tarifte bir hata ve ölürsünüz. Japon şefler, ilk fugularını sunmalarına izin verilmeden önce üç yıl boyunca eğitim alırlar. Ve fundalıklar teknik bilgilerini nasıl edinir? Science dergisindeki bir makaleye göre , yetişkin fundalıklar ilk önce genç "hazırlanmış" yiyecekleri - akreplerini iğneleri çıkarılmış halde sunarlar. Yaşlandıkça, bebekler giderek daha fazla canlı akrep alır ve sonunda kendi başlarına avlanmaya başlarlar. Makalenin yazarlarına göre, fundalıkların davranışı üç ana öğrenme kriterini karşılar: bir yetişkin, bir yavrunun varlığında belirli eylemleri gerçekleştirir; bu eylemler bir yetişkinden belirli çabalar gerektirir; yavru, bilgiyi yetişkinin müdahale etmemesine göre daha hızlı edinir.

Mirketlerin durumu kesinlikle dikkati hak ediyor: Evrim sürecinde firavun fareleri hayatta kalmayı açıkça kolaylaştıran özel bir mekanizma geliştirdiler. Ama bu öğretim gerçek mi? Benim düşünceme göre, mevcut veriler fundalıkların aslında gençlerine öğrettiği sonucuna varmamıza izin vermiyor. Sorun şu ki, davranışlarının çok önemli bir bileşeni eksik: birbirlerinin bilgisine karşılıklı ilgi. Yetişkin fundalıkların yavruların ne bildiğine dikkat ettiğine veya tam tersine yavruların yetişkinlerin pedagojik niyetlerini dikkate aldığına dair hiçbir kanıt yoktur. Tüm yetişkin firavun farelerinin yaptığı, büyüyen yavrularına daha tehlikeli avlar sunmaktır. Bildiğimiz kadarıyla bu mekanizma önceden programlanabilir ve akrep tüketimine özeldir. Başka bir deyişle, arıların meşhur dansı veya flamingoların çiftleşme ritüeli ile karşılaştırılabilir karmaşık ama sınırlı bir davranıştır.

Bazı bilim adamları, insan kavramlarını firavun farelerine ve akreplere yansıtmaya çalışsalar da, daha yakından bir bakış, davranışlarının gerçekte bizimkinden ne kadar uzak olduğunu ortaya çıkarır. Genel olarak, firavun faresi öğretmeninin hikayesi, Homo sapiens türlerinin benzersizliğinin bir başka kanıtıdır . Okullarda ve üniversitelerde gelişen gerçek pedagojik ilişkiler, öğretmenler ve öğrenciler arasında güçlü zihinsel bağlar içerir. İyi bir öğretmen, öğrencilerinin zihinsel bir modelini, becerilerini ve hatalarını oluşturur ve zihinlerini zenginleştirmek için her adımı atar. Bu ideal tanım, içeriğini zaten var olan bilgi ve dinleyicilerinin beklentilerine uyarlamadan, klişeleşmiş bir dersi mekanik olarak öğreten herhangi bir öğretmeni (insan veya bilgisayar) kasıtlı olarak dışarıda bırakır. Böyle düşüncesiz, tek yönlü öğrenme etkisizdir. Öte yandan, öğrenme ancak öğrenciler, öğretmenin bilgisini kendisine sunulan tüm araçlarla aktarmaya çalıştığından emin olduğunda etkilidir. Bu nedenle sağlıklı pedagojik ilişkiler iki yönlü dikkat, dinleme, saygı ve karşılıklı güvene dayalı olmalıdır. Şu anda, böyle bir "zihin modelinin" - yani, öğrencilerin ve öğretmenlerin birbirlerinin zihinsel durumuna yakından dikkat etme yeteneğinin - insanlar dışındaki hayvanlarda var olduğuna dair hiçbir kanıt yoktur.

Mirketlerin mütevazı pedagojisi, eğitimin insan toplumunda oynadığı rolden uzaktır. Jules Michelet (1798-1874) “Her insan insanlıktır, onun dünya tarihidir” diye yazar. Gelişmiş orta ve yüksek öğretim sistemi sayesinde, bizden önce yaşamış binlerce neslin en iyi düşüncelerini çocuklarımıza aktarabiliyoruz. Öğrendiğimiz her kelime, her kavram atalarımızdan bize kalan küçük bir fetihtir. Konuşma olmadan, kültürel aktarım olmadan, eğitim olmadan hiç kimse şu anda fiziksel ve zihinsel ufkumuzu genişleten tüm bu araçları tek başına icat edemez. Pedagoji ve kültür, her birimizi evrensel bilgeliğin varisi yapar.

Ancak Homo sapiens'in sosyal iletişim ve eğitime bağımlılığı sadece bir hediye değil, aynı zamanda bir lanettir. Dini mitlerin ve yanlış bilgilerin insan toplumunda bu kadar hızlı ve kolay yayılmasının sorumlusu eğitimdir. Beynimiz, çok erken yaşlardan itibaren, doğru olup olmadığına bakılmaksızın, başkalarının bize söylediği tüm bilgileri güvenle emer. Sosyal bağlamda, uyanıklığı azaltır; bilim adamları gibi davranmayı bırakıp akılsız lemmings'e dönüşüyoruz. Bazen bu iyi bir şeydir - örneğin, fen bilgisi öğretmenlerinin bilgisine güveniyoruz ve bu nedenle Galileo'nun günlerinden beri her deneyi tekrarlama ihtiyacı hissetmiyoruz! Bazen bu kötüdür - örneğin, atalarımızdan miras kalan denenmemiş "bilgeliği" topluca yaydığımızda. Bu nedenle doktorlar yüzyıllardır kan alma ve hacamat tedavisi uygulamışlar, ancak bunların gerçek etkilerini test etme zahmetine hiç girmemişlerdir. (Merak ediyorsanız, her ikisi de hastalıkların büyük çoğunluğu için aslında kötüdür.)

Ünlü bir deney, sosyal öğrenmenin akıllı çocukları ne ölçüde akılsız taklitçilere dönüştürdüğünü gösteriyor. Daha on dört aylık olan bebekler, mantıklı gelmeseler bile insan eylemlerini kolayca taklit ederler 250 . Özellikle de mantıklı değillerse. Deney sırasında bebekler bir yetişkinin kafasıyla düğmeye nasıl bastığını görürler. Bir yetişkinin elleri bir şala sarılırsa, çocuklar düğmeye elle basılabileceğini ve her ayrıntıyı kopyalamak yerine eylemi tekrarladığını düşünürler. Çocuklar, aynı yetişkinin sebepsiz yere kafasıyla düğmeye nasıl bastığını görürse - elleri tamamen serbesttir - akıl yürütmezler ve yetişkine körü körüne güvenerek, bu hareket anlamsız olmasına rağmen başlarını da eğerler. Bebeklerde başın eğik olması, insan toplumlarında ve dinlerinde sürdürülen binlerce keyfi hareket ve geleneğin habercisi gibi görünüyor. Yetişkinlikte, bu sosyal konformizm sadece devam etmekle kalmaz, aynı zamanda yoğunlaşır. Bir hattın uzunluğunu tahmin etmek gibi en önemsiz algısal kararlarımız bile sosyal bağlama bağlıdır: komşularımızın sonucu bizimkiyle uyuşmadığında, başkalarının görüşü ne kadar mantıksız görünse de, genellikle kararımızı gözden geçiririz. . Bu gibi durumlarda, sosyal ilke rasyonel ilkeye üstün gelir.

Kısacası, Homo sapiens beyni iki öğrenme modu ile donatılmıştır - iyi bilim adamları gibi dış dünyada hipotezleri kişisel olarak test ettiğimizde aktif ve başkalarının bize söylediklerini güvenle özümsediğimizde alıcı. İnsan topluluklarının son elli bin yılda yayılmasını sağlayan, kültürel mandalın etkisiyle ikinci yöntemdi. Bununla birlikte, birinci modu karakterize eden eleştirel düşünme olmadan, ikincisi yanlış bilgilere karşı savunmasız hale gelir. Bilginin aktif olarak sınanması, sadece söylentilere inanmayı reddetmek ve kişisel anlam inşası, bizi yanlış efsanelerden ve gurulardan koruyan ana filtrelerdir. Bu nedenle, iki öğrenme modu arasında bir uzlaşma bulmak gerekir: öğrenciler bir yandan öğretmenlerinin bilgisine güvenmeli, diğer yandan özerk ve eleştirel düşünürler, kendi öğrenmelerinin aktörleri olarak kalmalıdırlar. .

Burada öğrenmenin ikinci ayağına yaklaşıyoruz: aktif katılım.

Bölüm 8

Aktif Katılım

İki kedi yavrusu al. Birine bir yaka ve tasma takın ve diğerini sepete koyun. Her ikisini de atlıkarınca tipi bir cihaza yerleştirin - böylece hareketleri sıkı bir şekilde koordine edilir. Buradaki fikir, her iki kedinin de aynı görsel ipuçlarını almasıdır, ancak biri aktif, diğeri pasiftir. Birincisi çevreyi bağımsız olarak keşfederken, ikincisi tamamen aynı şekilde ancak kontrolsüz hareket eder.

Richard Held (1922–2016) ve Alan Hayne tarafından 1963'te yapılan bu klasik atlıkarınca deneyi, hayvan deneyleri etiğinin bugünkü kadar gelişmiş olmaktan çok uzak olduğu zamanlarda önemli bir keşfe yol açtı: dünyanın aktif keşfi, görsel sistemin oluşumu için gereklidir. Deney birkaç hafta sürdü. Yavru kediler her gün üç saat boyunca çizgili duvarları olan büyük bir silindire yerleştirildi. Her ikisi de hemen hemen aynı görsel bilgiyi almasına rağmen, görsel sistemlerinin farklı olduğu tespit edildi252 . Sadece dikey çizgiler içeren tükenmiş bir ortama rağmen, aktif yavru kedi normal görüş geliştirdi. Pasif yavru kedi, aksine, görsel yeteneklerini kaybetti ve deneyin sonunda, görsel algı için temel testlerde bile başarısız oldu. Örneğin, “Cliff” testinde hayvan, “yüksek bir uçurumun” yanından ya da “hafif bir eğimin” yanından ayrılabileceği bir köprüye yerleştirildi. Normal hayvan bir an tereddüt etmedi ve ikincisine doğru atladı. Pasif hayvan ise rastgele seçti. Diğer testler, pasif hayvanın uygun bir görsel uzay modeline sahip olmadığını ve kedilerin genellikle yaptığı gibi patileriyle yüzeyi hissetmediğini gösterdi.

Pasif bir organizma öğrenmez

Held ve Hein'in atlıkarınca deneyi, ikinci öğrenme sütunumuz için harika bir metafordur: aktif katılım. Çeşitli çalışmaların sonuçları, pasif bir organizmanın çok az öğrendiğini veya hiç öğrenmediğini göstermektedir. Etkili öğrenme, aksine, pasifliğin, katılımın, keşfin, aktif hipotezlerin oluşturulmasının ve dış dünyada test edilmesinin reddedilmesini içerir.

Öğrenmek için beynimiz dış dünyanın varsayımsal bir zihinsel modelini inşa etmelidir. Daha sonra bunu ortamına yansıtır ve tahminlerini duyulardan gelen verilerle karşılaştırarak test eder. Bu algoritma aktivite, ilgi ve dikkat gerektirir. Motivasyon çok önemlidir: ancak net bir hedefimiz varsa ve bunu başarmak için tüm gücümüzle çabalarsak iyi öğreniriz.

Beni yanlış anlamayın: aktif olarak dahil olmak, çocukların gün boyu masalarında kıpırdanmaları gerektiği anlamına gelmez! Bir keresinde müdürü bana eylem çağrımı nasıl uyguladığını gururla gösteren bir okulu ziyaret ettim: matematik sınıfındaki sıralar pedallarla donatılmıştı! Ne yazık ki asıl noktayı kaçırdı (ve atlıkarınca deneyi metaforunun sınırları olduğunu gösterdi). Aktif ve ilgili olmak, vücudun sürekli hareket etmesi gerektiği anlamına gelmez. Aktif katılım, bacakları değil beyni içerir. Beyin, yalnızca dikkatli, odaklanmış ve zihinsel modeller oluşturmada aktif olduğunda etkili bir şekilde öğrenir. Aktif öğrenenler yeni kavramları daha iyi özümsemek için onları sürekli olarak sözcüklere veya düşüncelere dönüştürürler. Pasif veya daha da kötüsü, dikkati dağılmış çocuklar dersten fayda sağlayamazlar: bu durumda beyinleri zaten var olan zihinsel modelleri güncellemez. Fiziksel hareketle ilgisi yoktur. İki öğrenci pratik olarak hareket edemez, ancak aynı zamanda düşüncelerinin iç hareketinde farklılık gösterir: biri öğretmeni aktif olarak takip ederken, diğeri dikkati dağılır ve pasif hale gelir.

Deneyler, pasif olarak duyusal istatistikleri biriktirerek nadiren öğrendiğimizi gösteriyor. Tabii ki, bu bazen olur, ancak esas olarak duyusal ve motor sistemlerin daha düşük seviyelerinde. Bir çocuğun yüzlerce heceyi duyduğu, heceler arasındaki geçiş olasılıklarını hesapladığı (örneğin, [bo] ve [təl]) ve sonunda (şişe) kelimesini tanıdığı deneyleri hatırlıyor musunuz? Bu tür örtük öğrenme, bebekler uykudayken bile devam ediyor gibi görünmektedir 253 . Bununla birlikte, bu yalnızca kuralı kanıtlayan bir istisnadır: vakaların büyük çoğunluğunda, söz konusu kelimelerin sadece biçimlerini değil, anlamlarını da açıkça hatırlamak gibi üst düzey bilişsel yetenekler söz konusu olduğunda, öğrenme yalnızca öğrencinin düşünür, tahmin eder ve hipotezler ileri sürer, yanılma riskini göze alır. Dikkatin, çabanın ve derin düşünmenin yokluğunda, yeni malzeme neredeyse hiç iz bırakmadan bellekten “yıpranır”.

Bilgi İşlemenin Öğrenimi ve Derinliği

Bilişsel psikolojiden klasik bir örnek düşünün: kelime işlem derinliği etkisi. Üç öğrenci grubuna altmış kelimelik bir liste verdiğimi hayal edin. Birinci gruptan bu kelimelerin büyük harfle mi küçük harfle mi yazıldığını belirlemesini istiyorum; ikinci grup - bu kelimelerin "sandalye" kelimesiyle kafiyeli olup olmadığı; üçüncüsü ise bu kelimelerin hayvan isimleri olup olmadığıdır. Öğrenciler bittiğinde, onlara bir hafıza testi yapıyorum. En iyi sonucu hangi grup gösterecek? Sözcükleri anlam düzeyinde işleyen üçüncü gruptaki öğrencilerin, sözcükleri harf düzeyinde daha yüzeysel işleyen diğer iki gruptaki öğrencilere göre (%33) çok daha fazla hatırladıkları (%75) ortaya çıkmıştır. veya kafiye (%52) 254 . Elbette, her üç gruptaki katılımcıların hafızasında, zayıf, örtük, bilinçsiz bir kelime izi - imla ve fonolojik sistemlerde bilinçaltı bir iz bulunur. Bununla birlikte, açık ezberleme yalnızca derin anlamsal işleme ile garanti edilir. Aynı şey cümleler düzeyinde de gözlenir: materyalin en iyi şekilde akılda tutulması, bir öğretmenin yardımı olmadan cümleleri kendi başlarına anlamaya çalışan öğrencilerde gözlenir 255 . Amerikalı psikolog Henry Roediger bu genel kuralı şu şekilde formüle eder: "Öğrencilerden daha fazla bilişsel çaba gerektiren öğrenme koşullarını karmaşık hale getirmek , genellikle materyalin daha iyi akılda tutulmasına yol açar" 256 .

Nörogörüntüleme çalışmaları bu etkinin kaynağını açıklamayı mümkün kılmıştır 257 . Derin işleme, daha güçlü bir bellek ayak izi bırakır, çünkü bilgiyi açık epizodik anılar biçiminde depolayan hipokampus ile güçlü döngüler oluşturan bilinçli kelime işleme ile ilişkili prefrontal korteks bölgelerini harekete geçirir.

Fransız yönetmen Chris Marker'ın (1921–2012) kült filmi The Runway'de (1962), bir dış ses şöyle diyor: "Unutulmaz anlar diğerlerinden farklı değil - ancak daha sonra onları bıraktıkları yaralar nedeniyle hatırlıyoruz." Güzel bir söz... ama yanlış. Araştırmaya göre, hatıraları kodlamanın en başında bile, hafızada uzun süre kalacak olaylar, iz bırakmadan kaybolacak olanlardan ayırt edilebiliyor: İlki daha derin bir seviyede işleniyor 258 . Bir dizi kelime ve görüntü üzerinde çalışan bir kişinin beynini tarayarak, bu uyaranlardan hangilerinin daha sonra unutulacağını ve hangilerinin kalıcı olacağını tahmin edebiliriz. Anahtar bir belirleyici ön lob, hipokampus ve parahipokampal korteksin bitişik alanlarındaki aktivitedir. Bu bölümlerin aktif katılımı, kelimelerin ve görüntülerin beynimizde "düştüğü" derinliğin doğrudan bir yansımasıdır ve hafızada bırakacakları izin izinin gücünü tahmin eder. Bilinçsiz görüntü duyusal alanlara girer, ancak prefrontal kortekste yalnızca orta düzeyde bir aktivite dalgası oluşturur. Dikkat, odaklanma, işlem derinliği ve farkındalık, bu küçük dalgayı prefrontal korteksi süpüren ve hafızayı en üst düzeye çıkaran nöronal bir tsunamiye dönüştürür 259 .

Aktif katılımın rolü ve bilgi işlemenin derinliği, üniversite eğitimi bağlamında bir dizi pedagojik çalışmanın sonuçlarıyla doğrulanmaktadır. Örneğin fiziği - özellikle açısal ve tork gibi soyut kavramların özümsenmesini alın. Öğrencileri iki gruba ayırıyoruz: bir gruba bisiklet tekerleği ile deney yapmaları için on dakika, diğerlerine sözlü olarak açıklama yapmaları ve diğer öğrencileri gözlemlemeleri için on dakika verilir. Sonuç: Fiziksel nesne ile aktif olarak etkileşim kurma fırsatı bulan grup, materyali çok daha iyi öğrendi 260 . Bu nedenle, bilgilerin katılımı ve daha derin işlenmesi, malzemenin daha sonra tutulmasını kolaylaştırır.

Bu model aynı zamanda lisans öğrencileri için fen derslerinde yürütülen iki yüzden fazla pedagojik çalışmanın yakın tarihli bir incelemesiyle de desteklenmektedir. Anlaşıldığı üzere, öğrencilerin pasif olduğu ve öğretmenin bir seferde elli dakika bağırdığı geleneksel ders anlatımı etkisizdir 261 . Aktif katılımı teşvik eden öğretim yöntemleriyle karşılaştırıldığında, sistematik ders verme akademik başarının düşmesine neden olur. Matematik ve psikolojiden biyoloji ve bilgisayar bilimlerine kadar tüm disiplinlerde aktif bir öğrenci daha büyük başarılar elde eder. Böylece, aktif katılımla, sınav puanları çok önemli bir standart sapmanın yarısı kadar artar ve başarısızlık sayısı %10'dan fazla azalır. Ancak hangi stratejiler aktif katılımı teşvik eder? Tek bir mucizevi yöntem yoktur; ancak öğrencileri düşündüren birkaç yaklaşım vardır: pratik alıştırmalar, seminerler, küçük gruplar halinde çalışma. Bazı öğretmenler zor bir soru sormak için dersi keser ve öğrencilere cevap üzerinde düşünmeleri için zaman verir. Tek kelimeyle, öğrencileri rahat pasifliği terk etmeye zorlayan herhangi bir çözüm işe yarayacaktır.

Keşif yoluyla öğrenmenin verimsizliği

Tüm bunların yeni olmaktan uzak olduğuna itiraz edebilirsiniz. Birçok öğretmen bu fikirleri uygular. Bununla birlikte, pedagojide ne geleneğe ne de sezgiye güvenilemez: hangi yöntemlerin materyalin anlaşılmasını ve akılda tutulmasını gerçekten iyileştirdiğini ve hangilerinin geliştirmediğini bilimsel olarak kanıtlamak gerekir. Bu fırsatı değerlendirerek çok önemli bir noktaya açıklık getirmek istiyorum. Temelde doğru olan, çocukların öğrenme sürecine aktif olarak dahil edilmesi gerektiği görüşü, klasik yapılandırmacılık ya da buluş yoluyla öğrenme yöntemleriyle karıştırılmamalıdır. Her ikisi de cezbedici fikirlerdir, ancak çok sayıda çalışmanın 262 kanıtladığı gibi, ne yazık ki etkisizdir . Ne yazık ki, kısmen modern pedagojik yaklaşımlara genellikle aktif olarak atıfta bulunulduğundan ve bu da kafa karışıklığına yol açtığından, bu anahtar ayrım nadiren dikkate alınmaktadır.

Buluş yoluyla öğrenme hakkında konuştuğumuzda ne demek istiyoruz? Bu pedagojik görüşlerin özü Jean-Jacques Rousseau'ya kadar uzanıyor ve John Dewey (1859-1952), Ovid Decroly (1871-1932), Celestin Frenet (1896-1966), Maria gibi ünlü öğretmenler sayesinde bize ulaştı. Montesori. Daha sonra Jean Piaget ve Seymour Papert (1928-2016) tarafından şampiyon oldular. Rousseau, “Emil” adlı eserinde, “Herhangi bir eğitimdeki en önemli, en yararlı kural” diye yazar “Burada söylemeye cesaret edebilir miyim? Önemli olan zaman kazanmak değil, boşa harcamaktır.” Rousseau ve takipçileri, “deneyler” ve araştırma uzun saatler sürse bile, çocukların dünyayı kendileri keşfetmeleri ve bilgilerinden bir piramit inşa etmeleri gerektiğine inanıyorlar ... Rousseau, bu zamanın kaybolmadığına inanıyor, çünkü sonunda olacak sadece bağımsız düşünebilen değil, aynı zamanda gerçek sorunları çözebilen ve pasif bir şekilde bilgi edinmeyen ve ezberlenmiş ve hazır çözümler sunmayan özerk bir zihin verin. Büyük filozof, “Öğrencinize doğanın fenomenlerini gözlemlemeyi öğretin, yakında merakını alevlendireceksiniz; ama merakının artmasını istiyorsanız, onu tatmin etmek için acele etmeyin. Ona görevler verin ve kendi çözmesine izin verin.

Teori çekici ... Ne yazık ki, toplamda birkaç on yıl süren sayısız araştırma, pedagojik değerinin sıfıra eğilimli olduğunu gösteriyor. Aslında, bu sonuca o kadar sık ulaşılmıştır ki, bir araştırmacı inceleme makalesine şu başlığı koymuştur: Saf Keşif Öğrenmeye Karşı Üç Vuruş Kuralı Olmalı mı - “Üç hata yasası neden keşfederek öğrenmeye uygulanmıyor?” [28] . Kendi hallerine bırakılan çocukların, belirli bir bilgi alanını yöneten soyut kuralları keşfetmeleri ve neredeyse hiçbir şey öğrenmemeleri pek olası değildir. Bu şaşırtıcı olmalı mı? Merak ediyorum, bir çocuk birkaç saat içinde ve herhangi bir dış yardım olmadan, insanlığın keşfetmesi birkaç yüzyıl süren bir keşfi nasıl yapabilir?

Tek kelimeyle, yöntem çalışmıyor. Üç örnek düşünün:

● Okuma: Çocuğa kelimelerin karşılık gelen sesleri ileten harflerden oluştuğu açıkça söylenmediği sürece, basılı kelimelere bakmak genellikle tek başına hiçbir şey yapmaz. Çocukların çok azı yazılı ve sözlü konuşmayı bağımsız olarak ilişkilendirmeyi başarır. Genç Champollion'un [r] sesiyle başlayan tüm kelimelerin sol tarafta "R" veya "r" sembolü ile yazıldığını keşfetmesinin nasıl bir entelektüel güce sahip olacağını hayal edin... Öğretmenler eğer bu görev imkansız olurdu. çocuklara özenle seçilmiş örnekler, basit kelimeler ve tek tek harfler sunmadı.

● Matematik: Yedi yaşında, parlak matematikçi Carl Gauss'un (1777-1855) 1'den 100'e kadar olan sayıları nasıl hızlı bir şekilde toplayacağını bulduğu söylenir (bunu kendiniz bulmaya çalışın; çözüm notlarda verilmiştir). 263 ). Bununla birlikte, Gauss ile işe yarayan şey mutlaka diğer çocuklarla çalışmayacaktır. Araştırmalar açıkça gösteriyor ki, çocuklar matematik öğretmenleri önce bir örneği analiz ettiğinde ve ancak daha sonra öğrencilerden benzer bir problemi kendi başlarına çözmelerini istediklerinde en iyi şekilde öğrenirler. Çocuklar çözümü kendileri bulabilecek kadar zeki olsalar bile, daha sonra çözümü kendilerine açıklanan çocuklardan daha kötü performans gösterirler.

● Bilgisayar Bilimi: 1980 tarihli Mind Reversal adlı kitabında matematikçi ve programcı Seymour Papert, Logo bilgisayar dilini (farklı desenler çizen animasyonlu kaplumbağaya sahip olan) neden icat ettiğini açıklıyor. Papert'in fikri, çocukların herhangi bir talimat olmadan, uygulamalı deneyim yoluyla bilgisayarı kendi başlarına öğrenmelerine izin vermekti. Ancak deney başarısız oldu: Birkaç ay sonra çocuklar sadece küçük, basit programlar yazabildiler. Bilgisayar biliminin soyut kavramları onları atlattı ve problem çözme testinde diğerlerinden daha iyi olmadılar: Edinmeyi başardıkları yetersiz bilgisayar okuryazarlığı diğer alanlara yayılmadı. Araştırmalar, açıklamalar ve uygulama testleri ile serpiştirilmiş açık öğrenmenin, Logo dili ve temel bilgisayar bilimi hakkında çok daha derin bir anlayış sağladığını gösteriyor.

Kişisel ev bilgisayarının doğuşuna şahsen tanık oldum - babam on altı kilobayt belleğe ve 48x128 piksel grafiklere sahip bir Tandy TRS-80 aldığında on beş yaşındaydım. Kuşağımın diğerleri gibi, BASIC'te programlamayı öğretmen olmadan kendi başıma öğrendim. Ancak yalnız değildim: Kardeşimle birlikte alabildiğimiz her dergiyi ve kitabı okuduk. Sonunda iyi bir programcı oldum ... Sadece Bilgisayar Bilimleri yüksek lisans programına girdiğimde, hazırlığımdaki korkunç kusurları fark ettim: ortaya çıktığı gibi, bunca zaman sadece derin mantıksal yapıyı anlamadım programların, ama aynı zamanda onları nasıl düzgün bir şekilde programlayacakları hakkında hiçbir fikrim yoktu. Belki de bu, buluş yoluyla öğrenmenin ana dezavantajıdır: belirli bir konuda uzmanlaştığınız yanılsamasını yaratır, ancak daha derin kavram ve kavramlara erişim sağlamaz.

Motivasyon, aktif katılım ve ilgi esas olmakla birlikte, bu öğrencilerin kendi cihazlarına bırakılması gerektiği anlamına gelmez. Yapılandırmacılığın yetersizliği, başarılı öğrenme için açık pedagojik rehberliğin en önemli koşul olduğunun bir başka kanıtıdır. Öğretmenin görevi, mümkün olan en hızlı ilerlemeyi teşvik eden yapılandırılmış bir öğrenme ortamı düzenlemektir. En etkili öğretim yöntemleri, bir yandan çocukları aktif olarak katılmaya teşvik eden, diğer yandan da öğretmenden dikkatli rehberlik ve yardım gerektiren yöntemlerdir. Psikolog Richard Mayer'e göre, en büyük başarı "davranışsal etkinlikten ziyade bilişsel, salt keşiften ziyade metodik rehberlik, geçici araştırmadan ziyade müfredat yönelimini içeren yöntemler" ile elde edilir 264 . Başarılı öğretmenler, materyalin sunumunda net ve katı bir sıraya bağlı kalırlar ve her zaman temel bilgilerle başlarlar. Öğrencilerinin bilgilerini sürekli olarak değerlendirirler ve basitten karmaşığa doğru hareket ederek onlara bir anlam piramidi oluşturma fırsatı verirler.

Montessori'den ilham alan eğitimcilerin çoğunun yaptığı tam olarak budur. Sınıflarında çocuklar tembellikten çalışmazlar - onlara bir dizi rasyonel ve hiyerarşik aktivite sunulur. İlk önce, öğretmen bunu veya bu eylemi gösterir ve ancak o zaman çocuklar bunu kendi başlarına gerçekleştirir. Aktif katılım, keyif ve özerklik, açık bir öğretim yöntemi ve teşvik edici pedagojik materyallerle birleştiğinde, etkili olduğu defalarca kanıtlanmış bir reçetedir.

Keşfeterek saf öğrenme - çocukların kendi kendilerine öğretebileceği fikri - çürütülmüş ancak şaşırtıcı bir şekilde popülerliğini koruyan birçok pedagojik efsaneden biridir. Bu efsane, eğitim alanını önemli ölçüde karartan şehir efsaneleri koleksiyonuna aittir ve en az iki önemli yanlış anlama ile ilişkilidir 265 .

● Dijital yerliler efsanesi [29] : Bizden farklı olarak, çocuklarımız, bitlerin ve baytların kesinlikle doğal olduğu dijital dünyanın şampiyonları olan Homo zappiens [30] olarak doğar. Çok erken yaşlardan itibaren bilgisayarlar ve elektronik cihazlarla etkileşime girerler, sanal ortamda inanılmaz bir kolaylıkla gezinirler ve bir dijital ortamdan diğerine sorunsuz bir şekilde geçiş yaparlar. Aslında, hiçbir şey gerçeklerden daha uzak olamaz: araştırmalar, bu çocuklarda teknoloji becerilerinin genellikle yüzeysel olduğunu ve çoklu görevlerde bizden daha iyi olmadıklarını gösteriyor. (Gördüğümüz gibi, aynı anda iki şeyi yapamama, beyin mimarimizin temel bir özelliğidir.)

● Öğrenme Stilleri Efsanesi: Bu fikre göre her öğrencinin kendi öğrenme stili vardır. Bazıları bilginin görsel temsilini tercih eder, diğerleri kulakla daha iyi algılar, diğerleri pratik deneyimlerden daha hızlı öğrenir, vb. Eğer öyleyse, öğretmenler öğrenme materyalini her öğrencinin en sevdiği modaliteye uyacak şekilde uyarlamalıdır. Açıktır ki, bu da doğru değildir 266 : Garip bir şekilde, tercih edilen öğrenme stillerinde belirgin farklılıkların varlığını doğrulayacak tek bir çalışma bugüne kadar yoktur. Tabii ki, bazı öğretim stratejileri diğerlerinden daha iyi çalışır, ancak sadece bir alt gruba değil, tüm insanlara öğretmede etkilidirler. Bu nedenle deneyler, bir resmi hatırlamanın konuşulan bir kelimeden daha kolay olduğunu ve her iki modalitede aynı anda sunulan bilgiyi en iyi hatırladığımızı (sözde görsel-işitsel deneyim) gösteriyor. Yine, bu tüm çocuklar için geçerlidir. Bu nedenle öğrenme stiline göre alt türlere ayırmak pek doğru değildir. Örneğin, A tipi çocukların A stratejisine daha uygun olduğunu, B tipi çocukların ise B stratejisine daha uygun olduğunu gösteren hiçbir kanıt yoktur.

Peki ya eğitim materyallerini her bir çocuğun ihtiyaçlarına göre uyarlamayı mümkün kılan özel ders kitapları ve bilgisayar programları? İşe yaramazlar mı? Gerekli değil. Çocuklar birbirlerinden öğrenme tarzları açısından değil, öğrendikleri hız, kolaylık ve motivasyon açısından farklılık gösterirler. Örneğin, birinci sınıfta, "A" öğrencilerinin %10'u yılda dört milyondan fazla kelime okur, "başarısızların" %10'u 60.000.267'den az okur ve disleksik çocuklar hiç okumayabilir. Disleksi ve diskalkuli gibi gelişimsel bozukluklar kendilerini farklı şekillerde gösterdiğinden, doğru bir teşhis öğrenme sisteminin buna göre değiştirilmesini sağlayacaktır. Elbette dersleri öğrencilerin özel ihtiyaçlarına göre uyarlamak sadece faydalıdır. Örneğin, birçok çocuk – hatta ileri matematikte olanlar bile – kesirlerin nasıl çalıştığını anlamıyor. Bu durumda, öğretmen müfredattan sapmak ve temellere - sayılar ve aritmetik - dönmek zorundadır. Aynı zamanda her öğretmen, tüm öğrenmenin temelinin tek bir temel mekanizma olduğunun farkında olmalıdır. İkili görev yerine odaklanmış dikkat, dersleri pasif dinleme yerine aktif katılım, yanlış övgü yerine ayrıntılı hata analizi, yapılandırmacılık veya keşif temelli öğrenme yerine açık öğretim tercihini belirleyen bu mekanizmadır – tüm çocuklar için aynıdır.

Merak ve nasıl tutuşturulacağı

Tüm insanlar doğal olarak bilgiye susamışlardır.

Aristoteles, Metafizik (c. MÖ 335)

Özel bir yeteneğim yok, sadece çok merak ediyorum.

Albert Einstein (1952)

Aktif katılımın temellerinden biri meraktır - öğrenme arzusu veya bilgi için susuzluk. Çocuğunuzun merakını uyandırmayı başardıysanız, işin yarısını bitirdiniz. Dikkati harekete geçtiğinde ve zihin bir açıklama aramaya başladığında, size kalan tek şey aramayı doğru yöne yönlendirmek. Araştırmalar, en meraklı öğrencilerin okul öncesi çağında bile daha iyi okuyup saydıklarını gösteriyor 268 . Bu nedenle merak, başarılı öğrenmenin temel faktörlerinden biridir. Ama merak nedir? Hangi Darwinci güç onu üretiyor, hangi algoritmaya karşılık geliyor?

Rousseau, "Emile veya Eğitim Üzerine" adlı çalışmasında şöyle yazar: "Yalnızca öğrendikçe meraklı olursunuz." Ve burada yine yanılıyor: Merak, öğrenmenin sonucu değil, edinmemiz gereken bir işlevdir. Merak, çok erken yaşlardan itibaren içimizde mevcuttur ve öğrenme algoritmamızın önemli bir unsuru olan insan beyninin ayrılmaz bir parçasıdır. Çoğu modern yapay sinir ağının yaptığı gibi yeni bilgilerin bize ulaşmasını beklemiyoruz - pasif olarak çevrelerine tabi olan basit girdi-çıktı işlevleri. Aristoteles'in belirttiği gibi, biz insanlar zaten bilgi için bir susuzlukla doğarız ve sürekli olarak yeni bir şeyler ararız, çevremizdeki dünyayı aktif olarak keşfederiz.

Merak, vücudun temel dürtüsüdür: tıpkı açlık, susuzluk, güvenlik ihtiyacı veya üreme arzusu gibi bizi harekete geçiren itici bir güç. Hayatta kalmada nasıl bir rol oynuyor? Çoğu hayvan türünün (memelilerin yanı sıra birçok kuş ve balık) çıkarına daha iyi kontrol edebilmek için çevreyi keşfedin. Katılıyorum, önce çevreyi kontrol etmeden yuva, in, oyuk veya ev inşa etmek çok riskli. Yırtıcı hayvanlarla dolu istikrarsız bir evrende, gelişmiş merak bir ölüm kalım meselesidir; Bu yüzden çoğu hayvan düzenli olarak kendi bölgelerinde dolaşırlar, olağandışı her şeyi dikkatlice kontrol eder, her yeni sesi ve nesneyi inceler... Onları rahatlık alanlarından çıkaran ve bilgi arayışına iten şey meraktır. Belirsiz bir dünyada bilginin değeri yüksektir ve canlılar bunun bedelini Darwin'in para birimi olan hayatta kalma ile öderler.

Bu nedenle merak, bizi çevremizdeki dünyayı keşfetmeye teşvik eden güçtür. Bu bakış açısından merak, maddi olmayan bir değer - bilgi tarafından motive edilmesi dışında, yiyecek veya cinsel bir eş ihtiyacına benzer. Gerçekten de, sinirbilim araştırmaları, beynimiz için önceden bilinmeyen bilgilerin başlı başına bir ödül olduğunu gösteriyor: Dopamin sistemini harekete geçiriyor. Hatırladığımız gibi, bu yiyecek, uyuşturucu ve sekse tepki olarak ateşlenen bir sinir ağıdır. Primatlarda ve muhtemelen tüm memelilerde dopamin sistemi yalnızca maddi mallara değil, aynı zamanda yeni bilgilere de yanıt verir. Bazı dopaminerjik nöronlar gelecekte olası bir bilgi akışının sinyalini verirler, sanki yeni bilgi beklentisinin kendisi bile keyif vericiymiş gibi 269 . Bu mekanizma sayesinde, fareler sadece yiyecek veya ilaçlara değil, aynı zamanda yeniliğe de koşullu bir tepki geliştirebilirler. Örneğin, yeni nesneler içeren ve bu sayede meraklarını gideren yerleri tercih etme ve hiçbir şeyin olmadığı sıkıcı yerlerden kaçınma eğilimindedirler.270 . Genel olarak, bir manzara değişikliği için büyük bir şehre taşındığımızda veya en son haberler için hevesle Facebook veya Twitter'da çılgınca dolaştığımızda aynı şekilde davranırız .

İnsanın bilgi özlemi, tamamen entelektüel merakla yönlendirildiğinde bile dopamin sistemini harekete geçirir. Bir MRI tarayıcısında yattığınızı ve "Sam Amca [31] ilk sakal bıraktığında Amerika Birleşik Devletleri Başkanı kimdi?" gibi sorular sorulduğunu hayal edin. 271. Sonunda deneyci merakınızı giderecek ama önce mutlaka doğru cevabı ne kadar bilmek istediğinizi soracaktır. Başka bir deyişle, öznel merak duygularının nöronal bağıntıları nelerdir? İlgi derecesi, dopamin sisteminin iki ana merkezi olan nukleus akumbens ve ventral tegmental alandaki nöronların aktivitesi ile yakından ilişkilidir. Merakınız ne kadar güçlü olursa, bu alanlar o kadar aktif olur. Sinyaller, cevabın tahmin edilmesi aşamasında zaten kaydedilir: daha merakınız tatmin edilmeden önce, cevabı yakında öğreneceğiniz gerçeği, dopaminerjik nöronları heyecanlandırır. Olumlu bir olay beklentisi – bu durumda bir yanıt – başlı başına bir ödüldür.

Merak sinyalleri, sonunda ne kadar öğreneceğinizi tahmin eder. Hafıza ve merak birbiriyle ilişkilidir: Bir şeyle ne kadar ilgilenirseniz, onu hatırlama olasılığınız o kadar artar. Bazen merak, ilgili olaylara aktarılır: genellikle yoldan geçen birinin yüzü veya bize değerli bilgiler veren bir kişinin yüzü gibi ilgili ayrıntıları hatırlarız. Başka bir deyişle, bilgi arzusunun derecesi ezberlemenin kolaylığını ve gücünü belirler.

Dopamin ağı sayesinde, öğrenme arzusunun tatmini - hatta böyle bir tatmin beklentisi - başlı başına olumlu bir pekiştirmedir. Öğrenmenin sinir sistemi için içsel değeri vardır. Merak dediğimiz şey, bu değerin sömürülmesinden başka bir şey değildir. Bu nedenle, türümüz, benzersiz bir öğrenme yeteneği ile donatılmış olması bakımından muhtemelen benzersizdir. Biz insanlaştıkça, dünyayı temsil etme yeteneğimiz de arttı. Dünyanın biçimsel teorilerini düşünce dilinde inşa eden tek hayvan biziz. Bilim, ekolojik nişimiz haline geldi: Homo sapiens , herhangi bir ortama uyum sağlayabilen belirli bir habitatı olmayan tek türdür.

Olağanüstü öğrenme yeteneğimizin bir yansıması olarak, insan merakının on kat arttığı görülüyor. Evrim sürecinde, gelişmiş bir merak biçimi edindik - sözde epistemik merak: en soyut olanlar da dahil olmak üzere tüm alanlarda saf bilgi arzusu. Diğer memeliler gibi biz de dünyayı keşfediyoruz - yalnızca gerçek hareketle değil, aynı zamanda düşünce deneyleriyle de. Diğer hayvanlar etraflarındaki fiziksel alanı keşfederse, insan kavramsal dünyaları keşfeder. Ek olarak, türümüzün bilgiye olan susuzluğumuzu körükleyen belirli epistemik duyguları vardır. Örneğin, matematiksel modellerin simetrisine ve saf güzelliğine hayranız: akıllı bir teorem bizi bir kalıp çikolatadan çok daha fazla hareket ettirebilir.

Eğlence, öğrenme sürecinde de önemli bir rol oynar - insanlara özgü bir başka duygu. Birdenbire örtük varsayımlarımızdan birinin yanlış olduğunu keşfettiğimizde güleriz, bu da mevcut zihinsel modeli kökten gözden geçirmemiz gerektiği anlamına gelir. Filozof Dan Dennett'e göre kahkaha, birbirimizin dikkatini beklenmedik bilgilere çektiğimizde ortaya çıkan bulaşıcı bir sosyal tepkidir . Gerçekten de, ceteris paribus, öğrenme sürecinde gülmenin merakı artırdığı ve ezberlemeyi teşvik ettiği görülmektedir 273 .

Motivasyon kaynağı olarak bilme arzusu

Birçok psikolog, insan merakının altında yatan algoritmayı belirlemeye çalıştı. Hatta bunu daha iyi anlarsak, öğrenme mekanizmasının bu önemli bileşeni üzerinde kontrol sahibi olabilir ve hatta onu bir insanı, bir tür meraklı robotu taklit edecek bir makinede yeniden üretebiliriz.

Algoritmik yaklaşım zaten meyve veriyor. William James'ten Jean Piaget'e ve Donald Hebb'e kadar en büyük psikologlar, merakın altında yatan zihinsel işlemlerin doğası hakkında düşünmüşlerdir. Onlara göre merak, çocuğun dünyayı tanıma ve modelini inşa etme arzusunun doğrudan bir tezahürüdür 274 . Beynimiz zaten bildiklerimiz ile bilmek istediklerimiz arasında bir tutarsızlık tespit ettiği anda merak ortaya çıkar - yani potansiyel bir öğrenme alanı. Zamanın herhangi bir noktasında, bilgi açığını kapatma ve faydalı bilgiler elde etme olasılığı en yüksek olan çeşitli eylemler arasından seçim yaparız. Bu görüşe göre merak, öğrenmeyi kontrol eden sibernetik bir sistem gibidir, tıpkı Watt'ın regülatörü gibi, bir buhar motorunun kelebeğini açıp kapatarak buhar basıncını düzenler ve sabit bir hızı korur. Merak, işi öğrenmek için sürekli bir baskı sürdürmek ve bizi henüz bilmediğimiz ama öğrenebileceğimiz şeylere doğru itmek olan bir beyin düzenleyicisidir. Bunun tersi olan can sıkıntısı, bizi sadece zaten bildiklerimizden uzaklaştırmakla kalmaz, aynı zamanda geçmiş deneyimlerimize göre bize yeni bir şey öğretmesi pek mümkün olmayan bir alana olan ilgimizi de hızla kaybeder.

Bu teori, merakın neden sürpriz veya yenilik derecesi ile doğrudan ilişkili olmadığını, bunun yerine bir çan eğrisini 275 takip ettiğini açıklar . Şaşırtıcı olmayan şeylere ilgi göstermeyiz: Bin kere gördüğümüz şeyler bize sıkıcı gelir. Benzer şekilde, çok yeni ve şaşırtıcı olan ya da yapılarını kavrayamayacağımız kadar belirsiz olan şeylere ilgi duymuyoruz - karmaşıklıkları bizi korkutuyor. Çok basit olmaktan sıkılmak ile çok karmaşık olmaktan iğrenmek arasında bir yerde, merak bizi doğal olarak yeni ve erişilebilir bilgi alanlarına iter. Ancak, çekicilikleri sürekli değişiyor. Öğrendikçe, daha önce ilginç görünen nesneler çekiciliğini kaybeder ve dikkatimizi yeni fenomenlere yönlendiririz. Bu yüzden bebekler ilk başta en önemsiz şeylere böyle bir tutku duyarlar: parmaklarını tutarlar, gözlerini kapatırlar, peek-a-boo oynarlar... Her şey onlar için yenidir; her şey potansiyel bir öğrenme kaynağıdır. Bununla birlikte, bu deneylerden azami bilgiyi çıkardıkları anda, onlara olan tüm ilgilerini kaybederler - aynı nedenle, hiçbir bilim adamı Galileo'nun deneylerini yeniden üretemez: zaten bilinen şey sıkıcıdır.

Aynı algoritma, neden bazen eskiden çekici olan ancak çok zor olduğu ortaya çıkan bir alandan yüz çevirdiğimizi açıklıyor. Beynimiz sürekli öğrenme hızını değerlendirir; İlerlemenin yeterince hızlı olmadığını görürse merakı giderilir. Konserden keman çalma hayaliyle dönen çocukları hepimiz biliriz, ancak birkaç hafta sonra bir müzik aletinde ustalaşmanın kolay olmadığını fark ederek bu fikirden vazgeçerler. Çalmaya devam edenler ya kendilerine daha mütevazı hedefler koyarlar (örneğin, her gün daha iyi ve daha iyi çalmak için) ya da gerçekten profesyonel müzisyen olmayı planlıyorlarsa, bir yandan ebeveyn ve sosyal destek yoluyla güçlü bir motivasyon beslerler. . . ve diğer yandan, nihai hedefin sürekli hatırlatılması nedeniyle.

İki Fransız mühendis, Frédéric Kaplan ve Pierre-Yves Udeyer, meraklı robot 276'yı yarattı . Algoritmaları birkaç modül içerir. Birincisi, sürekli olarak dış dünyanın durumunu tahmin etmeye çalışan klasik bir yapay kendi kendine öğrenme sistemidir. İkinci, daha yenilikçi modül, ilkinin çalışmasını değerlendirir: öğrenme oranını ölçer ve en az çalışılan alanları tahmin etmek için kullanır. Üçüncü bileşen, daha üretken öğrenmeye yol açması beklenen bir eylem seçimi sağlayan pekiştirme şemasıdır. Sonuç olarak, sistem doğal olarak maksimum yeni bilginin çıkarılabileceği alanlara odaklanır. Kaplan ve Udeya'ya göre ikincisi merakın tanımıdır.

Meraklı robotu bir çocuk oyuncağının üzerine konursa, tıpkı küçük bir çocuk gibi davranır. Birkaç dakika boyunca belirli bir nesneyle meşgul olur: örneğin, tekrar tekrar doldurulmuş bir filin kulağını kaldırır. Bir konu hakkında bilinmesi gereken her şeyi öğrendiğinde merakı azalır. Bir noktada robot arkasını döner ve aktif olarak başka bir uyarı kaynağı arar. Bir saat sonra halıyı keşfetmeyi bırakır: dijital bir can sıkıntısı biçimi başlar - robot artık her şeyi bildiği sonucuna varır.

Küçük bir çocukla benzetme dikkat çekicidir. Birkaç aylık bebekler bile yapısı hızlı emilmeye uygun orta zorlukta uyaranlara yöneliyor. (Çocuksu merakın bu özelliği "Goldilocks etkisi" olarak adlandırılmıştır.277 Sonuç, öğrenmeyi en üst düzeye çıkarmak için çocuğun çevresini teşvik eden ancak cesaretini kırmayan yeni nesnelerle sürekli olarak zenginleştirmemiz gerektiğidir . Yetişkinlerin görevi, çocuğa gelişimini destekleyen, sürekli olarak bilgi ve yenilik arzusunu teşvik eden dikkatlice düşünülmüş bir pedagojik sistem sağlamaktır.

Merak, makinelerde kopyalamaya yeni başladığımız öğrenme algoritmamızın ayrılmaz bir parçasıdır. Burada küçük bir robot bir oyun matını keşfediyor. Merak, pekiştirme işlevi aracılığıyla gerçekleşir. İkincisi, öğrenme potansiyelini en üst düzeye çıkaran eylemin seçimine katkıda bulunur. Sonuç olarak, robot sırayla her oyuncağı mat üzerinde ve emrindeki her eylemi dener. Dünyanın bir yönüne hakim olur olmaz ona olan ilgisini kaybeder ve dikkatini başka bir nesneye yönlendirir.

Meraka bu yaklaşım ilginç bir tahmine yol açar. Özellikle şunu ima eder: Çocukların meraklı kalabilmeleri için henüz bilmediklerinin farkında olmaları gerekir. Başka bir deyişle, çok küçük yaşlardan itibaren üstbilişsel yeteneklere sahip olmalıdırlar. Üstbiliş, bilişin bilişidir: zihinsel süreçlerimizi izleyen bir dizi üst düzey bilişsel sistem. Yukarıdaki teoriye göre, üstbilişsel sistemler, neyi bildiğimizi ve neyi bilmediğimizi, yanlış olup olmadığımızı, hızlı mı yoksa yavaş mı olduğumuzu vb. belirleyerek öğrenmeyi sürekli olarak izler. Başka bir deyişle, üst biliş, kendi psişemiz hakkında bildiğimiz her şeyi kapsar.

Üstbiliş merakta önemli bir rol oynar. Gerçekten de meraklı olmak, bilmek istemek demektir ve eğer bilmek istiyorsanız, henüz bilmediğiniz bir şeyi biliyorsunuz demektir. Yine, son deneylere göre, daha erken değilse bile bir yaşında olan çocuklar, henüz bilmedikleri şeyler olduğunu anlıyorlar 278 . Bu nedenle, çocuklar bir sorunu tek başlarına çözemedikleri zaman isteyerek bir yetişkine yönelirler. Kendi bilgilerindeki boşlukları fark ederek daha fazla bilgi talep ederler. Bu, epistemik merakın erken bir tezahürüdür - ezici bir bilme arzusu.

Okul Merakı Nasıl Öldürür: Üç Senaryo

Tüm anne babalar, bebeklerinin merakla dolduğu günleri özlemle anarlar. İki ila beş yaş arası çocuklar dünyadaki her şeye ilgi duyarlar. En sevdikleri kelime "neden"dir: dış dünyayla deney yapmayı ve yetişkinlere sorular sormayı asla bırakmazlar. Şaşırtıcı bir şekilde, bu görünüşte doyumsuz bilgi susuzluğu, genellikle birkaç yıllık eğitimden sonra, sonunda ölür. Bazı çocuklar meraklı kalır, ancak çoğu öğrenmeye olan tüm ilgilerini kaybeder. Aktif katılımları donuk bir pasifliğe dönüşür. Merak bilimi nedenini açıklayabilir mi? Henüz tüm cevaplara sahip değiliz, ancak birkaç hipotez sunmak istiyorum.

İlk olarak, çocuklar ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bilişsel uyarım eksikliğinden dolayı meraklarını kaybedebilirler. Az önce tanımladığımız algoritmaya göre, zamanla merak azalır ve bu tamamen normaldir. Öğrendikçe, bilgide beklenen artış azalır: belirli bir alanı ne kadar iyi bilirsek o kadar az ilgileniriz. Bu nedenle, merakı sürdürmek için okulların, çocukların beynine, zekalarının gelişim düzeyine karşılık gelen uyarıcı bilgileri sürekli olarak sağlamaları gerekmektedir. Ne yazık ki, bu her zaman böyle değildir. Tipik bir sınıfta, en parlak öğrenciler genellikle teşvikten yoksundur ve birkaç ay sonra eski meraklarından eser kalmaz: üstbilişsel sistem onlara ne yazık ki okuldan bekleyecek pek bir şey olmadığını söyler.

Spektrumun diğer ucunda, öğrenmekte zorlanan öğrenciler var. Bu çocukların merakı tam tersi bir nedenle zayıflayabilir. Ana suçlu hala üstbiliş: bir süre sonra böyle bir çocuk, belirli disiplinlerin onun için olmadığı sonucuna varıyor. Geçmiş deneyimler, onun üstbilişsel yollarının derinliklerine basit (yanlış da olsa) bir kural yerleştirmiştir: Ben filanca bir konuyu (matematik, okuma, tarih, her neyse) beceremiyorum. Bu fenomen nadir değildir: birçok kız matematiğin kendileri için olmadığına ikna olmuş durumda , 279 ve dezavantajlı geçmişlerden gelen çocuklar, okulun gelecekte faydalı olacak hiçbir şey öğretmeyen düşmanca bir ortam olduğuna inanıyor. Bu tür üstbilişsel yargılar son derece tehlikelidir: öğrencilerin motivasyonunu düşürür ve merakı daha erken öldürürler.

Çözüm, bu çocukların özgüvenlerini adım adım geri kazanmaktır: onlara başkaları kadar iyi öğrenebileceklerini (materyal onların seviyelerine uygun olması şartıyla) ve öğrenmenin başlı başına bir ödül olduğunu gösterin. Merak Teorisi, çocukların motivasyonu düştüğünde ve hayal kırıklığına uğradığında, ister başarılı ister başarısız olsun, en önemli şeyin öğrenme isteklerini yeniden alevlendirmek olduğunu söylüyor. Bu, esas olarak, mevcut ihtiyaçlarına göre özenle seçilmiş görevleri teşvik ederek elde edilir. Öğrenciler öğrenme sevincini yeniden keşfettiklerinde ve üstbilişsel sistem herkesin öğrenebileceğine ikna olduğunda , merak geri dönecek!

Çocukların ilgisini kaybetmesine neden olabilecek başka bir senaryo, merakı ödüllendirmek yerine cezalandırma uygulamasıdır. Aşırı katı bir pedagojik strateji, keşif açlığını anında yok edebilir. Geleneksel dersler genellikle dinleyicilerin aktif katılımını ve hatta düşünmeyi içermez. Sonuç olarak, birçok çocuk dersin sonuna kadar koltuklarında oturmaları ve sessiz olmaları gerektiği sonucuna varır. Bu durumun nörofizyolojik yorumu basittir: Dopamin sistemi içinde, meraktan ve merak tatmininden gelen ödül sinyalleri, dışsal ödül ve cezalarla rekabet eder. Sonuç olarak, herhangi bir kendini keşfetme girişimini engelleyen bir öğretmen, öğrencilerinin merakını uzun süre boğma riskiyle karşı karşıyadır. Bir çocuğun sistematik olarak azarlandığını, alay edildiğini veya cezalandırıldığını hayal edin: “Aptal soru. Çeneni kapasan iyi olur yoksa seni dersten atarım..." Böyle bir öğrenci merakını bastırmayı çabucak öğrenir ve derse katılmayı bırakır: Dopamin sisteminin beklediği ödül - yeni bir şey öğrenmenin zevki - büyük ölçüde doğrudan negatif sinyallerle bloke edilir. Tekrarlanan ceza, hayvanlarda öğrenmeyi engellediği gösterilmiş olan, stres ve kaygıyla ilişkili bir tür fiziksel ve zihinsel felce, öğrenilmiş çaresizliğe yol açar 280 .

Çıkış? Çoğu öğretmen onu zaten tanıyor. Merakı teşvik etmek yeterlidir, cezalandırmak değil: çocukları soru sormaya teşvik edin (ne kadar “aptal” görünürlerse görünsünler), favori bir konuda sunum isteyin, gösterilen inisiyatifi ödüllendirin ... Motivasyonun sinirbilimi çok açık: X eylemini gerçekleştirme arzusu, beklenen ödül, malzeme (yemek, rahatlık, sosyal destek) veya bilişsel (bilgi alma) ile ilişkilendirilmelidir. Pek çok çocuk okuldan hiçbir ödül beklemediği için merakını kaybeder. (Bir sonraki bölümde bahsedeceğimiz işaretler, bu talihsiz eğilimi sadece daha da kötüleştiriyor.)

Herhangi bir merakı caydırabilecek üçüncü faktör, bilginin sosyal aktarımıdır. İnsanlarda iki öğrenme şekli olduğunu unutmayın: çocukların sürekli deney yaptığı ve gerçek bilim adamları gibi kendilerine sorular sorduğu aktif ve başkalarının onlara öğrettiklerini basitçe ezberledikleri alıcı. Çoğu zaman okul sadece ikinci modu teşvik eder ve ilkini caydırabilir - özellikle çocuklar öğretmenlerin her şeyi öğrencilerden daha iyi bildiğinden eminse.

Bir öğretmenin tutumu çocuğun doğal merakını gerçekten öldürebilir mi? 281 Ne yazık ki, son deneyler öyle olduğunu gösteriyor. Amerikalı psikolog Laura Schultz, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'ndeki laboratuvarında, çocuklarda biliş mekanizmalarını inceliyor, okul öncesi çocuklara garip bir cihaz sunuyor - içinde her türlü beklenmedik oyuncak bulunan bir dizi plastik tüp: aynalar, boynuzlar, ampuller, müzik kutular. Çocuklara böyle bir cihaz verdiğinizde ve bu konuda hiçbir şey söylemediğinizde meraklarını uyandırırsınız: Gizli ödüllerin çoğunu bulana kadar tutkuyla araştırır ve ararlar. Şimdi yeni bir anaokulu grubunu alın ve onları pasif, alıcı moda getirin. Tek yapmanız gereken bir nesne alıp “Sana oyuncağımı göstereyim. Yaptığı bu…” – ve sonra, örneğin, bir müzik kutusu açın. Bu davranışın merak uyandırması gerektiğini düşünebilirsiniz, ancak aslında tam tersi bir etkiye sahiptir. Çocuklar, öğretmenin onlara yardım etmeye çalıştığını varsayıyor (genellikle sebepsiz değil) ve bu nedenle cihazın tüm ilginç özelliklerini önceden tanıtıyor. Böyle bir bağlamda aramaya gerek yoktur: merak bastırılır.

Diğer deneyler, çocukların öğretmenin önceki davranışlarını dikkate aldıklarını göstermektedir. Bir yetişkin sürekli olarak ayrıntılı gösterilere başvurursa, bebekler merak göstermezler. Öğretmen yeni bir oyuncağın özelliklerinden birini gösterirse, öğrenciler tüm olasılıklarını keşfetmezler: öğretmenin bilmeleri gereken her şeyi zaten açıklamış olduğundan emindirler. Aksine, bir yetişkin her zaman her şeyi bilmediğini açıkça belirtirse, çocuklar aktif olarak yeni bir konuyu keşfederler.

Peki doğru yaklaşım nedir? Aktif katılım kavramını her zaman hatırlamanızı rica ediyorum. Bir çocuğun zekasının kullanımını en üst düzeye çıkarmak, ona sürekli olarak hayal gücünü harekete geçiren ve daha fazlasını öğrenme arzusu uyandıran sorular ve yorumlar beslemek anlamına gelir. Yine keşfederek öğrenme tuzağına düşeceğimiz için öğrencilerin her şeyi kendi başlarına keşfetmelerine izin vermek söz konusu değildir. İdeal senaryo, yaratıcılığı teşvik ederken yapılandırılmış liderlik sağlamaktır. Nasıl? Çocukların kendi başlarına keşfedebilecekleri binlerce şey olduğunu bilmelerini sağlayın. Yaz tatilinden bir gün önce bir öğretmen bana şöyle dedi: “Biliyor musun, az önce çözemediğim bir matematik problemi ile karşılaştım…” Öğretmeni geçmeyi hayal ederek, bütün yaz üzerinde düşündüm.

Çocukların aktif katılımını harekete geçirmek, öğretmenin bir diğer önemli işlevi olan hataları düzeltme ile el ele gider. İyi bir öğretmen hatalara karşı hoşgörülüdür, ancak onları olabildiğince çabuk düzeltmeye çalışır. Bu, başarılı öğrenmenin üçüncü ayağımızdır.

9. Bölüm

Geri bildirim

Herkes hata yapmayı öğrenmeli...

Düşünmek, bir hatadan diğerine geçmektir.

Alain, "Eğitim Üzerine" (1932)

Hiçbir şey yapmayan asla yanılmaz.

Theodore Roosevelt'e atfedildi (1900)

1940 yılında, Alexander Grothendieck (1928–2014) sadece on bir veya on iki yaşındaydı. O zamanlar yirminci yüzyılın en etkili matematikçilerinden biri olacağını ve bütün bir kuşağa ilham vereceğini bilmiyordu. (Devrimci fikirleri, 1958'de bir düzineden fazla Fields Ödülü sahibine ev sahipliği yapan ünlü Fransız Yüksek Bilimsel Araştırma Enstitüsü'nün yaratılmasında kilit bir rol oynadı.) Ama genç İskender zaten matematik yapıyordu ... karışık bir başarı ile. İşte anılarından bir alıntı:

On bir ya da on iki yaşlarında, Riecro'daki (Mande yakınlarında) toplama kampında bir tutukluyken pusula oyununu keşfettim. Bir daireyi altı eşit parçaya böldüğünüzde, pusulayı dairenin etrafında altı kez çevirdiğinizde ve doğruca başlangıç noktasına döndüğünüzde elde ettiğiniz rozetlere gerçekten hayran kaldım. Bu deneysel gözlem beni bir dairenin çevresinin yarıçapın tam olarak altı katı olduğuna ikna etti. Daha sonra… Bir ders kitabında, ilişkinin çok daha karmaşık olduğunu, L = 2πR olduğunu ve π = 3.14 olduğunu gördüm… Kitabın yanlış olduğundan, yazarlarının… bu basit alıştırma hakkında hiçbir şey bilmediğinden emindim. π = 3 olduğunu açıkça gösteren pusulalar.

Çocuğun sonuçlarının doğruluğuna olan güveni, kendi yeteneklerine olan inancı ve okulda söylenenleri veya bir ders kitabında yazılanları koşulsuz olarak kabul etmeyi reddetmesi çok değerlidir. Ancak bu güven asla teşvik edilmez.

Birçoğu, az önce bahsettiğim deneyimde, daha sonra yeni bilgiler karşısında boyun eğmeye zorlanan çocuksu bir küstahlık örneğini, saçmalık sınırında bir durum görecektir. Ancak o zamanlar hayal kırıklığı ya da saçmalık hissetmiyordum, sadece gerçek bir keşif yaptığım hissine kapılmıştım... Hata 282'yi keşfettim .

pi sayısının üçe eşit olduğuna inanmakla çok büyük bir hata yaptığını kabul ediyor ... Ama yine de Grothendieck bir konuda kesinlikle haklıydı. : hatalar öğrenmede önemli bir rol oynar. Hata yapmak, öğrenmenin en doğal yoludur. Bu iki terim neredeyse eş anlamlıdır, çünkü her hata yeni bir şeyler öğrenmek için bir fırsat sağlar.

Çocukluğumda popüler olan Fransız çizgi film Shadoky, bu kavramı genel bir ilke mertebesine yükseltti: “Denemekten vazgeçmeyen, er ya da geç her şey başarılı olacak… Başka bir deyişle, ne kadar çok başarısızlık, o kadar fazla şans. başarı!" Shadok'un fırlatmaya çalıştığı roketin fırlatma şansı milyonda birden fazla değildi ve bu nedenle ilk 999.999 denemede çabucak başarısız oldular, ancak sonunda yine de başarılı oldular.

Cidden, başarısızlık olmadan ilerleme imkansızdır. Zamanla, hata sayısı giderek azalır - elbette, sonucu nasıl iyileştireceğimizi söyleyen geri bildirim almamız şartıyla. Bu nedenle geribildirim, öğrenmenin üçüncü sütunu ve eğitimdeki en önemli parametrelerden biri olarak hizmet eder: ne kadar hızlı öğrendiğimizi belirleyen, alınan geribildirimin kalitesi ve doğruluğudur 283 .

Sürpriz, öğrenmenin itici gücüdür

Avcının silahın kapsamını ayarlamasına izin veren ilk bölümdeki öğrenme algoritmalarını ve gizli ağırlıkları ayarlamak için yapay sinir ağını hatırlıyor musunuz? Fikir basit: önce deneyin, başarısız olacağından emin olsanız bile deneyin ve ardından, hatanın büyüklüğüne bağlı olarak, bir dahaki sefere sonucu nasıl iyileştireceğinizi hesaplayın. Böylece avcı nişan alır, ateş eder, ne kadar ıskaladığını tahmin eder ve bu geribildirimi bir sonraki atışı düzeltmek için kullanır. Keskin nişancılar tüfeklerinde bu şekilde sıfırlanır - ve yalnızca daha büyük ölçekte yapay sinir ağları, dış dünyanın iç modellerini belirleyen milyonlarca parametreyi bu şekilde ayarlar.

Beyin aynı şekilde mi çalışıyor? Daha 1970'lerde, bu teori lehine ilk kanıtlar ortaya çıktı [32] . İki Amerikalı araştırmacı, Robert Rescorla ve Allan Wagner, şu hipotezi öne sürdüler: Beyin ancak tahmin ettiği ile sonuç olarak aldığı arasında bir boşluk olduğunu fark ederse öğrenir. Hata sinyali olmadan hiçbir öğrenme mümkün değildir: "Organizmalar ancak olaylar beklentileriyle uyuşmadığında öğrenirler" 284 . Başka bir deyişle, sürpriz, öğrenmenin temel itici güçlerinden biridir.

Rescorla-Wagner teorisi, "klasik koşullanma" öğrenme paradigmasının ayrıntılarını açıklamakta mükemmel bir iş çıkarmaktadır. Pavlov'un köpeğini herkes duymuştur. Pavlovian koşullandırma deneylerinde köpek, başlangıçta nötr ve etkisiz bir uyaran olan bir zilin çaldığını duyar. Bununla birlikte, gıda ile tekrarlanan kombinasyonlardan sonra, aynı zil koşullu bir reflekse neden olur. Bir köpek ne zaman bir zil duysa, bolca salya salgılamaya başlar: Bu sesin sistematik olarak yemeğin ortaya çıkmasından önce geldiğini öğrenmiştir. Teori bu fenomeni nasıl açıklıyor? Rescorla-Wagner kuralı, beynin bir sonraki uyaranın (yiyecek) olasılığını tahmin etmek için duyusal ipuçlarını (zil tarafından üretilen duyumlar) kullandığını öne sürer. Sistem aşağıdaki gibi çalışır.

● Beyin, gelen duyusal girdilerin ağırlıklı toplamını hesaplayarak bir tahmin üretir.

● Beyin, bu tahmin ile aldığı gerçek uyaran arasındaki farkı hesaplar; Teorinin temel bir kavramı olan tahmin hatası , her bir uyaranla ilişkili sürpriz derecesini belirler.

● Beyin, iç temsili düzeltmek için beklenmeyen sinyali kullanır: iç model, uyaranın gücü ve tahmin hatasının büyüklüğü ile doğru orantılı olarak değişir. Kural, bir sonraki tahminin gerçeğe daha yakın olmasını sağlar.

Bu teori, öğrenmenin üç sütununun tüm tohumlarını zaten içerir: öğrenme, yalnızca beyin uygun duyusal ipuçlarını (dikkat) seçerse, bunları bir tahmin formüle etmek için kullanırsa (aktif katılım) ve tahminin doğruluğunu değerlendirirse (geri bildirim) gerçekleşir.

1972'de Rescorla ve Wagner tarafından önerilen denklemin şaşırtıcı derecede anlayışlı olduğu ortaya çıktı. Daha sonra yapay sinir ağlarında kullanılan "delta kuralı" ile hemen hemen aynıdır. Her ikisi de günümüzde neredeyse tüm modern denetimli öğrenme sistemlerinde kullanılan geri yayılım kuralının basitleştirilmiş versiyonlarıydı (doğru cevapla ilgili olarak ağa açık geri bildirim verilir). Benzer bir denklem pekiştirmeli öğrenmede de çalışır (ağlar basitçe bunun ne kadar yanlış olduğunu söyler): sistem bir ödül öngörür ve tahmini ile gerçek ödül arasındaki farka dayalı olarak dahili temsili günceller.

Bu nedenle, modern silikon makinelerinin doğrudan sinirbilimden ilham alan denklemlere dayandığı iddia edilebilir. Yukarıda gördüğümüz gibi, insan beyni daha da ileri gider: Her eğitim bölümünden maksimum bilgiyi çıkarmak için, modern yapay sinir ağlarından çok daha gelişmiş bir düşünme dili ve istatistiksel modeller kullanır. Bununla birlikte, Rescorla ve Wagner'in temel fikri doğrudur: beyin aldığı girdileri tahmin etmeye çalışır ve bu tahminleri sürpriz, olasılıksızlık veya hata derecesine göre ayarlar. Öğrenme, öngörülemezliği azaltmak anlamına gelir.

Rescorla ve Wagner'in teorisi bilim üzerinde güçlü bir etkiye sahipti, çünkü çağrışımsal öğrenme kavramına dayanan önceki teorilere kıyasla ileriye doğru önemli bir adımı temsil ediyordu. Geçmişte, beynin birini diğerine göre tahmin etmek yerine, bir zilin çalmasını yemekle ilişkilendirmeyi öğrendiğine inanılıyordu. Bu görüşe göre beyin, uyaranlar ve tepkiler arasındaki tüm çakışmaları tamamen pasif bir şekilde kaydeder. Ancak Pavlovian koşullandırma durumunda bile bu yaklaşım açıkça hatalıdır 285 . Köpeğin beyni, basitçe çağrışımları emen pasif bir organ değildir. Öğrenme aktif bir süreçtir ve beklentilerimizin ihlal edilmesinin neden olduğu şaşkınlığın derecesine bağlıdır.

Engelleme olgusu, çağrışımcı bakış açısının en etkili çürütmelerinden biridir 286 . Engelleme deneylerinde, hayvana, yiyeceğin yakında geleceğini tahmin eden iki duyusal ipucu sunulur: örneğin, bir zilin çalması ve ışık. İşin püf noktası, sırayla sunulmalarıdır. Işıkla başlıyoruz: hayvan, ışık her açıldığında yiyeceğin görüneceğini anlar. Bundan sonra, yiyeceğin hem ışık hem de zilin çalmasıyla tahmin edildiği ikili denemeler sunuyoruz. Son olarak, bir zilin hareketini test ediyoruz. Sürpriz: hiçbir etkisi yok - hiç! Zil sesini duyan hayvan salya salmaz; çan ve yemek arasındaki tekrar eden bağlantıdan tamamen habersiz görünüyor. Ne oldu? Bu keşif, çağrışımcılıkla bağdaşmaz, ancak Rescorla-Wagner teorisiyle mükemmel bir uyum içindedir. Ana fikir, ilk ilişkilendirmeyi (ışık ve yemek) öğrenmenin ikincisini (zil ve yemek) bloke etmesidir. Neden? Niye? Çünkü sadece ışığa dayalı bir tahmin her şeyi açıklamaya yeter. Hayvan, ışığın yiyeceği önceden tahmin ettiğini zaten biliyor ve bu nedenle beyni, hem ışığın hem de zil sesinin yiyeceğin yaklaştığını işaret ettiği testin ikinci bölümünde herhangi bir tahmin hatası oluşturmaz. Sıfır hata - sıfır öğrenme: Köpek, ses ve yiyecek arasındaki ilişki hakkında hiçbir bilgi edinmez. Hangi kural önce öğrenilirse, ikincisinin öğrenilmesini engeller.

Bu engelleme deneyi, öğrenmenin çağrışım yoluyla çalışmadığını açıkça göstermektedir. Sonunda, "zil çalma - yemek" kombinasyonu yüzlerce kez tekrarlandı, ancak koşullu tepki hiçbir zaman oluşmadı. Ek olarak, deney, sürpriz olmadığında hiçbir öğrenmenin gerçekleşmediğini gösterir: öğrenme için en önemli koşul tahmin hatasıdır - en azından köpeklerde. Bununla birlikte, mevcut kanıtlar, tüm hayvan türlerinin beyinlerinde tahmin hatası sistemlerinin mevcut olduğunu göstermektedir.

beyinde yayılan dahili bir sinyal olduğunu anlamak önemlidir . Öğrenmek için olgusal hatalar yapmamıza gerek yok; beklediğimiz ile sonunda elde ettiğimiz arasındaki farkı fark etmek yeterlidir. Basit bir ikili seçim düşünün - diyelim ki, Pablo Picasso'nun göbek adı nedir: Diego veya Rodrigo? İlk denemede doğru tahminde bulunacak kadar şanslı olduğumu varsayalım (Diego; Pablo Picasso'nun tam adı Pablo Diego José Francisco de Paula Juan Nepomuseno Maria de los Remedios Cipriano de la Santisima Trinidad Martyr Patricio Ruiz ve Picasso'dur). Bir şey öğrenecek miyim? Tabii ki. Hemen doğru cevap vermeme rağmen, kendime güvenim düşüktü. Haklı olma ihtimalim 50/50 idi.Emin olmadığım için aldığım geri bildirimler bana yeni bilgiler verdi: Rastgele seçtiğim cevabın aslında %100 doğru olduğuna beni ikna etti. Rescorla-Wagner kuralına göre, bu yeni bilgi, tahmin ettiğim (doğru olma olasılığı %50) ile şu anda bildiğim (doğru cevabı bilmenin %100 kesinliği) arasındaki boşluğu tanımlayan bir hata sinyali üretir. Beynimde yayılırken, hata sinyali bilgimi iyileştiriyor, böylece bir dahaki sefere sorulduğunda "Diego" yanıtlama şansımı artırıyor. Bu nedenle, birçok hata yapmayı öğrenmenin önemli olduğuna inanmak yanlış olur (roketlerinin ilk 999.999 fırlatılışında başarısız olan Shadokslar buna pek katılmayacaktır). Asıl önemli olan, belirsizliği azaltacak açık bir geri bildirim almaktır.

Merak etme, öğrenme yok; bugüne kadar, bu temel kuralın küçük çocuklar da dahil olmak üzere tüm organizmalar tarafından takip edildiği tespit edilmiştir. Hatırladığınız gibi, sürpriz, bir çocuğun erken dönem becerilerinin ana göstergelerinden biridir: örneğin, fizik, aritmetik, olasılıklar veya psikoloji yasalarını ihlal eden nesnelere çok daha uzun süre bakar (Bölüm 3, "Kavram" bölümündeki şekle bakın). fiziksel nesneler" ve ayrıca renkli resim 5). Ancak çocuklar sadece şaşkınlıkla olup bitene bakmıyorlar: Açıkça öğreniyorlar.

Bu sonuca varmadan önce Amerikalı psikolog Lisa Feigenson bir dizi deney yaptı. Bu deneyler, çocukların bir olayı ne zaman imkansız veya olasılık dışı olarak algılasa, bir öğrenme mekanizmasının tetiklendiğini göstermiştir287 . Örneğin, bebekler gizemli bir şekilde bir duvardan geçen bir nesne gördüklerinde, bu düşünülemez harekete bakarlar... sadece bir oyuncak parladı"). Bu öğeyi bir bebeğe verirseniz, fizik yasalarını ihlal etmeyen benzer bir oyuncaktan çok daha uzun süre onunla oynayacaktır. Çocuğun davranışı - ilk bakışta şakacı ve anlamsızdır - aslında ne olduğunu aktif olarak anlamaya çalıştığını gösterir. Küçük bilim adamları gibi, bebekler de gördüklerini yeniden üretmeye çalışır ve deneyler kurar. Örneğin, bir nesne bir duvardan yeni geçmişse, sertliğini test etmek için duvara çarpacaktır; Eğer yerçekimi yasalarını çiğner ve gizemli bir şekilde havada asılı kalırsa, havaya yükselme yeteneğini test etmek için onu masadan atarlar. Başka bir deyişle, çocuğun hipotezlerini düzeltmek için daha sonra nasıl davranacağını belirleyen gözlemlenen olgunun doğasıdır. Geri yayılım teorisi tamamen aynı şeyi öngörür: her beklenmedik olay, dünyanın iç modelinin uygun bir şekilde ayarlanmasına yol açar.

Tüm bu fenomenler on bir aylık bebeklerde kaydedilmiştir, ancak muhtemelen daha erken yaşta mevcuttur. Hata düzeltme yoluyla öğrenme, hayvanlar aleminde yaygındır ve hata sinyallerinin doğumdan itibaren öğrenmeyi yönlendirdiğine inanmak için iyi nedenler vardır.

Hata mesajlarıyla dolu beyin

Hata sinyalleri, öğrenmede o kadar temel bir rol oynar ki, beynin neredeyse tüm bölgeleri onları iletir (renkli çizim 17'ye bakınız) 288 . Basit bir örnek düşünün: Bir dizi özdeş nota duyduğunuzu hayal edin, La La La La La . Her nota beyninizin işitsel alanlarında aktiviteye neden olur, ancak notlar tekrarlandıkça tepki yavaş yavaş kaybolur. Buna "adaptasyon" denir. Adaptasyon, beyninizin bir sonraki olayı tahmin etmeyi öğrendiğini gösteren, aldatıcı derecede basit bir olgudur. Aniden notlar değişir: La la la la la la keskin . Birincil işitsel korteksiniz anında belirgin bir sürpriz yanıt sergiler: beklenmedik bir sese yanıt olarak, yalnızca daha önce ateşlenen hücreler değil, aynı zamanda yanıt olarak ek nöronlar da ateşlenir. Sadece tekrarın adaptasyona yol açmaması dikkat çekicidir: asıl mesele notların öngörülebilirliğidir. Örneğin, değişen bir dizi nota duyarsanız - diyelim ki La Xi La Xi La - beyniniz bu değişime alışır ve işitsel alanlardaki aktivite tekrar azalır. Bu durumda, sürpriz tepkiye beklenmedik bir tekrar neden olacaktır - örneğin, La Si La Si Si 289 .

İşitsel korteks basit hesaplamalar yapıyor gibi görünüyor: geleceği tahmin etmek için yakın geçmişi kullanıyor. Bir nota veya nota grubu tekrarlanır yapılmaz, bu bölge bunu yapmaya devam edeceği sonucuna varır. Bu önemlidir çünkü sıkıcı, öngörülebilir sinyallere çok fazla dikkat etmememize yardımcı olur. Giriş tarafında tekrar eden herhangi bir ses kapatılır: doğru bir tahmin, karşılık gelen etkinliği bastırır. Giriş duyusal sinyali, beyin tarafından üretilen tahminle eşleştiği sürece, fark sıfırdır ve daha yüksek seviyeli bölgeye hiçbir hata sinyali iletilmez. Bu nedenle, tahmin girdileri kapatır - ancak yalnızca tahmin edilebilir oldukları sürece. Beynin beklentilerine uymayan her ses, tam tersine yükseltilir. Bu bağlamda, işitsel korteks bir filtre görevi görür: Korteksin daha yüksek seviyelerine, kendisini açıklayamadığı yalnızca şaşırtıcı ve öngörülemeyen bilgileri iletir.

Sonuç olarak, beynin şu veya bu bölgesinin açıklayamadığı herhangi bir gelen bilgi, bir sonraki, daha yüksek seviyeye iletilir. Korteksi, her biri gelen sinyalleri açıklamaya çalışan ve daha iyisini yapacaklarını umarak diğer departmanlarla hata mesajlarını değiş tokuş etmeye çalışan büyük bir tahmine dayalı sistemler hiyerarşisi olarak düşünebiliriz.

Örneğin, C C Sol dizisi, son G önceki iki notadan farklı olduğu için işitsel kortekste düşük seviyeli bir hata sinyali üretir . Bununla birlikte, daha yüksek seviyeli bölgeler, bu dizideki iyi bilinen bir melodiyi tanıyabilir (İngiliz ninni Twinkle, Twinkle, Little Star [33] ' in başlangıcı ). Sonuç olarak, son G'nin neden olduğu sürpriz geçicidir: tüm melodinin daha yüksek bir seviyede temsil edilmesiyle hızlı bir şekilde açıklanır ve hata sinyali daha fazla iletilmez; Yeni G notası , tüm müzikal cümleleri kodlayabilen alt prefrontal kortekste sürpriz değil.

C C C C'nin tekrarı ters etkiye sahip olacaktır: monotonluğu nedeniyle, alt işitsel alanlarda herhangi bir hata sinyali oluşturmaz, ancak melodiyi kodlayan ve G'yi öngören daha yüksek seviyeli alanlarda sürprize neden olur , ancak C'yi değil . Ve bu şaşırtıcı değil! Makaklarda bile işitsel işleme iki seviye içerir: işitsel kortekste tek tek notaların yerel olarak işlenmesi ve melodinin prefrontal kortekste küresel temsili 290 .

Bunun gibi hata sinyalleri beynin tüm alanlarında mevcut gibi görünüyor. Kortikal nöronlar, tekrarlayan ve öngörülebilir olaylara uyum sağlar ve beklenmedik bir şey olduğunda artan ateşleme ile yanıt verir. Bir siteden diğerine değişen tek şey, bulunabilecek çelişki türüdür. Görsel kortekste, beklenmedik görüntüler 291 tarafından bir aktivite patlamasına neden olur . Konuşma merkezleri, bir cümledeki olağandışı kelimelere yanıt verir. Örneğin, aşağıdaki cümleyi alın:

Çatal ve deve ile yemeyi tercih ederim.

Beyniniz az önce N400 dalgasını yayınladı, önceki bağlamla tutarsız olan bir kelime veya görüntünün neden olduğu bir hata sinyali 292 . Adından da anlaşılacağı gibi, bu, anormallikten yaklaşık dört yüz milisaniye sonra kaydedilen ve sol temporal lobdaki kelimenin anlamına duyarlı nöron popülasyonlarından kaynaklanan olumsuz bir yanıttır. Broca'nın alt prefrontal korteksteki alanı, sözdizimsel hatalara yanıt verir - örneğin, beyin belirli bir kelime kategorisini tahmin ettiğinde, ancak aşağıdaki cümlede olduğu gibi farklı bir kelime aldığında, 293 :

Hasta hissettiğiniz anda kötü bir ilaç alın.

Beklenmedik "kötü" sözcüğünden hemen sonra, beyninizin sözdizim alanları bir negatif dalga yayar, hemen ardından bir P600 dalgası gelir, yaklaşık altı yüz milisaniye sonra pozitif bir tepe noktası meydana gelir. Bu cevap, beyninizin bir gramer hatası tespit ettiğini ve düzeltmeye çalıştığını gösterir.

Bugüne kadar, tahmine dayalı ve hata sinyalleri en iyi şekilde sözde ödül sistemi 294'te incelenmiştir . Dopamin ağı yalnızca gerçek ödüllere yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda onları sürekli olarak bekler. Ventral tegmentum adı verilen küçük bir hücre kümesinde yer alan dopaminerjik nöronlar, yalnızca seks, yiyecek veya içecek zevkine duyarlı değildir; Beklenen ödül ile alınan ödül arasında bir tutarsızlığın sinyalini verirler, yani. tahmin hatası hakkında Örneğin, bir hayvan herhangi bir uyarı olmaksızın bir ödül alırsa - örneğin beklenmedik bir şekerli su damlası - bu hoş sürpriz sinirsel ateşlemeye yol açar. Ancak bu ödülden önce onu öngören bir sinyal gelirse, aynı tatlı şurup reaksiyona neden olmaz. Şimdi, sinyalin kendisi dopamin nöronlarında bir aktivite patlaması yaratır: öğrenme, yanıtı, ödülü öngören sinyale yaklaştırır.

Bu öngörü mekanizması sayesinde, gönüllü sinyaller ödül taşıyıcıları haline gelebilir ve dopamin nöronlarını uyarabilir. Bu ikincil ödül etkisi, sağlıklı insanlarda para ve uyuşturucu bağımlılarında bir tür şırınga durumunda gösterilmiştir. Her iki durumda da beyin gelecekteki ödülleri bekler. Bölüm 1'de gördüğümüz gibi, böyle bir tahmine dayalı sinyal, öğrenme için son derece yararlıdır, çünkü sistemin kendisini eleştirmesine ve dışarıdan onay beklemeden başarı veya başarısızlığı tahmin etmesine olanak tanır. Bu nedenle, bir yapay sinir ağının diğerinin eylemlerini eleştirmeyi öğrendiği aktör-eleştirmen mimarileri, Go oynamak gibi en karmaşık sorunları çözmek için artık yapay zekada her yerde bulunur. Tahmin oluşturma, hata tespiti ve kendi kendini düzeltme, etkili öğrenmenin temelleridir.

Hata geribildirimi ceza ile eş anlamlı değildir

Fen öğretmenlerinin -bazen diğer öğretmenlerden daha fazla- öğrencilerinin anlayamayabileceklerini anlayamadıkları gerçeği beni her zaman şaşırtmıştır. Sadece birkaçı hatalar, cehalet ve tembellik konusunu ciddi olarak düşünüyor.

Gaston Bachelard, Bilimsel Ruhun Yükselişi (1938)

Peki nöronlarımızın sürekli değiş tokuş ettiği hata sinyallerinden en iyi şekilde nasıl yararlanırız? Bir çocuğun veya yetişkinin etkili bir şekilde öğrenmesi için, çevreleri (ebeveynler, okul, üniversite veya sadece bir video oyunu olsun) hızlı ve doğru geri bildirim sağlamalıdır. Öğrenciler nerede yanlış yaptıklarını ve gerçekten ne yapılması gerektiğini bilirlerse öğrenme daha hızlı ve daha kolay gerçekleşir. Öğretmenler, hatalar hakkında hızlı ve net geri bildirim sağlayarak, öğrencilerine sunulan kendi kendini düzeltme bilgilerini büyük ölçüde zenginleştirir. Yapay zeka alanında, bu tür öğrenme (denetimli veya denetimli öğrenme) en etkili olarak kabul edilir, çünkü makinenin bir arızanın kaynağını hızlı bir şekilde tanımlamasına ve uygun düzeltmeler yapmasına olanak tanır.

Ancak, bu tür hata geri bildirimlerinin cezayla hiçbir ilgisi olmadığını anlamak önemlidir. Yapay sinir ağını cezalandırmıyoruz, sadece yanlış cevap verdiğini söylüyoruz. Ona, yapılan hataların doğası hakkında yavaş yavaş bilgi veren en bilgilendirici sinyali veriyoruz.

Bu açıdan bilgisayar bilimi ve pedagoji gerçekten aynı yöne bakıyor. Gerçekten de, Avustralyalı eğitimci John Hattie tarafından yapılan bir meta-analiz, öğrencilerin aldığı geri bildirimin kalitesinin, akademik performanslarının belirleyicilerinden biri olduğunu göstermektedir 295 . Net bir öğrenme hedefi belirlemek ve kaçınılmaz hataları dramatize etmeden ona yavaş yavaş yaklaşmak başarının ana anahtarıdır.

İyi öğretmenler bunu uzun zamandır biliyorlar. Her gün Roma errare humanum est'in doğruluğuna ikna oluyorlar - insanlar hata yapma eğilimindedir. Öğrencilerinin hatalarına şefkatle ve iyilikle bakarlar, çünkü öğrenenin hatadan kaçamayacağını anlarlar. Müşterilerinin karşılaştığı sorunu tarafsız bir şekilde teşhis etmeleri ve en iyi çözümü bulmalarına yardımcı olmaları gerektiğini biliyorlar. Deneyimle, bu tür eğitimciler kendi hata kataloglarını oluştururlar, çünkü tüm öğrenciler aynı eski tuzaklara düşer. Bu öğretmenler, öğrencilerinin hatalı zihinsel temsillerini düzeltmelerine izin verirken, onları rahatlatmak, cesaretlendirmek ve özgüvenlerini yeniden kazanmak için doğru kelimeleri bulurlar. Görevleri doğruyu söylemek, yargılamak değil.

Elbette, aranızda en mantıklısı “Aynı şey değil mi? Öğrencilere bunu yapmaları gerektiğini söylemekle, onlara "Yanılıyorsun" demek aynı şey değil mi? Kesinlikle bu şekilde değil. Tamamen mantıksal bir bakış açısıyla, elbette. Bir sorunun A veya B olmak üzere yalnızca iki olası yanıtı varsa ve öğrenci yanlış A yanıtını seçerse, "Doğru yanıt B'dir" demek, "Yanlışsınız" demekle aynıdır. Aynı mantığa göre, elli elli bir ikili seçimde, “Haklısın” ve “Yanlışsın” ifadesi, kesinlikle eşdeğer miktarda yeni bilgiye yol açmalıdır. Ancak unutmayalım ki çocuklar en iyi mantıkçılar değildir. Onlar için, “A'yı seçip bir hata yaptıysam, o zaman doğru cevap B'dir” ek sonucu hemen açık değildir. Ancak ana mesajı kolayca yakalarlar: "Berbat ettim." Aslında deney, yetişkinlerin ödül ve cezalardan eşit miktarda bilgiyi başarıyla çıkardıklarını ve ergenlerin başarısızlıklarından çok başarılarından çok daha iyi öğrendiklerini gösterdi 296 . Öyleyse neden onları bu stresten kurtarıp mümkün olduğunca tarafsız ve bilgilendirici geri bildirim sağlamayasınız? Hata geribildirimi ceza ile karıştırılmamalıdır.

İşaretler, hata geri bildiriminin kötü bir analogudur

Şimdi kusurlarla dolu, ancak geleneklere o kadar derinden bağlı ki, onsuz bir okul hayal etmemizin zor olduğu bir kurum hakkında birkaç şey söylemeliyim: Tabii ki notlardan bahsediyorum. Öğrenme teorisine göre, not sadece bir ödül (veya ceza!) işaretidir. Belirgin eksikliklerinden biri, tamamen kesinlikten yoksun olmasıdır. Bir sınavda elde edilen not genellikle basit bir toplamdır ve bu nedenle, aralarında ayrım yapmadan çeşitli hata kaynaklarını özetler. Bu nedenle, işaret yeterince bilgilendirici değildir: kendi başına, neden hata yaptığımız veya nasıl düzeltileceği hakkında hiçbir şey söylemez . En uç durumda, ikili olarak kalan bir ikili sıfır bilgi sağlar - açık bir sosyal yetersizlik damgası dışında.

Bu nedenle, ayrıntılı ve yapıcı değerlendirmeler eşlik etmedikçe, tek başına işaretler, zayıf bir hata geri bildirimi kaynağıdır. Sadece yanlış olmakla kalmazlar, aynı zamanda çoğu öğrencinin içsel akıl yürütmenin hangi yönlerinin onları yanlış yönlendirdiğini uzun süre önce unuttukları birkaç hafta sonra bilinir hale gelirler.

Ek olarak, sınavların karmaşıklığı yalnızca arttığından, özellikle diğerlerine ayak uyduramayan öğrenciler için notlar temelde adaletsiz olabilir. Video oyunlarıyla bir benzetme yapalım. Yeni bir oyuna başladığınızda, hangi taktiklerin en etkili olacağı hakkında hiçbir fikriniz yok. Ancak, hiçbir şey yapamayacağınızın sürekli olarak hatırlatılmasını istemezsiniz! Bunun olmasını önlemek için geliştiriciler, neredeyse kesinlikle geçeceğiniz basit seviyelerle başlar. Adım adım karmaşıklık artar ve bununla birlikte başarısızlık ve hayal kırıklığı riski de artar. Neyse ki, programcılar bunu biliyorlar: kolay ile zoru karıştırıyorlar ve aynı seviyede gerektiği kadar oynamanıza izin veriyorlar. Puanların gitgide arttığını görüyorsunuz... ve nihayet uzun süredir "oturduğunuz" son seviyeyi başarıyla geçtiğinizde o neşeli gün geliyor. Şimdi bunu "kötü" öğrencilerin karneleriyle karşılaştırın: yıla kötü bir notla başlıyorlar, ancak motivasyonlarını artırmak ve materyalleri tekrar almalarına izin vermek yerine, öğretmen onlara her hafta yeni testler veriyor. Tabii ki, hemen hemen tüm sonraki kontroller yeteneklerinin ötesindedir. Her hafta Kaybedenler “sayısı” sıfıra yaklaşıyor. Video oyunu pazarında böyle bir oyun tasarımı tam bir başarısızlık olurdu.

Okullar genellikle kötü notları ceza olarak kullanır. Beynin duygusal sistemleri üzerindeki en güçlü olumsuz etkilerini göz ardı edemeyiz: cesaret kırılması, damgalanma, çaresizlik duygusu ... Haydi profesyonel bir kaybedenin sesini dinleyelim - şimdi çok popüler bir Fransız yazar olan Daniel Pennac, 2007'de "Okulda acı çeken" kitabıyla ünlü Renaudeau ödülü:

Pennack sonunda (intihar girişiminden sonra da olsa) bu zararlı tutumun üstesinden gelse de, çok az çocuk böyle bir zihinsel dayanıklılık gösterir. Okul stresinin etkilerinin çoğu, birçok öğrencide kaygıya neden olan bir okul dersi olan matematik örneğinde incelenmiştir. Matematik derslerinde, bazı çocuklar gerçek matematiksel depresyondan muzdariptir. Ne yaparlarsa yapsınlar sonucun aynı olacağını biliyorlar - başarısızlık. Matematik kaygısı iyi bilinen, üzerinde çok çalışılmış ve yaygın bir sendromdur. Matematik kaygısı olan çocuklarda, beynin derinliklerinde bulunan ve olumsuz duygularla ilgili olan amigdala da dahil olmak üzere, acı ve korku nöral ağları aktive olur 298 . Bu tür öğrenciler mutlaka diğerlerinden daha aptal değillerdir, ancak sınıfta yaşadıkları duygusal tsunami, yolundaki her şeyi süpürür: hesaplama becerileri, kısa süreli bellek ve özellikle öğrenme yeteneği.

Çok sayıda insan ve hayvan çalışması, stres ve kaygının öğrenme yeteneğini önemli ölçüde azaltabileceğini doğrulamaktadır 299 . Örneğin, fare hipokampüsünde, koşullu korku tepkisi, nöroplastisiteyi önemli ölçüde sınırlar: bir dizi rastgele, öngörülemeyen elektrik şokundan sonra, hayvanın sinirsel bağlantıları, sinapsların katı perinöronlarla çevrili olduğu hassas dönemin sonuna özgü bir durumda bulur. ağlar güçlerini değiştirme yeteneklerini kaybederler. Tersine, korkusuz bir uyarıcı ortam, sinaptik plastisitenin engelini yeniden kaldırabilir, nöronları serbest bırakabilir ve genç hareketliliği sinaptik temaslarına geri getirebilir.

Bu nedenle, düşük notları ceza olarak sunmak, çocuklarda ilerlemeyi engelleme konusunda yüksek bir risk taşır: stres ve hayal kırıklığı kaçınılmaz olarak öğrenmeyi engeller. Uzun vadede, bu onların kişiliğine ve benlik saygısına zarar verebilir. Amerikalı psikolog Carol Dweck, kişinin başarısızlıklarını (veya başarılarını) kişiliğinin sabit ve sarsılmaz bir yönüne atfetmekten oluşan zihinsel yatkınlığın olumsuz sonuçlarını ayrıntılı olarak inceledi. Dweck bu tür düşünmeyi "sabit zihniyet" olarak adlandırdı: "Matematikte kötüyüm", "Yabancı diller benim yeteneğim değil" vb. Bu görüşü, tüm çocukların ilerleme yeteneğine sahip olduğuna dair temelde doğru olan düşünceyle karşılaştırır; "büyüme zihniyeti".

Dweck'in araştırması, diğer şeyler eşit olduğunda, zihniyetin öğrenmede önemli bir rol oynadığını doğrulamaktadır 300 [34] . Herhangi bir kişinin içsel gelişim yeteneğine sahip olduğuna dair samimi bir inanç, bu büyümenin kaynağıdır. Tersine, becerilerin geliştirilemeyeceğine ve her birinin üstün zekalı olup olmadığına inanan çocuklar daha düşük performans gösterirler. Aslında bu düşünce tarzı motivasyonu düşürüyor: ne dikkati ne de aktif katılımı teşvik ediyor ve hataları içsel aşağılığın işaretleri olarak yorumluyor. Ancak, gördüğümüz gibi, hata yapmak doğaldır - en azından denedik. Theodore Roosevelt'i hatırlayın: "Hiçbir şey yapmayan asla yanılmaz." Sadece on bir yaşındayken Grothendieck'in, pi sayısı aslında inandığı gibi üçe eşit olmadığı için matematiğin mesleği olmadığı sonucuna varacağını hayal edin.

Araştırmalar, en başarılı kişilerin bile sabit bir zihniyetten muzdarip olabileceğini gösteriyor. Herkes gibi, onların da motive kalmak için çok çalışmaları gerekiyor, ancak "yetenekliler" için her şeyin kolay olduğunu öne sürerek onlara pek yardımcı olmuyoruz.

Büyüme zihniyeti, her çocuğa öz saygılarını artırma bahanesiyle en iyi olduklarını söylemek anlamına gelmez. Bunun yerine, günlük başarıyı vurgulamamız, aktif katılımını teşvik etmemiz, çabalarını ödüllendirmemiz ve son olarak ona öğrenmenin temellerini açıklamamız gerektiği anlamına gelir: tüm çocuklar çaba göstermeli ve yanıt vermekten korkmamalı ve en önemlisi - ne yapmalı (ve düzeltmeli) hatalar bir şeyler öğrenmenin tek etkili yoludur.

Son sözü Daniel Pennack'e bırakalım: “Öğretmenler öğrencilerini korkutmak için değil, öğrenme korkularını yenmelerine yardımcı olmak için vardır. Bu korku bir kez aşıldığında, bilgi açlığı doyumsuz hale gelir.”

Kendinizi Test Edin [35]

Notlar etkili değilse, bilimsel hata işleme bilgimizi sınıfa entegre etmenin en iyi yolu nedir? Her şey basit. İlk olarak, öğrenciler, ne kadar şüpheli olurlarsa olsunlar, katılmaya, yanıt vermeye, aktif olarak hipotezler üretmeye teşvik edilmelidir; ve ikincisi, hataları düzeltecek nesnel, cezalandırıcı olmayan geri bildirimleri hızla sağlamak.

Tüm bu kriterleri karşılayan bir strateji vardır ve tüm öğretmenler bunu bilir: buna... test etme denir! Bilmedikleri şey, onlarca bilimsel yayının etkinliğini doğruladığıdır. Bilginin düzenli olarak test edilmesi - sözde aktif yeniden üretim yöntemi - en etkili pedagojik stratejilerden biridir 301 . Düzenli kontroller, uzun vadeli öğrenmeyi en üst düzeye çıkarır. Belleği test etme eylemi onu daha güçlü kılar. Bu, aktif katılım ve hata geri bildirimi ilkelerinin doğrudan bir yansımasıdır. Testler sizi gerçeklerle yüzleşmeye, bildiklerinizi pekiştirmeye ve bilmediklerinizi fark etmeye zorlar.

Test etmenin öğrenme sürecinin temel taşı olduğu fikri pek açık değildir. Çoğu öğretmen ve öğrenci, testleri ve testleri başka yerlerde, sınıfta veya ev ödevi sırasında kazanılan bilgileri değerlendirmenin bir yolu olarak görür. Ancak, bu tür bir sıralama veya tasdik, test çalışmasının en az ilgi çekici kısmıdır. Önemli olan nihai not değil, bilgiyi elde etmek için harcadığınız çaba ve aldığınız anında geri bildirimdir. Araştırmalar, bu bağlamda, testlerin ve testlerin genellikle dersin kendisinden daha az önemli bir rol oynamadığını göstermektedir.

Amerikalı psikolog Henry Roediger ve işbirlikçilerinin iyi bilinen bir dizi deneyi de benzer bir sonuca yol açtı. Bir çalışmada, araştırmacılar öğrencilerden belirli sayıda kelimeyi belirli bir süre içinde, ancak farklı şekillerde hatırlamalarını istedi. Birinci grup sekiz kısa antrenman seansı, ikinci grup altı antrenman seansı ve aralarda iki test ve üçüncü grup dört antrenman seansı ve dört test yaptı. Her üç grup da aynı süreye sahip olduğundan, testler öğrenme sürelerinin uzunluğunu kısalttı. Yine de sonuçlar açıktı: Kırk sekiz saat sonra, öğrenciler kendilerini test etmek için daha fazla fırsat buldukça kelimelerin listesini daha iyi hatırladılar. Düzenli olarak değişen ezberleme ve test etme süreleri aktif katılım ve açık geri bildirim sağladı (“Bu kelimeyi biliyorum ama bunu hatırlayamıyorum ...”). Bu iç gözlem veya "meta-hafıza", öğrencinin sonraki çalışma oturumları sırasında zor noktalara odaklanmasını sağlayan değerli bir varlıktır 302 . Etkisi açıktır: Kendinizi ne kadar çok kontrol ederseniz, yeni materyali o kadar iyi hatırlarsınız.

Bir örnek daha düşünelim. Bir yabancı dilde birkaç kelime öğrenmeniz gerektiğini düşünün. Diyelim ki bunlardan biri qamutiik , "kızak" için Inuit. Bir seçenek, bu iki kelimeyi bir karta yazmaktır, böylece aralarında zihinsel bir ilişki kurulur. Diğer bir seçenek ise önce Inuit kelimesini ve ardından beş saniye sonra çeviriyi okumaktır. İkinci taktiğin mevcut bilgi miktarını azalttığına dikkat edin: ilk beş saniye boyunca, sadece qamutiik kelimesini görürsünüz , bunun ne anlama geldiğine dair hiçbir hatırlatma yapılmaz. Ancak, en iyi sonuç veren strateji budur 303 . Neden? Niye? Sizi düşündürdüğü için herhangi bir geri bildirim almadan önce kelimenin anlamını hatırlamaya çalışın. Yine, aktif katılım ve ardından geri bildirim, öğrenmeyi en üst düzeye çıkarır.

Paradoks, ne öğrencilerin ne de öğretmenlerin bunu bilmemesidir. Onlara sorarsanız, herkes kendi kendini test etmenin bir oyalama olduğunu ve asıl meselenin ezberleme sürecinin kendisi olduğunu söyleyecektir. Bu nedenle öğrenciler ve öğretmenler deneysel olarak gözlemlenenin tam tersini tahmin ederler: Onlara göre ne kadar çok öğrenirsek sonuç o kadar iyi olur. Buna göre - temelde hatalı! - öncül, çoğu lise öğrencisi ve öğrencinin notları yeniden okumak ve ders kitaplarını incelemek, çizgileri gökkuşağının tüm renkleriyle boyamak için çok zaman harcamasıdır. Ancak bu stratejiler küçük bir testten çok daha az etkilidir!

Bu yanılsama, bir sınavdan önce en iyi taktik olan o tıkanıklıktan nereden geldi? Gerçek şu ki, hafızamızın türleri arasında ayrım yapmıyoruz. Bir ders kitabı veya özet okuma sürecinde bilgi bilincimize girer. Bir süre aktif formdadır ve bilinçli çalışma belleğinde depolanır. Ancak bu kısa süreli belleğin, aynı bilgiyi birkaç gün sonra hatırlamamız gereken uzun süreli bellekle hiçbir ilgisi yoktur. Birkaç saniye veya dakika sonra, çalışan belleğin içeriği buharlaşmaya başlar ve düzenli olarak kendi kendini incelemeden birkaç gün sonra tamamen kaybolur. Bu nedenle, bilgiyi uzun süreli belleğe aktarmak için önce materyali incelemeli, ardından kendinizi kontrol ettiğinizden emin olmalısınız.

Bu fikirleri uygulamaya koymak zor değil. Tek yapmanız gereken bilgi kartları hazırlamak: bir tarafa soruyu yazarsınız, diğer tarafa cevabı yazarsınız. Kendinizi test etmek için kartları tek tek çekin ve her biri için cevabı (tahmin) hatırlamaya çalışın. Bundan sonra kartı ters çevirin ve cevabı kontrol edin (geri bildirim). Yanlış cevap verdiyseniz, en kısa sürede aynı bilgilere geri dönün. Doğru cevap verdiyseniz, kartı destenin en altına koyun: içeriğini şu anda tekrarlamanıza gerek yok, ancak er ya da geç ona tekrar rastlayacaksınız - tam da unutma süreci başladığında. Günümüzde, kendi flash kart koleksiyonunuzu oluşturmanıza izin veren birçok telefon ve tablet uygulaması var. Buna ek olarak, benzer bir algoritma, yabancı dil öğrenmek için ünlü Duolingo da dahil olmak üzere birçok eğitim programının temelini oluşturur.

Aralıklı tekrarlama yöntemi

Değişen ezberleme ve testler neden olumlu sonuçlar veriyor? Çünkü pedagojinin keşfettiği en etkili stratejilerden biri olan aralıklı tekrar yöntemine dayanmaktadır. Bu altın kuraldır: Bir oturuşta tüm materyalde ustalaşmaya çalışmaktansa, öğrenme sürecini zaman içinde “uzatmak” her zaman daha iyidir. Materyallerin uzun süreli tutulmasını sağlamanın en iyi yolu, ezberleme sürelerini doğrulama ile değiştirmek ve aralarındaki aralıklar kademeli olarak artmalıdır.

Onlarca yıllık psikolojik araştırmalar, bir şey öğrenmek istiyorsanız ancak zamanınız kısıtlıysa, bireysel derslerin gruplandırılmış derslerden daha etkili olduğunu göstermiştir.304 . Öğrenme sürecini birkaç güne yaymak inanılmaz bir sonuç verir: deneyler, materyali düzenli aralıklarla tekrar etmenin, her şeyi bir kerede öğrenmeye çalışmakla karşılaştırıldığında hafızayı üç kat geliştirdiğini göstermektedir. Kural basittir ve tüm müzisyenler bilir: Haftada bir gün iki saat oynamaktansa her gün on beş dakika çalmak daha iyidir.

Kendi kendini muayene, hatalarımızın farkına varmamızı sağlayan en iyi öğrenme stratejilerinden biridir. Yabancı kelimeleri ezberlerken, her bir kelime çiftini ezberlemektense geri bildirim almadan önce kelimeyi hatırlamaya çalışmak daha iyidir (en üstteki şekle bakın). Deneyler ayrıca, tüm zamanı ezberlemeye harcamaktansa, ezberleme ve test etme dönemlerini değiştirmenin daha iyi olduğunu gösteriyor (ortadaki şekle bakın). Uzun vadede, özellikle zaman aralıkları kademeli olarak artırıldığında, tekrar periyotları zaman içinde aralıklı olduğunda malzeme çok daha iyi hatırlanır (alttaki şekle bakın).

Aralık stratejisi neden bu kadar etkili? Nörogörüntüleme çalışmaları 305 , her şeyi bir kerede öğrenmeye çalışmanın, belki de tekrarlayan bilgiler yavaş yavaş yeniliğini yitirdiği için beyin aktivitesinde bir azalmaya yol açtığını gösteriyor. Ek olarak, tekrar bilgi yanılsaması yaratır: bilgi işleyen bellekte depolanır, onu hatırlarız ve bu nedenle ek çaba göstermenin anlamını görmüyoruz. Buna karşılık, aralıklar beyin aktivitesini arttırır - görünüşe göre, aralıklar "istenen zorluk" etkisini yaratır, bilginin işleyen bellekte depolanmasını önler ve karşılık gelen sinir ağlarını daha fazla çalışmaya zorlar.

Aynı malzemenin tekrarları arasındaki en verimli zaman aralığı nedir? Aralık yirmi dört saate ulaştığında belirgin bir gelişme görülür, çünkü muhtemelen birazdan göreceğimiz gibi uyku, edinilmiş bilginin pekiştirilmesinde merkezi bir rol oynar. Bununla birlikte, Amerikalı psikolog Hal Pashler ve meslektaşları, optimal aralığın, malzemenin istenen alıkonma süresine bağlı olduğunu gösterdi. Bilgileri yalnızca birkaç gün veya hafta boyunca hatırlamanız gerekiyorsa, bir hafta boyunca her gün tekrarlamalısınız. Bilginin birkaç ay veya yıl boyunca saklanması gerekiyorsa, aralık arttırılmalıdır. Genel kural, ideal olarak tekrarlar arasındaki aralığın, materyalin istenen alıkonma süresinin yaklaşık %20'si kadar olması gerektiğidir. Örneğin, materyali yaklaşık on ay boyunca hatırlamanız gerekiyorsa, iki ay sonra tekrarlayın. Etkisi çok büyük: Birkaç hafta sonra tek bir bilgi tekrarı yeterlidir, böylece birkaç ay içinde üç kat daha fazla hatırlayabilirsiniz! Bilgileri mümkün olduğunca uzun süre bellekte tutmak için zaman aralıklarını kademeli olarak artırın: önce her gün, ardından her hafta, ayda, yılda bir tekrarlayın ... Bu strateji, herhangi bir zamanda en iyi hatırlamayı garanti eder 306 .

Yukarıdaki şekil bunun neden böyle olduğunu göstermektedir: her tekrar, önceden öğrenilen materyalin pekiştirilmesine katkıda bulunur. Zihinsel temsillerin gücünü arttırır ve hafızamızı karakterize eden üstel unutkanlığı etkisiz hale getirmeye yardımcı olur. Eğitim seanslarının zaman içindeki aralığının, beynin mevcut tüm bellek ağlarından en yavaş unutma eğrisine sahip olanı, yani bilgiyi en uzak geleceğe yansıtanı seçmesine izin verdiği varsayılmaktadır.

Aslında bellek konusunda yanılmışız: geçmişe değil geleceğe odaklanmış bir sistem. Belleğin görevi, daha sonra erişebilmemiz için geleceğe veri göndermektir. Aynı bilgiyi geniş aralıklarla birkaç kez tekrarlayarak, beyni bu bilginin yeterince değerli olduğuna ve gelecekteki benliğimizin buna kesinlikle ihtiyacı olacağına ikna ederiz.

Hal Pashler bu çalışmadan birkaç pratik sonuç çıkarıyor. İlk olarak, malzeme birkaç adımda incelenir ve birleştirilirse her zaman daha iyi özümlenir. İkincisi, okul çocuklarının konuyu birkaç gün veya hafta içinde tekrar etmesi yeterli değildir. Bilgileri uzun süre hatırlamak istiyorsanız, birkaç ay sonra tekrarlayın. Bu açıdan, ders kitaplarının tüm organizasyonunu yeniden düşünmek gerekir. Bunların çoğu, a) belirli bir konuyla ilgili materyal (ki bu iyi) ve b) kapsanan konuya odaklanan (ki kötü olan) sorular ve problemler içeren bölümlere ayrılmıştır. Bu yapının iki önemli dezavantajı vardır. İlk olarak, düzenli veya aralıklı tekrar sağlamaz. İkinci olarak, alıştırmalar sınıra kadar basitleştirilmiştir: öğrencilerin belirli bir görevi tamamlamak için hangi bilgi veya stratejilerin uygulanması gerektiğini kendileri belirlemelerine gerek yoktur. Deneyler, bilginizi düzenli olarak kontrol etmek için, kendinizi kapsanan en son konularla sınırlamaktansa farklı türdeki sorunları karıştırmanın daha iyi olduğunu gösteriyor 307 .

Final sınavları veya yıl sonundaki sınavlar ne olacak? Öğrenme bilimi, bunun en iyi fikir olmadığını öne sürüyor: herhangi bir sınav, bizi düzenli olarak çalışmaya değil, son dakikada tıka basa çalışmaya teşvik ediyor. Bununla birlikte, sınavlar edinilen bilgileri test etmenin iyi bir yoludur. Evet ve tıkınma göründüğü kadar yararsız değil: öğrencinin önceki aylarda özenle çalışması şartıyla, sınavdan hemen önce yoğun tekrarlama, bilgileri tazelemenize ve hafızada pekiştirmenize izin verir. Daha da iyisi, kapsanan tüm materyali her yıl düzenli olarak tekrarlamaktır. Çeyrek veya üç aylık dönemde uzmanlaşılan konulardaki final sınavları, materyalin uzun süreli tutulmasını garanti etmez. Yılın başından beri tamamlanan tüm programı kapsayan kapsamlı bir inceleme çok daha iyi sonuç verir.

Ama aynı şeyi Eylül'den Mayıs'a kadar tekrarlamanın anlamı nedir? Çocuklar neden daha önce yaptıkları egzersizleri yapma ihtiyacı duyarlar? Mükemmel bir puan alırlarsa bir şey öğrenecekler mi? Elbette öğrenecekler. Hataları övmek için yazılmış bir bölümde göründüğü gibi paradoksal, geri bildirimin faydaları yanlış cevaplarla sınırlı değildir. Öğrenci doğru cevap verdiğinde bile geri bildirim hafızayı geliştirmeye yardımcı olur 308 . Neden? Niye? Çünkü bilgi tam olarak pekiştirilene kadar beyin öğrenmeye devam eder. Belirsizlik devam ettiği sürece, beynimizde hata sinyalleri dolaşmaya devam eder. İlk belirsiz cevap ile sonraki %100 doğru bilgi arasındaki fark, bir geri bildirim görevi görür: yapabileceğimiz ve dolayısıyla öğrenebileceğimiz olası bir hatayı işaret eder.

Bu nedenle aşırı öğrenme her zaman faydalıdır: bilgimize kesinlikle güvenene kadar, tekrarlama ve test etme, özellikle uzun vadede sonuçlarımızı iyileştirecektir. Dahası, tekrar başka bir önemli rol oynar: zihinsel işlemleri otomatikleştirmenize, onları bilinçsiz hale getirmenize izin verir. Bir sonraki bölümde tartışacağımız şey, öğrenmenin, pekiştirmenin bu son köşe taşıdır.

10. Bölüm

konsolidasyon

Üç temel öğrenme öğesini başarıyla uygulayan ve hızlı bir şekilde okumayı öğrenen bir birinci sınıf öğrencisi hayal edin. Merak ve coşkuyla aktif olarak okumaya başladı. Soldan sağa her kelimenin her harfine dikkat etmeyi öğrendi. Birkaç ay içinde harfleri hatasız bir şekilde seslerle ilişkilendirebildi ve sözlük sözcüklerinin yazılışını ezberledi. Ancak yine de yavaş ve güçlükle okuyor. Ne eksiği var? Konsolidasyon. Bu aşamada tüm dikkatini harekete geçiren okuma, otomatik ve bilinçsiz hale gelmelidir.

Okuma hızının analizi şunu gösterir: kelime ne kadar uzun olursa, çocuğun onu deşifre etmesi o kadar uzun sürer (bkz. renkli resim 18). Bu işlev doğrusaldır: her ek harf yanıt süresini saniyenin beşte biri kadar artırır. Bu, sıralı, adım adım işlemlerin karakteristiğidir ve tamamen normaldir: bu yaşta okuma, zaman ve dikkat gerektiren harfleri veya harf gruplarını tanımaya indirgenir 309 . Ancak bu aşama sonsuza kadar sürmez: Önümüzdeki 36 ay içinde okuma hızı önemli ölçüde artacaktır. İki veya üç yıllık yoğun uygulamadan sonra kelime uzunluğunun etkisi tamamen ortadan kalkacaktır. Sevgili okuyucu! Tam şu anda, deneyimli beyniniz sözlerimi deşifre ettiğinde, üç veya sekiz harfli bir kelimeyi okumanız da aynı süreyi alıyor. Ortalama olarak, sıralı kelime tanımadan paralel kelime tanımaya geçiş üç yıl sürer. Sonunda, bir kelimenin görsel biçiminden sorumlu olan beynin alanı, kelimenin tüm harflerini sırayla değil, aynı anda işlemeyi öğrenecektir.

Bu, konsolidasyonun harika bir örneğidir - yavaş, bilinçli ve zahmetli bilgi işlemeden hızlı ve bilinçsiz otomatizmlere geçiş. Beynimiz öğrenmeyi asla bırakmaz. Bir beceride ustalaşıldığında bile, tam otomatik hale gelene kadar onu geliştirmeye ve iyileştirmeye devam ederiz. Otomasyon mekanizmaları, düzenli olarak gerçekleştirilen işlemleri daha verimli prosedürler halinde “derler” ve bunları, süreçlerin diğer işlemlere müdahale etmeden birbirinden bağımsız olarak ilerlediği bilincimizin dışındaki diğer sinir ağlarına aktarır.

Beyin kaynaklarını boşaltmak

Okumayı yeni öğrenmiş bir çocuğun beynini tararsak ne görürüz? Harf tanımadan sorumlu görsel bölgelerin ve fonemlerin, hecelerin ve kelimelerin işlenmesinden sorumlu temporal lob bölgelerinin aktivasyonuna ek olarak, parietal ve prefrontal kortekste ( 310 ) uyarılma göreceğiz . Beceri pekiştirildikçe, çabayı, dikkati ve bilinçli kontrolü yansıtan bu yoğun ve enerji tüketen aktivite yavaş yavaş kaybolur (bkz. renkli resim 18). Bir yetişkinde, bu alanlar artık okuma ile ilgili değildir ve yalnızca beynin yavaş moda geçmeye zorlandığı özel durumlarda etkinleştirilir - örneğin, harfler seyrekse veya 311 .

Okuma becerisini otomatikleştirmek, düzenli olarak karşılaştığımız harf dizilerini işlemek için sınırlı ve oldukça uzmanlaşmış bir sinir ağı oluşturmayı içerir. Öğrenme süreci ilerledikçe, beyin en yaygın sembolleri ve bunların kombinasyonlarını tanımak için son derece verimli bir sistem geliştirir 312 . Beynimiz istatistikleri toplar: hangi harflerin en sık, nerede ve hangi kombinasyonlarda ortaya çıktığını belirler. Birincil görsel korteks bile en sık kullanılan harflerin şekline ve konumuna uyum sağlar 313 . Birkaç yıl sonra normal moda geçer ve hiçbir bilinçli müdahale olmaksızın çalışmaya başlar 314 . Bu aşamada, parietal ve prefrontal korteksin aktivasyonu artık gözlenmez: Artık zahmetsizce okuyabiliyoruz.

Yukarıdakilerin tümü sadece okuma için değil, aynı zamanda diğer tüm bilgi alanları için de geçerlidir. Klavyede yazmayı, müzik aleti çalmayı veya araba kullanmayı öğreniyor olsak da, hareketlerimiz başlangıçta prefrontal korteksin kontrolü altındadır: Bunları birbiri ardına yavaş ve bilinçli olarak gerçekleştiririz. Neyse ki, tekrarlama öğrenmenin anasıdır: zamanla çaba harcamayı bırakırız ve bu becerileri konuşurken veya başka bir şey hakkında düşünürken kullanabiliriz. Sürekli uygulama yoluyla, kontrol işlevleri motor kortekse - öncelikle otomatik ve günlük davranışlarımızı (dualar ve küfürler dahil!) kaydeden bir subkortikal bağlantı kümesi olan bazal gangliyonlara aktarılır. Aynı şey aritmetikte de olur. Küçük bir çocuk için her örnek, en büyük çabayı ve prefrontal korteksteki nöronların harekete geçirilmesini gerektiren Everest Dağı'dır. Bu aşamada, hesaplamalar sırayla gerçekleştirilir: 6 + 3 örneğini çözmek için çoğu çocuk birer birer sayar: "Altı ... yedi, sekiz ... dokuz!" Konsolidasyon ilerledikçe, çocuk yanıtı doğrudan bellekten almaya başlar; bu zamanda, prefrontal korteksteki aktivite, parietal lob ve ventral temporal lobdaki özelleşmiş ağlar lehine azalır 315 .

Otomasyon neden bu kadar önemli? Çünkü beyin kaynaklarını serbest bırakır. Hatırladığınız gibi, parietal ve prefrontal korteks, çoklu görev yapamayan evrensel bir yönetici kontrol ağıdır. Beynimizin merkezi yürütme organı tek bir göreve odaklandığı sürece, diğer tüm bilinçli kararlar ertelenir veya iptal edilir. Bu nedenle, zihinsel bir işlem, aşırı öğrenme yoluyla otomatikleştirilmediği ve bu nedenle çaba gerektirdiği sürece, değerli dikkat kaynaklarını tüketecek ve başka bir şeye odaklanmamızı engelleyecektir. Konsolidasyon gereklidir çünkü değerli beyin kaynaklarımızı başka hedeflere yönlendirmemize izin verir.

Belirli bir örneği ele alalım. Bir matematik problemini çözmeniz gerektiğini hayal edin, ancak okuma becerileriniz hala başlangıç seviyesinde: "A şehrinden sen-e-hal sürücüsü saat ikide ve saat sekizde o-ka - salon city-ro-de B'de, city-ro-da A'dan beş yüz ki-lo-metrede birisi-ry-ho-dit-sya. Ka-ko-va will-la e-th orta-d-nya -Ben s-to-ro-s-t?” Sanırım beni anlıyorsun: Aynı anda hem okuyup hem de saymak neredeyse imkansız. Okuma ile ilgili zorluklar, aritmetik akıl yürütme için herhangi bir yeteneği geçersiz kılar. Bu nedenle, okuma veya aritmetik gibi en yararlı zihinsel araçların bizim için ikinci doğa haline gelmesi, başka bir deyişle, bilincin katılımı olmadan ve çaba harcamadan çalışması gerekir. Temelini güçlendirmeden eğitim piramidinin daha yüksek seviyelerine ulaşmak imkansızdır.

Uykunun kilit rolü

Bir önceki bölümde, öğrenme etkinlikleri düzenli aralıklarla yapılırsa öğrenme sürecinin çok daha verimli olduğunu gördük: yani tüm dersi bir günde öğrenmeye çalışmak yerine zamana yaymak daha iyidir. , birkaç parçaya bölerek. Nedeni basit: Beynimiz her gece gündüz öğrendiklerimizi pekiştiriyor. Bu, sinirbilimin son otuz yıldaki en önemli keşiflerinden biridir: uyku, yalnızca hareketsizlik veya uyanıkken beynin biriktirdiği çöpleri toplama dönemi değildir. Tam tersi: biz uyurken beyin aktif kalır; geçmiş günün önemli olaylarını yeniden üreten ve yavaş yavaş hafızamızın daha verimli bir bölümüne aktaran özel bir algoritma çalıştırır.

Keşif yirminci yüzyılın başında yapıldı. 1924'te iki Amerikalı psikolog, John Jenkins (1901–1948) ve Carl Dallenbach (1887–1971), klasik hafıza çalışmasına (36) döndüler . Özellikle, 19. yüzyılın sonunda temel psikolojik yasayı keşfeden ilk ezberleme mekanizmaları araştırmacılarından biri olan Alman Hermann Ebbinghaus'un (1850-1909) çalışmalarını ayrıntılı olarak incelediler: ne kadar çok zaman geçerse, o kadar kötü bir zamanlar öğrendiklerini hatırlıyorsun. Ebbinghaus tarafından önerilen unutma eğrisi güzel, monoton olarak azalan bir üsteldir. Bununla birlikte, Jenkins ve Dallenbach bir anormalliğe dikkat çekti: eğri, yeni materyali öğrendikten sekiz ila on dört saat sonra hafızada hiçbir bozulma göstermedi. Neden? Niye? Ebbinghaus deneyinde sekiz saatlik sınırın aynı gün yapılan testlerle, on dört saatlik sınırın ise bir gece arayla yapılan testlerle çakıştığı ortaya çıktı. Böyle garip bir olgunun nedenlerini anlamak için Jenkins ve Dallenbach, iki değişken arasında ayrım yapmayı mümkün kılan yeni bir çalışma yaptılar: hafıza testinden önceki süre ve uykunun etkisi. Deneyin bir parçası olarak, araştırmacılar öğrencilerden gece yarısı civarında, yatmadan hemen önce veya sabahları rastgele heceleri ezberlemelerini istedi. Sonuçlar şüpheye yer bırakmadı: Sabah öğrendiklerimiz, Ebbinghaus'un üstel yasasına göre zamanla kaybolur; gece yarısı öğrendiklerimiz ise zamanla sabit kalır (öğrencilerin en az iki saat uyuduğu varsayılırsa). Başka bir deyişle, uyku unutmayı engeller.

Bu modelin birkaç alternatif yorumu akla geliyor. Belki gün boyunca hafıza silinir çünkü uyanıklık sırasında beyin uyku sırasında atılan toksik maddeleri biriktirir; ya da belki de hafıza, yeni materyal öğrenme ve test etme arasında meydana gelen ve tabii ki uyku sırasında meydana gelmeyen diğer olaylardan olumsuz etkilenir. Ancak, tüm bu alternatif açıklamalar sonunda 1994'te reddedildi: İsrailli araştırmacılar geceleri bile öğrenmeye devam ettiğimizi gösterdiler - bir gece uykusundan sonra, herhangi bir ek eğitim olmaksızın bilişsel ve motor performans gelişiyor 317 . Deney basitti. Gün boyunca gönüllüler, retinanın belirli bir noktasındaki bandı tespit etmeyi öğrendiler. Görev performansı bir platoya ulaşana kadar yavaş yavaş arttı. Ancak bilim adamları denekleri uykuya gönderir göndermez onları bir sürpriz bekliyordu: Ertesi sabah uyandıklarında üretkenlikleri çarpıcı bir şekilde arttı ve sonraki birkaç gün boyunca bu seviyede kaldı. Uyku açıkça ek öğrenmeyi ortaya çıkarır: Araştırmacılar, denekleri REM uykusuna her girdiklerinde uyandırdıysa, sabahları hiçbir gelişme olmadı.

Çok sayıda çalışma bu erken keşifleri doğruladı ve iyileştirdi 318 . Her şeyden önce, bir gece uykusunun olumlu etkisinin kalitesine bağlı olduğu ortaya çıktı. Uyku kalitesini değerlendirmek için araştırmacılar, deneklerin başlarına birkaç elektrot bağladılar ve derin uykuyu karakterize eden yavaş dalgaları izlediler. Uykunun hem süresi hem de derinliği, uyandıktan sonra performansın artmasının güçlü belirleyicileri olarak bulunmuştur. Bu ilişki aynı zamanda ters yönde de çalışır: uyku ihtiyacı, gün içindeki uyarım ve öğrenmenin yoğunluğuna bağlı gibi görünmektedir. Hayvanlarda REM uykusu sırasında, hipokampus ve kortekste nöroplastisiteden sorumlu zif-268 geninin ekspresyonu artar (özellikle daha önce zenginleştirilmiş bir ortamda bulunan kişilerde belirgindir). Başka bir deyişle, artan stimülasyon, gece nöroplastisitesinde bir artışa yol açar 319 .

Uykunun farklı evrelerinin ilgili rolleri henüz tam olarak anlaşılmamış olsa da, derin uyku kesinlikle bilginin konsolidasyonunu ve genelleştirilmesini (psikologların semantik veya bildirimsel bellek dediği) desteklerken, beyin aktivitesinin uyanıklık durumuna yakın olduğu REM uykusu , algısal ve motor becerilerin (işlemsel bellek) konsolidasyonunu destekler.

Uyuyan beyin günü yeniden yaşar

Uykunun faydalı etkilerine dair psikolojik kanıtlar güçlü görünse de, uyuyan beynin uyanık beyinden bile daha iyi öğrenebildiği sinirsel mekanizma bir sır olarak kaldı. 1994 yılında, sinirbilimciler Matthew Wilson ve Bruce McNaughton önemli bir keşifte bulundular: Herhangi bir dış uyarının yokluğunda, hipokampal nöronlar uyku sırasında kendiliğinden ateşlenir320 . Aynı zamanda, faaliyetleri hiçbir şekilde rastgele değildir: bilim adamları, gün boyunca hayvanın hareketlerini yeniden ürettiğini bulmuşlardır!

Bölüm 4'te gördüğümüz gibi, hipokampus yer nöronlarını, yani bir hayvan uzayda belirli bir noktadayken (ya da öyle olduğunu düşündüğünde) ateşlenen hücreler içerir. Hipokampus, hepsi farklı konumlara yanıt veren birçok yer kodlayan nörona sahiptir. Yeterince aktivitesini kaydederseniz, hayvanın hareket ettiği tüm alanı kapladıklarını göreceksiniz. Bir fare bir koridorda koştuğunda, bazı nöronlar girişte, diğerleri ortada ve diğerleri de sonlara doğru ateşlenir. Böylece, sıçanın izlediği yol, bir yer hücreleri zincirinin ardışık uyarımına yansır: başka bir deyişle, gerçek uzaydaki hareket, nöronal uzayda zamansal bir diziye dönüşür.

Ama Wilson ve McNaughton'ın deneylerine geri dönelim. Bir sıçan uykuya daldığında, hipokampüsündeki yer hücrelerinin aynı sırayla tekrar ateşlendiğini buldular. Nöronlar, hayvanın uyanıklık sırasında hareket ettiği yörüngeyi tam anlamıyla yeniden üretir. Fark sadece hızdadır: uyku sırasında hücreler yirmi kat daha hızlı ateş edebilir. Bir sıçan uyuduğunda, gerçek bir yarış hayal eder!

Hipokampal nöron ateşlemesi ve hayvan konumu arasındaki bağlantı o kadar güçlüdür ki, sinirbilimciler nöronal aktivite modellerinden uyku içeriğini deşifre edebilirler 321 . Uyanıklık sırasında, hayvan gerçek dünyada dolaşırken, uygun ekipman, yerini ve beyin aktivitesini sistematik olarak yakalar. Bu veriler, özel bir kod çözücünün - bu bağımlılığı tersine çeviren ve hayvanın konumunu nöronal uyarma modeliyle tahmin eden bir bilgisayar programı - eğitmeyi mümkün kılar. Uyku sırasında elde edilen verileri kod çözücüye girersek, hayvan uyurken beyninin uzayda sanal yörüngeler çizdiğini göreceğiz.

Böylece farenin beyni, bir gün önce deneyimlediği aktivite kalıplarını yüksek hızda yeniden üretir. Her gece son günü hayata döndürür. Dikkat çekici bir şekilde, nöronal reaktivasyon hipokampusla sınırlı değildir, sinaptik plastisite ve hafıza konsolidasyonunda kritik bir rol oynadığı kortekse uzanır. Gece yeniden etkinleştirme sayesinde, epizodik belleğe yalnızca bir kez kaydedilen hayatımızın herhangi bir olayı, gece boyunca yüzlerce kez yeniden üretilebilir (bkz. renkli resim 19). Uykunun ana işlevinin böyle bir anı aktarımından oluşması olasıdır 322 . Hipokampusun, tek seferlik öğrenme kuralını kullanarak, geçmiş günün olaylarını saklamada uzmanlaşması mümkündür. Sinir sinyallerinin her gece yeniden etkinleştirilmesi, onları esas olarak kortekste bulunan ve her bölümden maksimum bilgiyi çıkarabilen diğer sinir ağlarına yayar. Yeni bir görevi yerine getirmeyi öğrenen bir fareyi ele alalım: Bir kortikal nöronun gece aktivitesi ne kadar yüksek olursa, ertesi gün göreve katılımı o kadar büyük olur 323 . Sonuç: hipokampal hücrelerin reaktivasyonu kortikal otomasyona yol açar.

Aynı fenomen insanlarda da oluyor mu? Evet. Nörogörüntüleme çalışmaları, uyku sırasında gün içinde kullandığımız sinir ağlarının yeniden etkinleştirildiğini gösteriyor 324 . Birkaç saat Tetris oynadıktan sonra, uyuyan oyuncular kelimenin tam anlamıyla bir dizi geometrik şekil halüsinasyonu gördüler ve gözleri yukarıdan aşağıya karşılık gelen hareketleri yaptı. Yakın tarihli bir çalışmada, denekler bir MRI makinesinde uyutuldu, ancak elektroensefalogramları rüya gördüklerini gösterdiğinde uyandılar. Uyanmadan hemen önce, ekipman beynin birçok bölümünün kendiliğinden aktivasyonunu kaydetti. Kaydedilen aktivite, rüya içeriğini öngördü. Denek, örneğin insanları rüyasında gördüğünü bildirdiyse, bilim adamları yüz tanıma ile ilgili alanda aktivite buldular. Diğer deneyler, bu yeniden etkinleştirmenin yoğunluğunun yalnızca rüya içeriğinin değil, aynı zamanda uyanma üzerine hafıza konsolidasyonunun derecesinin de güçlü bir tahmincisi olduğunu göstermiştir. Bazı beyin cerrahları, tek tek nöronların aktivitesini kaydettiler ve sıçanlarda olduğu gibi, insan ateşleme modellerinin önceki gün yaşanan olaylar dizisini kopyaladığını buldular.

Uyku ve öğrenme yakından ilişkilidir. Çok sayıda deney, uyku derinliğindeki spontane değişikliklerin ertesi günkü performanstaki değişikliklerle ilişkili olduğunu göstermektedir. Örneğin, gündüzleri bir joystick kullanmayı öğrenirsek, geceleri beynin bu tür sensorimotor öğrenmeyle ilgili parietal bölgelerindeki yavaş dalgaların sıklığı ve yoğunluğu artacaktır. Bu dalgalar ne kadar yoğun olursa, ertesi gün sonuç o kadar iyi olur 325 . Benzer şekilde, motor öğrenmeden sonra, bazı frontal, parietal ve temporal bölgelerde 326 aktivitede bir azalmanın eşlik ettiği motor korteks, hipokampus ve serebellumda bir aktivite patlaması vardır . Tüm bu deneyler aynı sonuçları verir: uykudan sonra beyin aktivitesi değişir; gün içinde kazanılan bilgilerin bir kısmı birleştirilir ve daha otomatik ve özelleşmiş sinir ağlarına aktarılır.

Otomasyon ve uyku yakından ilişkili olsa da, her bilim adamı korelasyonun nedensellik olmadığını bilir. Bu ilişki nedensel midir? Bunu test etmek için rezonans etkisi yaratarak uyku derinliğini yapay olarak artırabiliriz. Uyku sırasında, beyinde dakikada yaklaşık kırk ila elli salınım sıklığında kendiliğinden yavaş dalgalar meydana gelir. Beyne doğru frekansta ek bir itme vererek, bu ritimlerin yankılanmasını sağlayabilir ve böylece yoğunluklarını artırabiliriz - bunun gibi bir şey, salınımları istenen genliği elde edene kadar salınımı sallarız. Alman araştırmacı Jan Born bunu iki şekilde yaptı: ya kafatasından küçük akımlar geçirerek ya da sadece uyuyan kişinin beyin dalgalarıyla senkronize bir ses çalarak. Hem akımların etkisi hem de ses dalgalarının etkisi altında, uyuyan bir kişinin beyni, derin uykunun özelliği olan çok daha yavaş dalgalar üretti. Her iki durumda da rezonans, öğrenme süreci sırasında oluşan hafızanın daha güçlü bir şekilde pekiştirilmesiyle sonuçlandı 327 .

Kısa süre önce bir Fransız girişimi, yavaş ritimleri uyaran sessiz sesler çalarak uykuya dalmayı kolaylaştıran ve uyku derinliğini artıran kafa bantları satarak bu etkiden yararlandı. Diğer araştırmacılar, uyuyan beynin belirli anıları yeniden etkinleştirmesini sağlayarak öğrenme verimliliğini artırmaya çalışıyor. Güçlü bir şekilde gül kokan bir sınıfta oturduğunuzu hayal edin. Derin bir uykuya daldığınız anda yatak odanıza aynı kokuyu sıkıyoruz. Deneyler, ertesi sabah, yatak odanız başka bir şey değil de gül kokuyorsa, önceki gün öğrendiğiniz bilgileri çok daha iyi hatırlayacağınızı gösteriyor 328 . Gül kokusu, beyninizin o bölümü yeniden etkinleştirmesini isteyen bilinçsiz bir sinyal görevi görür ve böylece hafızada pekiştirilmesini kolaylaştırır.

Benzer bir etki işitsel sinyallerle de elde edilebilir. Her biri belirli bir sesle (bir kedi miyavlaması, bir inek böğürmesi, vb.) ilişkilendirilen elli nesnenin konumlarını ezberlemenizin istendiğini hayal edin. Elli bin çok fazla... ama gecemiz var! Bir deneyde, araştırmacılar bu seslerin yarısı ile uyuyan deneklerin beyinlerini uyardılar. Derin uyku sırasında bilinçsizce sesleri dinlemek sinirsel yeniden aktivasyona katkıda bulundu ve bu nedenle ertesi sabah denekler karşılık gelen nesnelerin yerini çok daha iyi hatırlayabildiler 329 .

Gelecekte uykuyla ilgili “dolandırıcılığın” daha hızlı ve daha verimli öğrenmemize yardımcı olacağı ortaya çıktı? Bugün birçok öğrenci bu numarayı kullanıyor: uykuya dalmadan hemen önce önemli materyalleri gözden geçirerek, bilinçsizce gece yeniden aktivasyonunu teşvik etmeye çalışıyorlar. Ancak bu tür faydalı stratejileri uyurken tamamen yeni beceriler öğrenebileceğiniz fikriyle karıştırmayalım. Bu bir efsane. Bazı şarlatanlar, siz uyurken size yabancı dil öğretmeyi amaçlayan ses kayıtları satarlar. Ancak araştırma ile tartışamazsınız: bu tür "dersler" hiçbir şekilde etki etmez 330 . Kanıtlar, birkaç istisna dışında, uyuyan beynin yeni bilgiler öğrenmediğini gösteriyor: sadece daha önce deneyimlediklerini hatırlayabiliyor. Yabancı dil gibi karmaşık bir beceride ustalaşmak için iki şeye ihtiyaç vardır: öğrenilenleri yeniden etkinleştirmek ve pekiştirmek için gündüz aktif uygulama ve gece uyku. İşe yarayan tek şey bu.

Rüyada keşif yapmak

Yani uyku sadece hafızayı mı güçlendirir? Birçok bilim adamı aksini düşünüyor: Geceleri keşif yaptıklarını iddia ediyorlar. En ünlü vaka Alman kimyager August Kekule von Stradonitz (1829-1896), altı karbon atomu bir halkaya benzer kapalı bir zincir oluşturan olağandışı bir molekül olan benzenin yapısını veya ... ısıran bir yılanı hayal etti. kendi kuyruğu. İşte Kekule, o kader gecesinde gördüğü rüyayı şöyle anlatıyor:

Kekule şu sonuca varıyor: "Uyumayı öğrenelim, belki o zaman gerçeği öğreniriz."

Uyku gerçekten yaratıcılığı artırabilir ve bizi gerçeğe götürebilir mi? Bilim tarihçileri, Kekul'un Ouroboros rüyasının gerçekliği konusunda hemfikir olmasa da, bilim adamları ve sanatçılar arasında gece kuluçka fikri yaygındır. Yakın tarihli bir röportajda tasarımcı Philippe Starck, "Her akşam bir kitabı kapattığımda... karıma 'Çalışacağım' diyorum." 331 . Uyandıktan sonra sık sık zor bir sorunun çözümünü kendim buldum. Ancak, yaşam gözlemleri kanıt değildir. Bir deney gerekli. Tam da böyle bir deney, Jan Born 332 liderliğindeki bir bilim adamları ekibi tarafından gerçekleştirildi . Gün boyunca, araştırmacılar deneklere belirli bir sayı üzerinde bir dizi aritmetik işlemi içeren karmaşık bir algoritma öğrettiler. Aslında problem basitleştirilebilir ve cevap çok daha hızlı hesaplanabilir. Uyumadan önce sadece birkaç denek kolay bir yolun varlığını tahmin ettiyse, sabahları sayıları iki katına çıktı. Denekler uyuma fırsatı bulamadıysa, içgörü anı asla gelmedi. Sonuçların test zamanına (sabah, öğleden sonra veya akşam) bağlı olmaması dikkat çekicidir. Bu nedenle, bilim adamları bu durumda zaman faktörünün belirleyici olmadığı sonucuna vardılar: içgörü sadece uykudan kaynaklanıyordu.

Gecelik konsolidasyonun mevcut bilgiyi pekiştirmekle sınırlı olmadığı ortaya çıktı. Günün keşifleri yalnızca belleğe sıkıca sabitlenmekle kalmaz, aynı zamanda daha soyut ve genel bir biçimde yeniden kodlanır. Nöronların gece reaktivasyonu, şüphesiz bu süreçte belirleyici bir rol oynar. Her gece, gün boyunca sahip olduğumuz fikirler, hızlandırılmış bir hızda yüzlerce kez "oynanır", böylece korteksin sonunda genel bir kural bulma şansını arttırır. Ek olarak, sinirsel deşarjların yirmi kat hızlanması bilgiyi sıkıştırır. Yüksek hızda tekrar oynamak, uyanıkken uzun aralıklarla ateşlenen nöronların geceleri birbiri ardına ateşlenmesi anlamına gelir. Bu mekanizma, yapay zekanın önde gelen araştırmacılarından biri olan Demis Hassabis tarafından önerilen neredeyse kelimesi kelimesine bir zeka tanımı olan, toplamak, sentezlemek, sıkıştırmak ve “ham bilgiyi faydalı ve kullanılabilir bilgiye dönüştürmek” için ideal görünmektedir.

Geleceğin akıllı makineleri bizim gibi uyuyacak mı? Bu garip bir soru ama yine de bir anlamda yapacaklarını düşünüyorum: onların öğrenme algoritmaları muhtemelen uyku dediğimiz şeye benzer bir konsolidasyon aşaması içerecek. Aslında, uzmanlar uyku-uyanıklık döngüsünü 333 taklit eden birkaç algoritma geliştirdiler . Bu algoritmalar, bu kitapta savunduğum yeni öğrenme yaklaşımını test etmek için mükemmel modellerdir. Yeni fikirlere göre öğrenme, dış dünyanın içsel üretici bir modelini inşa etmekten ibarettir. Beynimizin çok çeşitli zihinsel görüntüleri, gerçekçi diyalogları ve anlamlı sonuçları sentezleyebilen büyük ölçekli içsel modeller içerdiğini unutmayın. Uyanık durumdayken, bu modelleri çevreye uyarlarız: dış dünyadan aldığımız duyusal verileri analiz eder ve bunlara dayanarak çevremizdeki dünyayı en iyi tanımlayan modeli seçeriz. Bu aşamada, öğrenme öncelikle aşağıdan yukarıya bir işlemdir: beklenmedik duyusal girdiler, dahili modellerden gelen tahminlerle karşı karşıya kaldıklarında, kortikal hiyerarşiyi yukarı doğru hareket ettiren ve her adımda istatistiksel ağırlıkları ayarlayan hata sinyalleri üretir, bu da Yukarıdan aşağıya modellerin doğruluğu.

Yeni fikir, uyku sırasında beynimizin aşağıdan yukarıya değil, yukarıdan aşağıya çalıştığıdır. Geceleri, yeni, beklenmedik görüntüleri sentezlemek için üretken modeller kullanıyoruz. Yoktan yaratılan ve beynimizin hangi bölümünün eğitildiği bu ek veri dizisi, yukarı doğru bağlantıları düzeltmemizi sağlar. Hem üretici modelin parametreleri hem de duyusal çıkarımları bilindiğinden, aralarındaki ilişkiyi keşfetmek daha kolay hale gelir. Alt satır: Belirli bir duyusal sinyalin altında yatan soyut bilgiyi çıkarmadaki etkinliğimiz artıyor. Sağlam bir gece uykusundan sonra, ne kadar soyut olursa olsun, gerçekliğin en iyi zihinsel modelini belirlemek için en ufak bir ipucu yeterlidir.

Bu görüşe göre rüyalar, uzun bir eğitim eğitim setinden başka bir şey değildir: kaçınılmaz olarak sınırlı gündüz deneyimini artırmak için beyin, gerçekliğin içsel yeniden yapılandırmalarına başvurur. Görünüşe göre uyku, tüm makine öğrenimi algoritmalarının karşılaştığı sorunu çözüyor: eğitim verisi eksikliği. Öğrenmek için modern yapay sinir ağları çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar, ancak hayat çok kısa ve bu nedenle beynimiz gün içinde toplamayı başardığı bilgilerle yetinmek zorunda kalıyor. Belki de uyku ideal bir çıkış yoludur: Biz uyurken, beyin hızlandırılmış modda birçok olayı simüle eder, gerçekte bütün bir hayatın hayatta kalmak için yeterli olmadığı.

Bu düşünce deneyleri sırasında bazen keşifler yaparız. Bunda büyülü bir şey yok: Biz çalışırken, dahili simülasyon makinemiz zaman zaman beklenmedik sonuçlarla karşılaşıyor, tıpkı kurallara hakim olan bir satranç oyuncusunun sonuçlarını incelemek için yıllarını harcayabilen bir satranç oyuncusu gibi. Aslında, insanlığın en büyük bilimsel keşiflerinden bazıları tam olarak zihinsel görüntülerden kaynaklanmaktadır: Örneğin Einstein bir foton hayal etti ve Newton, Ay'ın Dünya'ya bir elma gibi düştüğünü hayal etti. Galileo'nun Pisa Kulesi'nden nesneleri düşürdüğü ve serbest düşüşün hızının kütleye bağlı olmadığını kanıtladığı en ünlü deneyi bile, muhtemelen gerçekte hiç olmadı. Bir düşünce deneyi yapmak yeterliydi: Galileo kulenin tepesinden biri hafif biri ağır iki küre fırlattığını hayal etti; daha sonra ağır olanın daha hızlı düşeceğini varsaydı ve bunun bir çelişkiye yol açtığını zihinsel modeller aracılığıyla gösterdi. Bu iki küreyi ihmal edilebilir kütleli bir tel ile bağladığımı varsayalım. Ortaya çıkan sistem daha ağır bir nesne oluşturur ve bu nedenle daha da hızlı düşmesi gerekir. Ancak bu saçmadır, çünkü o kadar hızlı düşmeyen daha hafif küre ağır olanı yavaşlatmalıdır. Bu sonsuz çelişkiler bizi tek bir sonuca götürür: tüm nesneler kütlelerinden bağımsız olarak aynı hızda düşer.

Bu, zihinsel simülatörümüzün gündüz ve gece sağladığı akıl yürütme türüdür. Bu kadar karmaşık zihinsel resimler oluşturabilmemiz gerçeği, beynimizde çok fazla algoritma olduğunun kanıtıdır. Elbette gün içinde öğreniyoruz, ancak nöronların gece yeniden etkinleştirilmesi potansiyelimizi artırıyor. Belki de bu, türümüzün sırlarından biridir: ilk veriler, insan uykusunun diğer tüm primatlardan daha derin ve daha verimli olduğunu göstermektedir 334 .

Uyku, çocukluk ve okul

Ama çocuklar ne olacak? Bebeklerin zamanlarının çoğunu uyuyarak geçirdiğini ve yaşlandıkça uykunun kısaldığını herkes bilir. Bu mantıklı: erken çocukluk, öğrenme algoritmalarımızın çok fazla stres altında olduğu özel bir dönemdir. Gerçekten de deneysel veriler, bir çocuğun uykusunun bir yetişkininkinden iki ila üç kat daha etkili olduğunu göstermektedir. Yoğun eğitimden sonra, preteenler yetişkinlerden çok daha hızlı derin uykuya dalarlar ve yavaş dalgaları daha belirgindir. Sonuç: Bir gün önce belli bir dizilim gösterilen bir çocuk, ertesi sabah dinlenmiş ve dinlenmiş olarak uyanacak ve içinde bir yetişkinden daha fazla kalıp bulacaktır 335 .

Gece konsolidasyonu, yaşamın ilk aylarında zaten çalışır. Bir yaşın altındaki bebekler, örneğin yeni kelimeler öğrenirken buna güvenirler. Böylece kısa bir uykudan sonra (bir buçuk saat), bebekler uykuya dalmadan birkaç saat önce öğrendikleri kelimeleri çok daha iyi hatırlarlar 336 . Ama en önemlisi, uyku genelleme yeteneğini arttırır. Bebekler "at" kelimesini ilk duyduklarında, onu sadece bir veya iki belirli hayvanla ve uykudan sonra daha önce hiç görmedikleri diğer bireylerle ilişkilendirirler. Beşikteki Kekula gibi, bu hevesli bilim adamları uykularında keşifler yaparlar ve at kelimesiyle ilgili çok daha iyi bir teoriyle uyanırlar.

Peki ya okul çağındaki çocuklar? Araştırmanın sonuçları yadsınamaz: hazırlık sınıfında, kısa bir öğleden sonra kestirmesi bile çocukların sabah öğrendikleri materyalin daha sağlam bir şekilde hatırlanmasına katkıda bulunur 337 . Maksimum etki için uyku, antrenmandan birkaç saat sonra gerçekleşmelidir. Ancak uykunun olumlu etkisi sadece gün içinde düzenli uyuyan çocuklarda görülür. Beyin, gündüz uyarılarının yoğunluğuna göre uyku ihtiyacını doğal olarak düzenlediğinden, tüm çocukları akşam yemeğinden sonra uyumaya zorlamak pratik değildir. Tersine, gerçekten ihtiyacı olanlar için gündüz şekerlemeleri teşvik edilmelidir.

Ne yazık ki televizyon, akıllı telefonlar ve internet yüzünden çocukların uykusu da tıpkı yetişkinlerin uykusu gibi tehdit altında ve her yönden tehdit altında. Sonuçları nelerdir? Kronik uyku eksikliği, yaygınlığı her yıl artan öğrenme güçlüğüne neden olabilir mi? Şimdiye kadar bu sadece bir hipotezdir, ancak ön veriler düşündürücüdür 338 . Örneğin, dikkat eksikliği olan birçok hiperaktif çocuk, kronik uyku yoksunluğundan muzdarip olabilir. Bazı kişilerde derin uykuyu engelleyen uyku apnesi vardır; bu durumda, solunum yollarının temizlenmesi sadece kronik uyku eksikliğini değil, aynı zamanda dikkat ile ilgili sorunları da ortadan kaldırmak için yeterli olacaktır. Ayrıca, son deneylerin sonuçları, elektriksel beyin stimülasyonunun, REM olmayan uyku evresindeki dalgaların derinliğini artırarak hiperaktif çocuklarda öğrenme eksikliklerini önemli ölçüde azaltabileceğini göstermektedir.

Açık konuşayım: Bu son veriler ön bilgilerdir ve yeniden kontrol edilmesi gerekir. Ayrıca, gerçek dikkat bozukluklarının varlığını hiçbir şekilde inkar etmiyorum (örneğin, özel dikkat eğitimi ve bazen Ritalin ilacı ile yardım alan çocuklarda). Ancak, pedagojik bir bakış açısından, daha fazla ve daha iyi uykunun tüm çocuklara, özellikle de öğrenme güçlüğü çekenlere fayda sağlayacağına şüphe yoktur.

Bu fikir gençler üzerinde test edilmiştir. Ergenlik döneminde kronobiyoloji, uyku döngüsünün değiştiğini gösteriyor: Gençler erken yatma ihtiyacı hissetmiyorlar, ancak sabahları büyük zorluklarla uyanıyorlar. Muhtemelen hepimiz benzer şeyler yaşamışızdır. Bu kalkmak istememekle ilgili değil; daha ziyade uyku-uyanıklık döngüsünü kontrol eden sinirsel ve hormonal ağlardaki kaosun sonucudur. Ne yazık ki, nedense, öğrencilerin sabah erken saatlerde derslere gelmeleri konusunda ısrar etmeye devam eden okul müdürlerine bunu kimse bildirmedi. Bu geleneği değiştirmenin nesi yanlış? Yapılan deney umut verici sonuçlar verdi: derslerin başlangıcı sadece bir buçuk saat ertelenirse, gençler daha uzun uyur. Sonuç olarak, katılım, dikkat ve sonuç olarak akademik performans önemli ölçüde iyileşir 339 . Olumlu etkilerin listesi uzayıp gidiyor: özellikle, Amerikan Pediatri Akademisi, gençlerin obezitesine, depresyonuna ve kazalara (örneğin, uykulu araba kullanma) karşı etkili bir önlem olarak okulların derslere daha geç başlamasını şiddetle tavsiye ediyor. Çocukların genel fiziksel ve zihinsel sağlıklarının bu kadar kolay (ve neredeyse hiçbir ücret ödemeden) iyileştirilebilmesi, eğitim sisteminin beynin biyolojisine uyacak şekilde nasıl değiştirilebileceğinin harika bir örneğidir.

Çözüm

Eğitimde nörobiyoloji

İnsan bilgisi, en büyük ve en önemli zorluklarla, tam da bilimin çocuklukta yetiştirme ve eğitimle ilgilenen bölümünde karşılaşır.

Michel Montaigne, "Deneyler" (1580) [36]

Pedagoji tıp gibidir: bir sanattır, ancak kesin bilimsel bilgiye dayanan - ya da dayanması gereken - bir sanattır.

Jean Piaget, Modern Pedagoji (1949)

Umarım sizi bilişsel psikoloji, sinirbilim, yapay zeka ve pedagojideki son gelişmeler sayesinde artık beynimizin nasıl öğrendiğini tam olarak bildiğimize ikna edebilmişimdir. Bu bilgi hiçbir şekilde açık değildir ve bu nedenle öğrenmeyle ilgili eski fikirlerin çoğunun terk edilmesi gerekecektir.

● Hayır, bebekler boş sayfalar değildir: daha yaşamlarının ilk yıllarında fiziksel nesneler, sayılar, olasılıklar, uzay ve insanlar hakkında kapsamlı bilgiye sahiptirler.

● Hayır, bir çocuğun beyni, itaatkar bir şekilde bulunduğu ortamın yapısını emen bir sünger değildir. Harika hikayeler uyduran kör ve felçli Brezilyalı çocuk Felipe'yi ya da Newton'la aynı konumda olan kör matematikçi Nicholas Saunderson'ı düşünün: bu tür vakalar bize ne çarpıklıkların ne de duyusal sinyallerin tamamen yokluğunun, öğrenme yeteneğini etkilemediğini söylüyor. soyut fikirlerin algılanması için çocuk.

● Hayır, beyin yalnızca girdinin etkisi altında oluşan dövülebilir nöronlardan oluşan bir ağ değildir: tüm büyük lif demetleri doğumda zaten mevcuttur ve ne kadar gerekli olursa olsun, nöroplastisite genellikle nöral bağlantılarımızın yalnızca son milimetresini düzeltir.

● Hayır, öğrenme, verilerin veya derslerin etkisi altında pasif bir şekilde gerçekleşmez: tam tersine, bilişsel psikoloji ve nörogörüntüleme çalışmaları bize çocukların gerçek bilim adamları olduğunu, sürekli yeni hipotezler ürettiğini ve beynin sürekli aktif bir organ olduğunu söyler. dış dünyaya yansıtılan test modelleri.

● Hayır, hata yapanlar sadece "kötü" öğrenciler değildir: hatalar öğrenmenin önemli bir parçasıdır, çünkü beynimiz modellerini ancak kendi fikirleri ile gerçeklik arasında bir tutarsızlık tespit ettiğinde düzeltebilir.

● Hayır, uyku sadece dinlenme değildir: öğrenme algoritmamızın ayrılmaz bir parçasıdır, beynimizin bir daire içinde kalıplarını tekrarladığı ve günün deneyimini on, hatta yüz kez çoğalttığı önemli bir dönemdir.

● Ve hayır, günümüzün kendi kendine öğrenen makineleri insan beyninden üstün değil: bu organ tüm bilgi işleme cihazlarının en hızlısı, en verimlisi ve enerji açısından en verimli olanıydı ve en azından bugün de öyle olmaya devam ediyor. Beynimiz gerçek bir olasılık makinesidir; gündüzleri yaşanmış her saniyeden maksimum bilgiyi başarıyla çıkarır ve geceleri onu soyut ve genel bilgiye dönüştürür. Ne yazık ki, bunu yapma şekli henüz bilgisayarlarda kopyalanmadı.

İşlemci ve nöron, makine ve beyin arasındaki Promethean savaşında, ikincisi hala kazanıyor. Prensipte, beynin mekaniğinde bir makinenin taklit edemeyeceği hiçbir şey yoktur. Burada sunduğum tüm fikirler, araştırmalarında sinirbilimden ilham alan bilgisayar bilimcileri tarafından uzun zamandır bilinmektedir340 . Ancak pratikte, makinelerin daha gidecek çok yolu var. Bir sonraki seviyeye yükselmek için bu kitapta bahsettiğimiz birçok şeye ihtiyaçları olacak: kavramları yeniden birleştirmeyi kolaylaştıran içsel bir düşünce dili; olasılık dağılımına dayalı akıl yürütme algoritmaları; merak fonksiyonu; etkili dikkat ve bellek yönetim sistemleri; belki de eğitim setini genişleten ve keşif şansını artıran bir uyku/uyanıklık algoritması. Bu tür algoritmalar zaten var, ancak performansları yeni doğmuş bir çocuğunkinden kıyaslanamayacak kadar düşük. Kısacası, beyin makinelere göre bir avantaja sahip ve bunun uzun bir süre böyle olacağına inanıyorum.

Çocukların potansiyelini geliştirmeye yardımcı olacak on üç ayrılık sözü

İnsan beynini ne kadar çok incelersem, yeteneklerine o kadar şaşırıyorum. Ancak, performansının büyük ölçüde geliştirildiği ortama bağlı olduğunu da biliyorum. Pek çok çocuk, basit bir nedenden ötürü potansiyellerini gerçekleştirememektedir: aileleri ve okulları, öğrenme için ideal koşulları sağlamamaktadır.

Uluslararası karşılaştırmalar endişe verici: Son on beş veya yirmi yılda, anavatanım Fransa da dahil olmak üzere birçok Batı ülkesinde okul eğitiminin keskin bir şekilde kötüleştiğini, Asya ülkeleri ve şehirlerinde - Singapur, Şanghay, Hong Kong ve diğerleri - olduğunu gösteriyorlar. aksine düzeldi 341 . Bu, özellikle Fransız okul sisteminin en güçlü noktalarından biri olan matematik örneğinde fark edilir. 2003 ve 2015 arasında performans o kadar düştü ki, TIMSS'e göre ülkem şu anda Avrupa'da son sırada [ 37 ] , bu da dünyanın farklı ülkelerinde 15 yaşındaki çocukların eğitimini karşılaştırmayı mümkün kılıyor).

Tatmin edici olmayan sonuçlarla karşı karşıya kaldığımızda, genellikle öğretmenleri suçlamakta hızlıyız. Aslında kimse bu üzücü eğilimin gerçek nedenlerini bilmiyor. Kim suçlu: ebeveynler, okullar veya bir bütün olarak toplum? Ya da belki de hepsi uykusuzluk, dikkatsizlik veya video oyunlarıyla mı ilgili? Sebep ne olursa olsun, öğrenme bilimindeki son gelişmelerin durumu düzeltmeye yardımcı olacağına inanıyorum. Bugün, öğrenmeyi teşvik eden ve hafızayı geliştiren koşullar hakkında çok daha fazla şey biliyoruz. Hepimiz, ebeveynler ve öğretmenler, bu bilgiyi günlük hayatımızda, evde ve sınıfta uygulamayı öğrenmeliyiz.

Bu kitapta sunulan bilimsel araştırmaların tüm sonuçları, pratikte uygulanması kolay birkaç basit ipucuna indirgenmiştir. Bunları birlikte tekrar edelim.

● Çocuklarınızı uygun şekilde değerlendirin. Doğumda, bebekler en geniş temel beceri ve bilgiye sahiptir. Fiziksel nesne kavramları, sayı duygusu, dil yeteneği, insanların bilgisi ve niyetleri… Küçük çocukların beyninde zaten çok fazla modül var! Tüm bu temel beceriler daha sonra fizik, matematik, dil ve felsefe çalışmak için kullanışlı olacaktır. Çocukların sezgilerinden en iyi şekilde yararlanacaksak, çocukların öğrendiği tüm kelime ve sembollerin, hatta en soyut olanların bile önceden var olan bilgilerle bağlantılı olması çok önemlidir. Onlara anlam veren bu bağlantıdır.

● Beyin gelişimindeki hassas dönemlerden en iyi şekilde yararlanın. Yaşamın ilk yıllarında her gün milyarlarca sinaps oluşturulur ve yok edilir. Bu şiddetli aktivite, çocuğun beynini, özellikle konuşma edinimine son derece açık hale getirir. Bu nedenle, ikinci bir dil öğretimi mümkün olduğunca erken başlamalıdır. Ayrıca nöroplastisitenin en azından ergenlik dönemine kadar devam ettiğini unutmayın. Tüm bu süre boyunca, herhangi bir yabancı dilin incelenmesi en etkilidir, çünkü beynin gerçek dönüşümüne yol açar.

● Çevreyi zenginleştirin . Öğrenme söz konusu olduğunda, bir çocuğun beyni tüm süper bilgisayarların en güçlüsüdür. Bunu aklınızda bulundurun ve ona erken yaşlardan itibaren doğru verileri sağlayın. Bunlar kelime oyunları, yapıcılar, masallar veya bulmacalar olabilir ... Çocuğunuzla ciddi sohbetler yapın, soruları (en zor olanları bile) tereddüt etmeden, “çocukça olmayan” bir kelime dağarcığı kullanarak cevaplayın, dünyanın nasıl çalıştığı hakkında konuşun. Bebeğinizin çevresini özellikle dil açısından zenginleştirerek beyninin gelişmesine ve plastisite süresinin uzamasına yardımcı olduğunuzu unutmayın.

● Tüm çocukların farklı olduğunu düşünmeyi bırakın. Her birimizin kendi bireysel öğrenme stiline sahip olduğu fikri bir efsanedir. Nörogörüntüleme çalışmaları, hepimizin aynı sinir ağlarına ve öğrenme kurallarına güvendiğimizi gösteriyor. Okuma ve matematik için sinir ağları herkes için aynıdır, artı veya eksi birkaç milimetre - kör çocuklar için bile. Öğrenmede hepimiz aynı engellerle karşılaşırız ve onları aynı şekilde aşarız. Bireysel farklılıklar varsa daha çok çocukların bilgisi, motivasyonu ve öğrenme hızları ile ilgilidir. Her çocuğun mevcut seviyesini doğru bir şekilde belirleyin - bu, en acil sorunları tanımlamanıza izin verecektir. Ancak en önemlisi, öğretmenler ve ebeveynler, tüm çocukların herkesin ihtiyaç duyduğu dil, okuryazarlık ve matematiğin temellerine hakim olmalarını sağlamalıdır.

● Dikkate dikkat edin. Dikkat, öğrenmenin anahtarıdır: sadece daha önce dikkat ve bilinç tarafından güçlendirilen bilgiler hatırlanır. Öğretmenler öğrencilerinin dikkatini çekebilmeli ve en önemli şeylere yönlendirebilmelidir. Bu, dikkat dağıtıcı unsurları dikkatlice ortadan kaldırmak anlamına gelir: bolca resimli ders kitapları ve aşırı süslü sınıflar, çocukları yalnızca asıl görevlerinden uzaklaştırır ve konsantre olmalarını engeller.

● Çocuklarda aktiviteyi, merakı, katılımı ve özerkliği teşvik edin. Pasif öğrenciler çok az şey öğrenirler. Onları aktif olmaya teşvik edin. Akıllarını merakla parlayacak ve sürekli yeni hipotezler üretecek şekilde zekalarını devreye sokun. Ancak kendi başlarına öğrenmelerini beklemeyin: yapılandırılmış bir müfredata bağlı kalın.

● Okulun her gününü eğlenceli hale getirin . Ödül sistemi, nöroplastisitenin önemli bir modülatörüdür. Etkinleştirmek için her çabayı ödüllendirin ve her dersi eğlenceli bir maceraya dönüştürün. Tüm çocuklar maddi ödüllere duyarlıdır, ancak sosyal beyinleri gülümsemeye ve cesaretlendirmeye aynı şekilde tepki verir. Kişinin kendi ilerlemesinin övülmesi ve farkındalığı, başlı başına birer ödüldür. Ayrıca, özellikle matematikte öğrenmeyi engelleyen kaygı ve stres kaynaklarından kurtulun.

● Çabayı ödüllendirin. Keyifli bir öğrenme deneyimi, zahmetsiz olmakla eş anlamlı değildir. Buna karşılık, en ilginç şeyler -okumak, matematik veya bir müzik aleti çalmak- yıllarca pratik yapmayı gerektirir. Bütün bunların zorlanmadan verildiği inancı bize acımasız bir şaka yapabilir. Bazı çocuklar, kaçınılmaz olarak, başarısız olurlarsa aptal oldukları sonucuna varırlar. Onlara tüm öğrencilerin ellerinden gelenin en iyisini yapmaları gerektiğini açıklayın - bu, başarının ana garantisidir. Sabit bir zihniyet değil, bir büyüme zihniyeti belirleyin.

● Daha derin bir düzeyde düşünmeyi teşvik edin. Beynimiz bilgiyi ne kadar derin işlerse, o kadar iyi hatırlarız. Asla yüzeysel öğrenmeyle yetinmeyin; her zaman daha derin bir anlayış arayın. Henry Roediger'in sözlerini hatırlayın : "Öğrencilerden daha fazla bilişsel çaba gerektiren öğrenme ortamını karmaşık hale getirmek , genellikle materyalin daha iyi akılda tutulmasına yol açar."

● Net hedefler belirleyin . Çocuklar en iyi öğrenme hedefi açıkça belirtildiğinde öğrenirler. Öğrenciler, bu belirli anda yaptıkları her şeyin bu hedefe götürdüğünü bilmelidir. Onlardan ne beklediğinizi açıklayın ve eldeki göreve odaklanın.

● Hataları kabul edin ve düzeltin. Zihinsel modellerimizi güncellemek için düşünce kuruluşlarımız hata mesajları alışverişinde bulunmalıdır. Bu nedenle hata, öğrenme için temel bir koşuldur. Hataları cezalandırmak yerine, çocuklara ayrıntılı ama stressiz geri bildirimler sağlayarak hataları hızla düzeltin. Education Endowment Foundation'a göre , öğretmenlerin öğrencilerine sağladığı geri bildirimin kalitesi, akademik ilerlemenin en etkili motorudur.

● Düzenli egzersiz yapın . Bir kez ezberlemek yeterli değildir - çocukların öğrendiklerini pekiştirmeleri gerekir. Ancak bu şekilde yeni bir alışkanlık otomatik, bilinçsiz ve refleksif bir karakter kazanabilir. Böyle bir rutinleştirme, nöronların prefrontal ve parietal ağlarını boşaltır. En etkili strateji, öğrenme sürecini "uzatmaktır": her gün biraz. Bu, bilgilerin kalıcı olarak belleğe yazdırılmasını sağlar.

● Öğrencilerin yeterince uyuduğundan emin olun . Uyku, öğrenme algoritmamızın önemli bir parçasıdır. Gece ve hatta gündüz uykusu sadece beyin için iyidir. Bu nedenle, çocuklarınızın uzun ve sağlıklı uyumasını sağlayın. Uyurken bilinçaltınızdan en iyi şekilde yararlanmanın basit bir püf noktası, uykuya dalmadan hemen önce çalışma materyalinizi tekrarlamaktır. Ve gençler uyku döngülerini değiştirdiğinden, onları çok erken uyandırmayın!

Sadece kendimizi daha iyi tanıyarak beynimizin donattığı güçlü algoritmalardan en iyi şekilde faydalanabileceğiz. Tüm çocuklar öğrenmenin dört sütununu bilmelidir: dikkat, aktif katılım, hata geri bildirimi ve pekiştirme. Kısaca “konsantre ol”, “derste aktif çalış”, “hatalarından ders al” ve “her gün çalış, her geceden faydalan” şeklinde formüle edilebilirler. Bunlar hepimizin uyması gereken çok basit kurallar.

geleceğin okulları

Peki, mevcut okul sistemi bilişsel ve beyin biliminin bulgularıyla nasıl uyumlu hale getirilebilir? Yeni bir ittifaka ihtiyaç var. Tıp nasıl bir biyolojik ve farmakolojik araştırma piramidine dayanıyorsa, eğitim de temel laboratuvar deneyleri ve sınıf düzeyinde araştırmalar da dahil olmak üzere ampirik araştırmalara dayanmalıdır. Eminim gelecekte de böyle olacak. Sadece öğretmenlerin, ebeveynlerin ve bilim adamlarının güçlerini birleştirerek, tüm çocuklarda bilişsel potansiyellerini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olacak merak ve öğrenme sevgisini canlandırabiliriz.

Dünyamızın geleceğini ellerinde tutan çocukları yetiştirmek en önemli görevi öğretmenlere düşmektedir. Bununla birlikte, eğitimciler genellikle bu hedefe ulaşmak için minimum kaynaklara sahiptir. Kesinlikle çok daha fazla saygıyı ve yatırımı hak ediyorlar. Günümüzde eğitimciler düzenli olarak sınırlı kaynaklar, aşırı kalabalık sınıflar, artan şiddet ve müfredatın amansız tiranlığı gibi ciddi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Şaşırtıcı bir şekilde, çoğu öğretmen öğrenme biliminde eğitim almıyor. Samimi inancımla, bu durumu acilen değiştirmeliyiz, çünkü şimdiye kadar hem beyin öğrenme algoritmaları hem de en etkili öğretim yöntemleri hakkında yeterli miktarda bilimsel veri topladık. Bu kitabın, a) öğretmen yetiştirme programlarının küresel olarak elden geçirilmesine ve b) bilişsel bilim alanındaki en iyi araçların okul ve üniversite eğitim sistemine erkenden tanıtılmasına yönelik küçük ama önemli bir adım olacağını umuyorum.

Öğretmenlerin beyin biliminin pedagojik özgürlüklerini hiçbir şekilde kısıtlamaması gerektiği konusunda hemfikir olacaklarını düşünüyorum. Aksine kitabımın amaçlarından biri de bu özgürlüğü maksimum düzeyde kullanmalarını sağlamak. Bob Dylan'ın bir keresinde dediği gibi, "Kahraman olabilecek tek kişi, özgürlüğüyle birlikte gelen sorumluluğun derecesini anlayan kişidir." Gerçek pedagojik yaratıcılık ancak mevcut en geniş strateji yelpazesini bilmekten, bunların öğrenciler üzerindeki etkisinin farkında olmaktan ve en iyilerini seçebilmekten gelebilir. Bu kitapta özetlenen ilkeler farklı pedagojik yaklaşımlarla uyumludur ve bu nedenle sınıfta pratik uygulamaları zor olmayacaktır. Öğretmenlerin yaratıcılığına güveniyorum: bence çocukların coşkusunun ana kaynağı budur.

Ayrıca geleceğin okullarında velilerin daha önemli bir rol oynaması gerekiyor. Anne ve babalar çocuğun gelişiminde ana aktörlerdir. Ev, çocukların sınıfta edindikleri bilgileri derinleştirebilecekleri ve pekiştirebilecekleri yerdir. Aile haftanın yedi günü açıktır, bu da uyku ve uyanıklık, öğrenme ve konsolidasyon dönemlerinden büyük ölçüde yararlanabilecekleri anlamına gelir. Okullar, ebeveynlerle çalışmaya daha fazla zaman ayırmalıdır, çünkü bu en etkili müdahalelerden biridir: ebeveynler, çocuklarının karşılaştıkları en ufak zorlukların bile kaçamayacağı, öğretmenlerin ve akıllı gözlemcilerin paha biçilmez müttefikleri olabilir.

Son olarak, öğretmenler ve bilim adamları arasındaki yakın etkileşim, pedagoji alanındaki pratik ve teorik gelişmelerin pekiştirilmesine olanak sağlayacaktır. Son otuz yılda bilişsel ve beyin biliminde inanılmaz ilerlemeler kaydedilmiş olsa da, eğitim araştırmaları o kadar iyi ilerlemedi. Araştırma kuruluşları, nörobilim ve nörogörüntülemeden gelişimsel bozuklukların nöropsikolojisi, bilişsel psikoloji ve eğitim sosyolojisine kadar beyin bilimi ve öğreniminin tüm dallarında büyük araştırma projelerini desteklemek için ellerinden gelenin en iyisini yapmalıdır. Laboratuvardan sınıfa geçiş göründüğü kadar kolay değil ve okullarda gerçekten tam ölçekli deneylere ihtiyacımız var. Bilişsel bilim, yenilikçi pedagojik araçların geliştirilmesine ve değerlendirilmesine yardımcı olabilir.

Tıp biyolojiye dayalı olduğundan, eğitim alanı, öğretmenleri, ebeveynleri ve bilim adamlarını daha etkili, kanıta dayalı öğrenme stratejileri için sürekli bir arayış içinde bir araya getiren sistematik ve titiz bir araştırma ekosistemine dayanmalıdır.

teşekkürler

Bu kitabı birçok kişiye borçluyum. Yirmi beş yıl önce, o zamanlar Oregon Üniversitesi'nden Michael Posner ve Bruce McCandliss, bilişsel bilimin pedagoji ve eğitimde önemli bir rol oynayabileceğine beni ikna etti. İlham aldım, Bruno Della Chiesa ve Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü'nün (OECD ) desteğiyle onlar tarafından düzenlenen birçok bilimsel toplantıya katıldım . Birkaç yıl sonra, Güney Amerikalı arkadaşlarım Marcela Peña, Cidarta Ribeiro, Mariano Sigman, Alejandro Maes ve Juan Valle Lisboa liderliği aldı ve Latin Amerika Pedagoji, Bilişsel Bilimler Okulu'nun unutulmaz yıllık toplantılarında bütün bir genç bilim insanlarını eğitti. ve Sinirbilim . Eğitim, Bilişsel ve Sinir Bilimleri için ). Bana tüm bu faaliyetlere katılma fırsatı verdikleri için onlara ve James S. McDonnell Vakfı ile liderleri John Brewer ve Susan Fitzpatrick'e sonsuza dek minnettarım.

Bu ilham verici deneyimi benimle paylaşan bir diğer kişi de eşim ve meslektaşım Ghylaine Dehan-Lambertz. Otuz iki yıldır onunla beynin gelişimini ve periyodik olarak çocuklarımızın eğitimini tartışıyoruz. Önceki sayfalarda yaptığım özenli düzeltmeler de dahil olmak üzere ona her şeyi borçlu olduğumu söylemeye gerek yok.

Geçenlerde neredeyse bir yıldönümünü kutladım: Jacques Melet ve Jean-Pierre Changer laboratuvarlarıyla işbirliği yapmaya başladığımdan bu yana otuz dört yıl geçti. Diğer yakın arkadaşlarımın ve meslektaşlarımın etkisi gibi, onların düşüncelerim üzerindeki etkisi küçümsenemez. Bunlar arasında Lucia Braga, Laurent Cohen, Naama Friedman, Véronique Izar, Regine Kolinsky, José Morais, Lionel Naccache, Christophe Pallier, Mariano Sigman, Elizabeth Spelke, Josh Tenenbaum var.

Zihin, beyin ve pedagoji alanındaki araştırmalarıma devam etmem için beni aktif olarak teşvik eden sevgili arkadaşım Antonio Battro'ya teşekkür ederim. Beni inanılmaz bir sanatçı olan Niko ile tanıştıran ve resimlerinin bazılarının bu kitapta yeniden üretilmesine nezaketle izin veren oydu.

Yoshua Bengio, Alain Schedotal, Guillaume Dean ve David Dean, Molly Dillon, Jessica Dubois, György Gergely, Eric Knudsen, Leah Krubitzer, Bruce McCandliss, Josh Tenenbaum, Fei Xu ve Robert Zatorre'ye araştırmalarını kullanmama izin verdikleri için teşekkürler.

Ayrıca, yıllar boyunca araştırmamı destekleyen tüm kurumlara, özellikle Ulusal Sağlık ve Tıbbi Araştırma Enstitüsü'ne ( Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, INSERM ), Atom Enerjisi ve Alternatif Komiserliği'ne teşekkür etmek istiyorum. Enerji Kaynakları ( Comissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives, CEA ), Collège de France , Université Paris-Sud , Avrupa Araştırma Konseyi ( ERC ), Bettencourt Schueller Vakfı vakfı ). Onlar sayesinde her zaman parlak ve enerjik öğrenciler ve meslektaşlarım tarafından kuşatıldım. Birçoğu burada isimlerini listeleyemeyecek kadar çok, ancak kendilerini aşağıdaki uzun yayın listesinde bulacakları kesin. Pedagojik programlar ve müdahaleler geliştirdiğim Anna Wilson, Dror Dotan ve Cassandra Pottier-Watkins'den özel olarak bahsetmek gerekir.

Fransa Milli Eğitim Bakanı Jean-Michel Blanquet, bana ilk Bilimsel Konseyinin başkanlığını teklif etme onurunu verdi. Ona kalbimin derinliklerinden teşekkür ediyorum. Esther Duflo, Michel Fayol, Marc Guergan, Caroline Guron, Elena Pasquinelli, Frank Ramus, Elizabeth Spelke ve Joe Ziegler dahil olmak üzere Konsey'in tüm üyelerine ve ayrıca Genel Sekreter Nelson Vallejo-Gomez'e bağlılıkları ve her şey için minnettarım. öğretmişler.

Viking Yayınevi'ndeki editörlerimin titiz bakışlarından ve düzeltmelerinden yararlandı : Wendy Wolfe ve Theresia Sisel. Tabii ki, ajanlarım John ve Brockman Inc.'den Max'in yardımı olmadan bu onların eline geçmeyecekti . Desteğiniz ve değerli geri bildiriminiz için teşekkür ederiz.

Yollingup, Avustralya, 7 Nisan 2019

bibliyografya

Abboud, S., Maidenbaum, S., Dehaene, S., & Amedi, A. (2015). Körlerde sayı biçiminde bir alan. Doğa İletişimi , 6, 6026.

Adibpour, P., Dubois, J. ve Dehaene-Lambertz, G. (2018). Bebeklik döneminde yüzlerin sağ fakat sol hemisferik ayrımı. Doğa İnsan Davranışı , 2(1), 67-79.

Ahissar, M., & Hochstein, S. (1993). Erken algısal öğrenmenin dikkatli kontrolü. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 90(12), 5718-5722.

Almas, AN, Degnan, KA, Radulescu, A., Nelson, CA, Zeanah, CH ve Fox, NA (2012). Erken müdahalenin etkileri ve beyin aktivitesinin 8 yaşında kurumsallaşmış çocukların sosyal becerileri üzerindeki düzenleyici etkileri. Proceedings of the National Academy of Sciences , 109 Ek 2, 17228-17231.

Amalric, M. ve Dehaene, S. (2016). Uzman matematikçilerde ileri matematik için beyin ağlarının kökenleri. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 113(18), 4909-4917.

Amalric, M. ve Dehaene, S. (2017). Matematiksel bilgi için kortikal devreler: Beynin anlamsal ağları içinde büyük bir alt bölüm için kanıt. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 373(1740), 20160515.

Amalric, M., Denghien, I., & Dehaene, S. (2017). Matematiksel gelişimde görsel deneyimin rolü üzerine: Kör matematikçilerden kanıtlar. Gelişimsel Bilişsel Sinirbilim , 30, 314-323.

Amalric, M., Wang, L., Pica, P., Figueira, S., Sigman, M., & Dehaene, S. (2017). Geometrinin dili: İnsan yetişkinlerinde ve okul öncesi çocuklarında geometrik ilkellerin ve kuralların hızlı kavranması. PLOS Hesaplamalı Biyoloji , 13(1), e1005273.

Amedi, A., Raz, N., Pianka, P., Malach, R., & Zohary, E. (2003). Erken 'görsel' korteks aktivasyonu, körlerde üstün sözlü hafıza performansı ile ilişkilidir. Doğa Sinirbilimi , 6(7), 758–766.

Amerikan Pediatri Akademisi. (2014). Ergenler için okula başlama saatleri. Pediatri , 134(3), 642-649.

Amunts, K., Lenzen, M., Friederici, A.D., Schleicher, A., Morosan, P., Palomero-Gallagher, N., & Zilles, K. (2010). Broca bölgesi: Yeni organizasyon ilkeleri ve çoklu alıcı haritalama. PLOS Biyoloji , 8(9), e1000489.

Amunts, K. ve Zilles, K. (2015). Brodmann'ın ötesinde insan beyninin mimari haritası. Nöron , 88(6), 1086-1107.

Anderson, R.C., Wilson, P.T. ve Fielding, L.G. (1988). Okumada büyüme ve çocukların okul dışında zamanlarını nasıl geçirdikleri. Reading Research Quarterly , 23(3), 285–303.

Ansari, D. ve Dhital, B. (2006). Sembolik olmayan büyüklük işleme sırasında intraparietal sulkus aktivasyonunda yaşa bağlı değişiklikler: Olayla ilgili fonksiyonel bir manyetik rezonans görüntüleme çalışması. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 18(11), 1820–1828.

Antony, JW, Gobel, EW, O'Hare, JK, Reber, PJ ve Paller, KA (2012). Uyku sırasında ipucu hafızanın yeniden etkinleştirilmesi, beceri öğrenimini etkiler. Doğa Sinirbilimi , 15(8), 1114-1116.

Arnould, L. (1900). Hapishanede Une âme: Histoire de l'éducation d'une aveugle-sourde-muette de naissance . Paris: Oudin.

Arzi, A., Shedlesky, L., Ben-Shaul, M., Nasser, K., Oksenberg, A., Hairston, I.S., & Sobel, N. (2012). İnsanlar uyku sırasında yeni bilgiler öğrenebilirler. Doğa Sinirbilimi , 15(10), 1460-1465.

Ashcraft, MH (2002). Matematik kaygısı: Kişisel, eğitimsel ve bilişsel sonuçlar. Psikoloji Biliminde Güncel Yönler , 11(5), 181–185.

Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, GJ, Buschkuehl, M., & Jaeggi, SM (2015). Çalışma belleği eğitimi ile akışkan zekanın geliştirilmesi: Bir meta-analiz. Psikonomik Bülten ve İnceleme , 22(2), 366-377.

Auble, PM ve Franks, JJ (1978). Anlamaya yönelik çabanın hatırlamaya etkisi. Hafıza ve Biliş , 6(1), 20–25.

Auble, PM, Franks, JJ ve Soraci, SA (1979). Anlamaya yönelik çaba: Detaylandırma mı yoksa "aha" mı? Hafıza ve Biliş , 7(6), 426–434.

Avior, G., Fishman, G., Leor, A., Sivan, Y., Kaysar, N., & Derowe, A. (2004). Obstrüktif uyku apne sendromu olan çocuklarda Dikkat Değişkenleri Testi (TOVA) ile ölçülen tonsillektomi ve adenoidektominin dikkatsizlik ve dürtüsellik üzerindeki etkisi. Kulak Burun Boğaz , 131(4), 367-371.

Bahdanau, D., Cho, K. ve Bengio, Y. (2014). Ortaklaşa hizalamayı ve tercüme etmeyi öğrenerek sinirsel makine çevirisi. arxiv.org/abs/1409.0473.

Baillargeon, R. ve DeVos, J. (1991). Küçük bebeklerde nesne kalıcılığı: Daha fazla kanıt. Çocuk Gelişimi , 62(6), 1227–1246.

Baillargeon, R., Needham, A. ve DeVos, J. (1992). Küçük bebeklerin destekle ilgili sezgilerinin gelişimi. Erken Gelişim ve Ebeveynlik , 1(2), 69-78.

Baldwin, D.A., Markman, E.M., Bill, B., Desjardins, R.N., Irwin, J.M., & Tidball, G. (1996). Bebeklerin kelime-nesne ilişkileri kurmak için sosyal bir kritere güvenmeleri. Çocuk Gelişimi , 67(6), 3135–3153.

Balsam, P.D. ve Gallistel, C.R. (2009). İlişkisel öğrenmede zamansal haritalar ve bilgilendiricilik. Sinirbilimlerde Eğilimler , 32(2), 73-78.

Banino, A., Barry, C., Uria, B., Blundell, C., Lillicrap, T., Mirowski, P., Kumaran, D. (2018). Yapay ajanlarda ızgara benzeri temsiller kullanan vektör tabanlı navigasyon. Doğa , 557(7705), 429-433.

Bao, S., Chan, VT ve Merzenich, MM (2001). Ventral tegmental dopamin nöronlarının aktivitesi ile indüklenen kortikal yeniden şekillenme. Doğa , 412(6842), 79-83.

Bavelier, D., Green, C.S., Han, D.H., Renshaw, P.F., Merzenich, M.M., & Gentile, D.A. (2011). Video oyunlarında beyin. Doğa İncelemeleri Sinirbilim , 12(12), 763–768.

Beckers, T., Miller, R.R., De Houwer, J. ve Urushihara, K. (2006). Akıl yürüten fareler: Pavlovian hayvan koşullandırmasında ileri engelleme, nedensel çıkarımın kısıtlamalarına duyarlıdır. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 135(1), 92–102.

Bedny, M. (2017). Bilişsel olarak pluripotent bir korteks için körlüğün kanıtı. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 21(9), 637-648.

Bedny, M., Pascual-Leone, A., Dodell-Feder, D., Fedorenko, E., & Saxe, R. (2011). Doğuştan kör yetişkinlerin oksipital korteksinde dil işleme. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 108(11), 4429-4434.

Behne, T., Carpenter, M., Call, J., & Tomasello, M. (2005). İsteksizliğe karşı isteksiz: Bebeklerin kasıtlı eylem anlayışı. Gelişim Psikolojisi , 41(2), 328-337.

Bekinschtein, T.A., Dehaene, S., Rohaut, B., Tadel, F., Cohen, L., & Naccache, L. (2009). İşitsel düzenliliklerin bilinçli işlenmesinin sinirsel imzası. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 106(5), 1672-1677.

Belle, M., Godefroy, D., Couly, G., Malone, SA, Collier, F., Giacobini, P., & Chédotal, A. (2017). Erken insan gelişiminin üç boyutlu görselleştirilmesi ve analizi. Hücre , 169(1), 161-173.

Bendor, D. ve Wilson, M.A. (2012). Uyku sırasında hipokampal tekrar içeriğinin önyargılı olması. Doğa Sinirbilimi , 15(10), 1439-1444.

Berens, AE ve Nelson, CA (2015). Erken dönem sıkıntı bilimi: Korunmasız çocukların bakımında büyük kurumların rolü var mı? Lancet , 386(9991), 388–398.

Bergman-Nutley, S. ve Klingberg, T. (2014). İşleyen bellek eğitiminin işleyen bellek, aritmetik ve yönergeleri takip etme üzerine etkisi. Psikolojik Araştırma , 78(6), 869-877.

Berkes, P., Orbán, G., Lengyel, M., & Fiser, J. (2011). Kendiliğinden kortikal aktivite, çevrenin optimal bir iç modelinin ayırt edici özelliklerini ortaya çıkarır. Bilim , 331(6013), 83-87.

Bermudez, P., Lerch, JP, Evans, AC ve Zatorre, RJ (2009). Kortikal kalınlık ve voksel bazlı morfometri ile ortaya konan müzisyenliğin nöroanatomik bağıntıları. Serebral Korteks , 19(7), 1583-1596.

Bernal, S., Dehaene-Lambertz, G., Millotte, S., & Christophe, A. (2010). İki yaşındakiler, sözdizimsel yapıyı çevrimiçi olarak hesaplar. Gelişim Bilimi , 13(1), 69-76.

Bessa, C., Maciel, P. ve Rodrigues, AJ (2013). Nörogelişimsel bozuklukların altında yatan hücresel ve moleküler mekanizmaları deşifre etmek için C. elegans'ı kullanmak . Moleküler Nörobiyoloji , 48(3), 465-489.

Bevins, R.A. (2001). Yenilik arayışı ve ödül: Yüksek riskli davranışların incelenmesi için çıkarımlar. Psikoloji Biliminde Güncel Yönler , 10(6), 189–193.

Bialystok, E., Craik, F.I.M., Green, D.W. ve Gollan, T.H. (2009). İki dilli zihinler. Kamu Yararına Psikolojik Bilim , 10(3), 89-129.

Binder, JR, Medler, D.A., Westbury, C.F., Liebenthal, E., & Buchanan, L. (2006). İnsan sol fusiform girusunun sublexical ortografik yapıya ayarlanması. NeuroImage, 33(2), 739–748.

Blair, C. ve Raver, C.C. (2014). Nörobilişsel ve nöroendokrin işlevin değiştirilmesi yoluyla başarı açığının kapatılması: Anaokulundaki çocukların eğitimine yönelik yenilikçi bir yaklaşımın küme randomize kontrollü denemesinden elde edilen sonuçlar. PLOS BİR , 9(11), e112393.

Blair, KP, Rosenberg-Lee, M., Tsang, JM, Schwartz, DL ve Menon, V. (2012). Doğal sayıların ötesinde: Parietal kortekste negatif sayı gösterimi. İnsan Sinirbiliminde Sınırlar , 6, 7.

Bliss, TV ve Lomo, T. (1973). Delici yolun uyarılmasının ardından anestezi uygulanmış tavşanın dentat bölgesinde sinaptik iletimin uzun süreli güçlenmesi. Fizyoloji Dergisi , 232(2), 331–356.

Bock, AS, Binda, P., Benson, NC, Bridge, H., Watkins, KE ve Fine, I. (2015). Retina girdisi ve görsel deneyimin yokluğunda dinlenme durumundaki retinotopik organizasyon. Nörobilim Dergisi, 35(36), 12366–12382.

Bonawitz, E., Shaft, P., Gweon, H., Goodman, N.D., Spelke, E., & Schulz, L. (2011). Pedagojinin iki ucu keskin kılıcı: Talimat, kendiliğinden keşif ve keşfi sınırlar. Biliş , 120(3), 322–330.

Bond, R., & Smith, PB (1996). Kültür ve uygunluk: Asch'in (1952b, 1956) çizgi yargı görevini kullanan çalışmaların bir meta-analizi. Psikolojik Bülten , 119(1), 111–137.

Borst, G., Poirel, N., Pineau, A., Cassotti, M., & Houdé, O. (2013). Okul çağındaki çocuklar ve yetişkinlerde Piaget benzeri bir sınıfa dahil etme görevinde engelleyici kontrol etkinliği: Gelişimsel bir olumsuz hazırlama çalışması. Gelişim Psikolojisi , 49(7), 1366-1374.

Bouhali, F., Thiebaut de Schotten, M., Pinel, P., Poupon, C., Mangin, J.-F., Dehaene, S., & Cohen, L. (2014). Görsel kelime form alanının anatomik bağlantıları. Nörobilim Dergisi , 34(46), 15402-15414.

Bradley, MM, Costa, VD, Ferrari, V., Codispoti, M., Fitzsimmons, JR, & Lang, PJ (2015). Doğal sahnelerin dağıtılmış ve toplu tekrarlarını görüntüleme: Kendiliğinden geri alma ve bakım. İnsan Beyni Haritalaması , 36(4), 1381-1392.

Braga, LW, Amemiya, E., Tauil, A., Sugueida, D., Lacerda, C., Klein, E., … Dehaene, S. (2017). İşlevsel MRI ile yetişkin okuryazarlık kazanımını izleme: Tek vaka çalışması. Zihin, Beyin ve Eğitim, 11(3), 121–132.

Brewer, JB, Zhao, Z., Desmond, JE, Glover, GH ve Gabrieli, JD (1998). Hatıralar yapmak: Görsel deneyimin ne kadar iyi hatırlanacağını tahmin eden beyin aktivitesi. Bilim , 281(5380), 1185–1187.

Brodmann, K. (1909). Vergleichende Lokalisationslehre der Grosshirnrinde [ Serebral kortekste lokalizasyon ]. Leipzig: Barth.

Bromberg-Martin, ES ve Hikosaka, O. (2009). Orta beyin dopamin nöronları, yaklaşan ödüller hakkında önceden bilgi almak için tercih sinyali verir. Nöron , 63(1), 119-126.

Bruce, DJ, Evans, C.R., Fenwick, PBC ve Spencer, V. (1970). Yavaş Dalga Uykusu Sırasında Yeni Sözel Materyal Sunmanın Etkisi. Doğa , 25(5235), 873.

Brun, VH, Leutgeb, S., Wu, H.-Q., Schwarcz, R., Witter, MP, Moser, EI ve Moser, M.-B. (2008). Entorinal korteksten doğrudan girdi lezyonundan sonra CA1'de bozulmuş uzamsal temsil. Nöron , 57(2), 290-302.

Buon, M., Jacob, P., Margules, S., Brunet, I., Dutat, M., Cabrol, D., & Dupoux, E. (2014). Dost yada düşman? İnsan etkileşimlerinin erken sosyal değerlendirmesi. PLOS BİR , 9(2), e88612.

Butler, AC, Karpicke, JD ve Roediger, HL (2008). Üstbilişsel bir hatayı düzeltme: Geri bildirim, düşük güvene sahip doğru yanıtların kalıcılığını artırır. Deneysel Psikoloji Dergisi : Öğrenme, Hafıza ve Biliş, 34(4), 918–928.

Butterworth, B. (2010). Temel sayısal kapasiteler ve diskalkulinin kökenleri. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 14(12), 534–541.

Byers-Heinlein, K. ve Werker, JF (2009). Tek dilli, iki dilli, üç dilli: Bebeklerin dil deneyimi, bir kelime öğrenme buluşsal yönteminin gelişimini etkiler. Gelişim Bilimi , 12(5), 815-823.

Callan, D.E. ve Schweighofer, N. (2010). Açık sözlü anlamsal kodlamadaki boşluk etkisinin sinirsel bağıntıları, yetersiz işlem teorisini destekler. İnsan Beyni Haritalama , 31(4), 645–659.

Campbell, F.A., Pungello, E.P., Burchinal, M., Kainz, K., Pan, Y., Wasik, B.H., Ramey, C.T. (2012). Erken çocukluk eğitim programının bir fonksiyonu olarak yetişkin çıktıları: Bir Abecedarian Projesi takibi. Gelişim Psikolojisi , 48(4), 1033-1043.

Campbell, F., Conti, G., Heckman, JJ, Moon, SH, Pinto, R., Pungello, E., & Pan, Y. (2014). Erken çocukluk yatırımları yetişkin sağlığını önemli ölçüde artırır. Bilim , 343(6178), 1478-1485.

Cantlon, JF, Brannon, EM, Carter, EJ ve Pelphrey, KA (2006). Yetişkinlerde ve 4 yaşındaki çocuklarda sayısal işlemenin fonksiyonel görüntülemesi. PLOS Biyoloji , 4(5), e125.

Cantlon, JF ve Li, R. (2013). Susam Sokağı'nın doğal olarak izlenmesi sırasındaki sinirsel aktivite, erken çocukluk dönemindeki test puanlarını istatistiksel olarak tahmin eder. PLOS Biyoloji , 11(1), e1001462.

Cardoso-Leite, P. ve Bavelier, D. (2014). Video oyunu, dikkat ve öğrenme: Dikkatin gelişimi nasıl şekillendirilir ve öğrenmeyi nasıl etkiler? Nörolojide Güncel Görüş , 27(2), 185–191.

Carey, S. ve Bartlett, E. (1978). Tek bir yeni kelime edinmek. Çocuk Dil Gelişimi Üzerine Makaleler ve Raporlar , 15, 17–29.

Caroni, P., Donato, F. ve Muller, D. (2012). Öğrenme üzerine yapısal plastisite: Düzenleme ve fonksiyonlar. Nature Reviews Neuroscience , 13(7), 478–490.

Carreiras, M., Seghier, M.L., Baquero, S., Estevez, A., Lozano, A., Devlin, JT, & Price, CJ (2009). Okuryazarlık için anatomik bir imza. Doğa , 461(7266), 983-986.

Carrier, M. ve Pashler, H. (1992). Geri almanın elde tutma üzerindeki etkisi. Hafıza ve Biliş , 20(6), 633-642.

Castles, A., Rastle, K., & Nation, K. (2018). Okuma savaşlarını sona erdirmek: Acemiden uzmana okuma kazanımı. Kamu Yararına Psikolojik Bilim , 19(1), 5-51.

Castro-Caldas, A., Petersson, KM, Reis, A., Stone-Elander, S., & Ingvar, M. (1998). Okuma yazma bilmeyen beyin: Çocuklukta okumayı ve yazmayı öğrenmek, yetişkin beyninin işlevsel organizasyonunu etkiler. Beyin , 121(6), 1053-1063.

Cepeda, NJ, Coburn, N., Rohrer, D., Wixted, JT, Mozer, MC, & Pashler, H. (2009). Dağıtılmış uygulamayı optimize etme: Teorik analiz ve pratik çıkarımlar. Deneysel Psikoloji , 56(4), 236-246.

Cepeda, NJ, Pashler, H., Vul, E., Wixted, JT ve Rohrer, D. (2006). Sözlü hatırlama görevlerinde dağıtılmış uygulama: Bir inceleme ve nicel sentez. Psikolojik Bülten , 132(3), 354–380.

Cesana-Arlotti, N., Martín, A., Téglás, E., Vorobyova, L., Cetnarski, R., & Bonatti, LL (2018). Preverbal insan bebeklerde mantıksal akıl yürütmenin öncüleri. Bilim , 359(6381), 1263–1266.

Chafee, M.V. (2013). Parietal korteksteki kategoriler için bir skaler sinir kodu: Bilişsel değişkenleri "daha fazla" veya "daha az" olarak temsil etme. Nöron , 77(1), 7–9.

Chakraborty, M. ve Jarvis, E.D. (2015). Beyin yolu çoğaltması ile beyin evrimi. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 370(1684), 20150056.

Chang, CHC, Pallier, C., Wu, D.H., Nakamura, K., Jobert, A., Kuo, W.-J., & Dehaene, S. (2015). İnsan görsel sisteminin harf ve çizgi konfigürasyonlarının istatistiklerine uyarlanması. NeuroImage , 120, 428–440.

Chao, ZC, Takaura, K., Wang, L., Fujii, N., & Dehaene, S. (2018). Primat beyninde hiyerarşik tahmin ve tahmin hatası için büyük ölçekli kortikal ağlar. Nöron , 100(5), 1252-1266.

Chen, Z. ve Wilson, M.A. (2017). Uyku sırasında hafızanın sinirsel kodlarını deşifre etmek. Sinirbilimlerde Eğilimler , 40(5), 260–275.

Chiao, JY (2010). Türler arasında sosyal statü hiyerarşisinin sinirsel temeli. Nörobiyolojide Güncel Görüş , 20(6), 803-809.

Cho, K., Courville, A. ve Bengio, Y. (2015). Dikkate dayalı kodlayıcı-kod çözücü ağlarını kullanarak multimedya içeriğini tanımlama. Çoklu Ortamda IEEE İşlemleri , 17(11), 1875–1886.

Chun, M.M. ve Marois, R. (2002). Görsel dikkatin karanlık yüzü. Nörobiyolojide Güncel Görüş , 12(2), 184–189.

Clark, EV (1988). Kontrast mantığı üzerine. Çocuk Dili Dergisi , 15(2), 317–335.

Claro, S., Paunesku, D. ve Dweck, C.S. (2016). Büyüme zihniyeti, yoksulluğun akademik başarı üzerindeki etkilerini yumuşatır. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 113(31), 8664-8668.

Cohen, L., Dehaene, S., McCormick, S., Durant, S., & Zanker, JM (2016). Saf alexia'dan iyileşmenin beyin mekanizmaları: Çoklu boylamsal taramalarla tek bir vaka çalışması. Nöropsikoloji , 91, 36-49.

Cohen, L., Dehaene, S., Vinckier, F., Jobert, A., & Montavont, A. (2008). Normal ve bozulmuş kelimeleri okuma: Dorsal ve ventral görsel yolların katkısı. NeuroImage , 40(1), 353–366.

Conel, J.L. (1939-67). İnsan serebral korteksinin doğum sonrası gelişimi (Cilt 1–8). Cambridge, MA: Harvard University Press.

Constantinescu, AO, O'Reilly, JX ve Behrens, TEJ (2016). Grid benzeri bir kodla insanlarda kavramsal bilgiyi organize etmek. Bilim , 352(6292), 1464–1468.

Corallo, G., Sackur, J., Dehaene, S., & Sigman, M. (2008). İç gözlemle ilgili sınırlar: İkili görev darboğazı sırasında çarpık öznel zaman. Psikoloji Bilimi , 19(11), 1110-1117.

Cortese, S., Brown, T.E., Corkum, P., Gruber, R., O'Brien, L.M., Stein, M., … Owens, J. (2013). Dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu olan gençlerde uyku sorunlarının değerlendirilmesi ve yönetimi. Amerikan Çocuk ve Ergen Psikiyatrisi Akademisi Dergisi , 52(8), 784-796.

Costa, A. ve Sebastián-Gallés, N. (2014). İki dilli deneyim beyni nasıl şekillendirir? Doğa İncelemeleri Sinirbilim , 15(5), 336–345.

Courchesne, E., Pierce, K., Schumann, CM, Redcay, E., Buckwalter, J.A., Kennedy, D.P., & Morgan, J. (2007). Otizmde erken beyin gelişiminin haritalanması. Nöron , 56(2), 399–413.

Courtney, SM, Ungerleider, LG, Keil, K., & Haxby, JV (1997). İnsan çalışma belleği için dağıtılmış bir sinir sisteminde geçici ve sürekli aktivite. Doğa , 386(6625), 608-611.

Craik, FIM ve Tulving, E. (1975). İşlem derinliği ve kelimelerin epizodik bellekte tutulması. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 104(3), 268–294.

Csibra, G. ve Gergely, G. (2009). doğal pedagoji. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 13(4), 148–153.

Çukur, T., Nishimoto, S., Huth, A.G., & Gallant, JL (2013). Doğal görme sırasındaki dikkat, insan beynindeki anlamsal temsili çarpıtır. Doğa Sinirbilimi , 16(6), 763-770.

Curran, T., Tucker, D.M., Kutas, M., & Posner, M.I. (1993). N400'ün topografyası: Semantik beklentiyi yansıtan beyin elektriksel aktivitesi. Elektroensefalografi ve Klinik Nörofizyoloji , 88(3), 188–209.

Cyr, M. ve Shi, R. (2013). Bebeklerde soyut gramer kategorizasyonunun gelişimi. Çocuk Gelişimi , 84(2), 617–629.

Darki, F., Peyrard-Janvid, M., Matsson, H., Kere, J., & Klingberg, T. (2012). Üç disleksi duyarlılık geni, DYX1C1, DCDC2 ve KIAA0319, temporo-parietal beyaz cevher yapısını etkiler. Biyolojik Psikiyatri , 72(8), 671-676.

Deen, B., Richardson, H., Dilks, DD, Takahashi, A., Keil, B., Wald, LL, Saxe, R. (2017). İnsan bebeklerde üst düzey görsel korteksin organizasyonu. Doğa İletişimi , 8, 13995.

Dehaene, S. (2003). Weber-Fechner yasasının sinirsel temeli: Logaritmik bir zihinsel sayı doğrusu. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 7(4), 145–147.

Dehaene, S. (2005). Okuma ve aritmetik için insan kortikal devrelerinin evrimi: "nöronal geri dönüşüm" hipotezi. // S. Dehaene, J.-R. Duhamel, M. D. Hauser ve G. Rizzolatti (Eds.), From Maymun Beyinden İnsan Beynine (s. 133-157). Cambridge, MA: MIT Basını.

Dehaene, S. (2007). semboller ve temsiller // P. Haggard, Y. Rossetti ve M. Kawato (Eds.), Dikkat ve performans XXII: Yüksek bilişin sensorimotor temelleri (s. 527–574). Cambridge, MA: Harvard University Press.

Dehaene, S. (2009). Beyinde okuma: Nasıl okuduğumuzun yeni bilimi . New York, NY: Penguen Grubu.

Dehaene, S. (2011). Sayı duyusu: Zihin matematiği nasıl yaratır (2. baskı). New York, NY: Oxford University Press.

Dehaene, S. (2014). Bilinç ve beyin . New York, NY: Penguen Grubu.

Dehaene, S. ve Akhavein, R. (1995). Sayı işlemede dikkat, otomatiklik ve temsil seviyeleri. Deneysel Psikoloji Dergisi: Öğrenme, Bellek ve Biliş , 21(2), 314-326.

Dehaene, S., Bossini, S. ve Giraux, P. (1993). Parite ve sayısal büyüklüğün zihinsel temsili. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 122(3), 371-396.

Dehaene, S. ve Changeux, JP (2011). Bilinçli işlemeye deneysel ve teorik yaklaşımlar. Nöron , 70(2), 200–227.

Dehaene, S., Changeux, JP, Naccache, L., Sackur, J., & Sergent, C. (2006). Bilinçli, önbilinçli ve bilinçaltı işleme: Test edilebilir bir sınıflandırma. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 10(5), 204–211.

Dehaene, S. ve Cohen, L. (2007). Kortikal haritaların kültürel geri dönüşümü. Nöron , 56(2), 384-398.

Dehaene, S., Cohen, L., Morais, J., & Kolinsky, R. (2015). Okuryazar olmayan ila okuryazar: Okuma ediniminin neden olduğu davranışsal ve beyin değişiklikleri. Doğa İncelemeleri Sinirbilim , 16(4), 234–244.

Dehaene, S., Cohen, L., Sigman, M. ve Vinckier, F. (2005). Yazılı kelimelerin sinirsel kodu: Bir öneri. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 9(7), 335-341.

Dehaene, S., Dupoux, E. ve Mehler, J. (1990). Sayısal karşılaştırma dijital midir? İki basamaklı sayı karşılaştırmasında analojik ve sembolik etkiler. Deneysel Psikoloji Dergisi: İnsan Algısı ve Performansı , 16(3), 626-641.

Dehaene, S., Izard, V., Pica, P., & Spelke, E. (2006). Bir Amazon yerli grubunda temel geometri bilgisi. Bilim , 311(5759), 381-384.

Dehaene, S., Izard, V., Spelke, E., & Pica, P. (2008). log mu yoksa lineer mi? Batı ve Amazon yerli kültürlerinde sayı ölçeğinin farklı sezgileri. Bilim , 320(5880), 1217–1220.

Dehaene, S., Jobert, A., Naccache, L., Ciuciu, P., Poline, J.-B., Le Bihan, D., & Cohen, L. (2004). Harf bağlama ve maskeli kelimelerin değişmez tanınması: Davranışsal ve beyin görüntüleme kanıtları. Psikolojik Bilim , 15(5), 307-313.

Dehaene, S., Kerszberg, M., & Changeux, JP (1998). Zahmetli bilişsel görevlerde küresel bir çalışma alanının nöronal bir modeli. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 95(24), 14529–14534.

Dehaene, S., Lau, H. ve Kouider, S. (2017). Bilinç nedir ve makineler buna sahip olabilir mi? Bilim , 358(6362), 486-492.

Dehaene, S. ve Marques, JF (2002). Bilişsel sinirbilim: Fiyat tahmininde skaler değişkenlik ve euroya geçişin bilişsel sonuçları. Çeyrek Deneysel Psikoloji Dergisi , 55(3), 705-731 .

Dehaene, S., Meyniel, F., Wacongne, C., Wang, L., & Pallier, C. (2015). Dizilerin sinirsel temsili: Geçiş olasılıklarından cebirsel kalıplara ve dilsel ağaçlara. Nöron , 88(1), 2–19.

Dehaene, S. ve Naccache, L. (2001). Bilişsel bir bilinç sinirbilimine doğru: Temel kanıtlar ve bir çalışma alanı çerçevesi. Biliş , 79(1–2), 1–37.

Dehaene, S., Naccache, L., Cohen, L., Le Bihan, D., Mangin, J.-F., Poline, J.-B., & Rivière, D. (2001). Kelime maskeleme ve bilinçsiz tekrar hazırlamanın serebral mekanizmaları. Doğa Sinirbilimi , 4(7), 752–758.

Dehaene, S., Pegado, F., Braga, L.W., Ventura, P., Nunes Filho, G., Jobert, A., Cohen, L. (2010). Okumayı öğrenmek, görme ve dil için kortikal ağları nasıl değiştirir? Bilim , 330(6009), 1359-1364.

Dehaene-Lambertz, G., Dehaene, S. ve Hertz-Pannier, L. (2002). Bebeklerde konuşma algısının fonksiyonel nörogörüntülemesi. Bilim , 298(5600), 2013–2015.

Dehaene-Lambertz, G., Hertz-Pannier, L., Dubois, J., Meriaux, S., Roche, A., Sigman, M., & Dehaene, S. (2006). Preverbal bebeklerde cümlelerin sunumu sırasında perisilvian aktivasyonunun fonksiyonel organizasyonu. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 103(38), 14240-14245.

Dehaene-Lambertz, G., Monzalvo, K. ve Dehaene, S. (2018). Görsel kelime formunun ortaya çıkışı: Okuma edinimi sırasında kategoriye özgü ventral görsel alanların boyuna evrimi. PLOS Biyoloji , 16(3), e2004103.

Dehaene-Lambertz, G. ve Spelke, E.S. (2015). İnsan beyninin bebekliği. Nöron , 88(1), 93-109.

de Lavilleon, G., Lacroix, MM, Rondi-Reig, L., & Benchenane, K. (2015). Uyku sırasında açık bellek oluşturma, navigasyonda yer hücrelerinin nedensel bir rolünü gösterir. Natura Sinirbilim , 18(4), 493-495.

Denison, S. ve Xu, F. (2010). 11 aylık bebekler tarafından istatistiksel çıkarımda fiziksel kısıtlamaların entegre edilmesi. Bilişsel Bilim , 34(5), 885-908.

Dennett, DC (1995). Darwin'in tehlikeli fikri: Evrim ve hayatın anlamları . New York, NY: Simon ve Schuster.

Desimone, R., & Duncan, J. (1995). Seçici görsel dikkatin sinirsel mekanizmaları. Sinirbilimin Yıllık İncelemesi , 18, 193–222.

D'Esposito, M. ve Grossman, M. (1996). Yürütücü işlev ve çalışma belleğinin fizyolojik temeli. Sinirbilimci , 2(6), 345–352.

Diamond, A. ve Doar, B. (1989). İnsan bebeklerinin frontal korteks fonksiyonunun bir ölçüsü üzerindeki performansı, gecikmiş yanıt görevi. Gelişimsel Psikobiyoloji , 22(3), 271–294.

Diamond, A., & Goldman-Rakic, PS (1989). Piaget'nin AB görevinde insan bebekleri ve al yanaklı maymunların karşılaştırılması: Dorsolateral prefrontal kortekse bağımlılık kanıtı. Deneysel Beyin Araştırması , 74(1), 24-40.

Diamond, A. ve Lee, K. (2011). 4 ila 12 yaş arası çocuklarda yürütücü işlev gelişimine yardımcı olduğu gösterilen müdahaleler. Bilim , 333(6045), 959-964.

Diekelmann, S. ve Born, J. (2010). Uykunun hafıza işlevi. Nature Review Neuroscience, 11(2), 114–126.

Diester, I. ve Nieder, A. (2007). Prefrontal korteksteki işaretler ve sayısal kategoriler arasındaki anlamsal ilişkiler. PLOS Biyoloji , 5(11), e294.

Diester, I. ve Nieder, A. (2010). Sayısal değerler, maymunlarda ilişkili işaretler üzerinde anlamsal bir iz bırakır. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 22(1), 174-183.

Ditz, HM ve Nieder, A. (2015). Korvid ötücü kuş uçbeyindeki görsel öğelerin sayısına seçici nöronlar. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 112(25), 7827-7832.

Doeller, C.F., Barry, C. ve Burgess, N. (2010). Bir insan hafıza ağındaki ızgara hücreleri için kanıt. Doğa , 463(7281), 657-661.

Donato, F., Rompani, S.B. ve Caroni, P. (2013). Parvalbumin eksprese eden sepet hücre ağı plastisitesi, deneyimin neden olduğu yetişkin öğrenmesini düzenler. Doğa , 504(7479), 272–276.

Draganski, B., Gaser, C., Busch, V., Schuierer, G., Bogdahn, U., & May, A. (2004). Nöroplastisite: Eğitimin neden olduğu gri maddedeki değişiklikler. Doğa , 427(6972), 311-312.

Dubois, J., Dehaene-Lambertz, G., Perrin, M., Mangin, J.-F., Cointepas, Y., Duchesnay, E., … Hertz-Pannier, L. (2007). Sağlıklı bebeklerde beyaz cevher demetlerinin erken olgunlaşmasının uyumsuzluğu: Kantitatif işaretler, difüzyon tensör görüntüleme ile noninvaziv olarak ortaya çıktı. İnsan Beyni Haritalama , 29, 14–27.

Dubois, J., Hertz-Pannier, L., Cachia, A., Mangin, J.-F., Le Bihan, D., & Dehaene-Lambertz, G. (2009). Bebek dilinde ve duyu-motor ağlarında yapısal asimetriler. Serebral Korteks, 19(2), 414–423.

Dubois, J., Poupon, C., Thirion, B., Simonnet, H., Kulikova, S., Leroy, F., … Dehaene– Lambertz, G. (2015). İnsan bebek beynindeki dilsel yolların erken organizasyonunu ve olgunlaşmasını keşfetmek. Serebral Korteks , 26(5), 2283–2298.

Dumontheil, I. ve Klingberg, T. (2011). Görsel-uzaysal çalışma belleği görevi sırasındaki beyin aktivitesi, 2 yıl sonra aritmetik performansı tahmin ediyor. Serebral Korteks , 22(5), 1078–1085.

Duncan, J. (2003). Zeka testleri, zorlu görev olaylarına beyin tepkisini tahmin eder. Doğa Sinirbilimi , 6(3), 207–208.

Duncan, J. (2010). İlkel beynin çoklu talep (MD) sistemi: Akıllı davranış için zihinsel programlar. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 14(4), 172–179.

Duncan, J. (2013). Bilişin yapısı: Akılda ve beyinde dikkat bölümleri. Nöron , 80(1), 35–50.

Dundas, E.M., Plaut, D.C. ve Behrmann, M. (2013). Kelimeler ve yüzler için hemisferik lateralizasyonun ortak gelişimi. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 142(2), 348-358.

Dunlosky, J., Rawson, KA, Marsh, EJ, Nathan, MJ ve Willingham, DT (2013). Etkili öğrenme teknikleriyle öğrencilerin öğrenmesini geliştirmek: Bilişsel ve eğitimsel psikolojiden umut verici yönergeler. Kamu Yararına Psikolojik Bilim , 14(1), 4-58.

Dunster, GP, Iglesia, L. de la, Ben-Hamo, M., Nave, C., Fleischer, JG, Panda, S., & Iglesia, HO de la. (2018). Seattle'da Sleepmore: Daha geç okula başlama saatleri, lise öğrencilerinde daha fazla uyku ve daha iyi performans ile ilişkilidir. Bilimsel Gelişmeler , 4(12), eaau6200.

Duyme, M., Dumaret, A.-C., & Tomkiewicz, S. (1999). "Donuk çocukların" IQ'larını nasıl artırabiliriz? Geç evlat edinme çalışması. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 96(15), 8790-8794.

Dweck, CS (2006). Zihniyet: Yeni başarı psikolojisi . New York, NY: Rastgele Ev.

Egyed, K., Kiraly, I. ve Gergely, G. (2013). Bebeklik döneminde paylaşılan bilgilerin iletilmesi. Psikolojik Bilim , 24(7), 1348-1353.

Ehri, LC, Nunes, SR, Stahl, SA ve Willows, DM (2001). Sistematik ses bilgisi eğitimi, öğrencilerin okumayı öğrenmesine yardımcı olur: Ulusal Okuma Panelinin meta-analizinden elde edilen kanıtlar. Eğitim Araştırmalarının Gözden Geçirilmesi , 71(3), 393–447.

Ellis, A.W. ve Lambon Ralph, M.A. (2000). Yetişkin sözcük işlemede edinim yaşı etkileri, olgunlaşan sistemlerde plastisite kaybını yansıtır: Bağlantıcı ağlardan içgörüler. Deneysel Psikoloji Dergisi: Öğrenme, Hafıza ve Biliş , 26(5), 1103–1123.

Elman, JL, Bates, EA, Johnson, MH, Karmiloff-Smith, A., Parisi, D., & Plunkett, K. (1996). Doğuştanlığı yeniden düşünmek: Gelişim üzerine bağlantıcı bir bakış açısı . Cambridge, MA: MIT Basını.

Elsayed, G.F., Shankar, S., Cheung, B., Papernot, N., Kurakin, A., Goodfellow, I., & Sohl-Dickstein, J. (2018). Hem insan hem de bilgisayar vizyonunu kandıran çelişkili örnekler. https://arxiv.org/abs/1802.08195v1.

Elston, G.N. (2003). Korteks, biliş ve hücre: Piramidal nöron ve prefrontal fonksiyona dair yeni görüşler. Serebral Korteks , 13(11), 1124–1138.

Emmons, W.H. ve Simon, C.W. (1956). Uyku sırasında sunulan materyalin hatırlanmaması. Amerikan Psikoloji Dergisi , 69, 76-81.

Epelbaum, M., Milleret, C., Buisseret, P., & Duffer, JL (1993). İnsanlarda şaşılık ambliyopisi için hassas dönem. Oftalmoloji, 100(3), 323–327.

Esseily, R., Rat-Fischer, L., Somogyi, E., O'Regan, KJ ve Fagard, J. (2016). Mizah üretimi, 18 aylık bebeklerde yeni bir alet kullanım eyleminin gözlem yoluyla öğrenilmesini artırabilir. Biliş ve Duygu , 30(4), 817-825.

Ester, EF, Sprague, TC ve Serences, JT (2015). Parietal ve frontal korteks, görsel çalışma belleği sırasında uyarana özgü anımsatıcı temsilleri kodlar. Nöron , 87(4), 893–905.

Everaert, MBH, Huybregts, MAC, Chomsky, N., Berwick, RC ve Bolhuis, JJ (2015). Diziler değil yapılar: Bilişsel bilimlerin bir parçası olarak dilbilim. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 19(12), 729–743.

Fanselow, MS (1998). Pavlovian koşullandırma, olumsuz geribildirim ve engelleme: Dernek oluşumunu düzenleyen mekanizmalar. Nöron , 20(4), 625–627.

Fattal, I., Friedmann, N. ve Fattal-Valevski, A. (2011). Tiaminin sözdiziminin ve sözcüksel geri kazanımın geliştirilmesindeki kritik rolü: İnfantil tiamin eksikliği üzerine bir çalışma. Beyin , 134(6), 1720-1739.

Fawcett, S.L., Wang, Y.-Z., & Birch, E.E. (2005). İnsan stereopsisinin duyarlılığı için kritik dönem. Araştırmacı Oftalmoloji ve Görsel Bilim , 46(2), 521–525.

Fischer, MH (2003). Negatif sayıların bilişsel temsili. Psikolojik Bilim , 14(3), 278-282.

Fisher, A.V., Godwin, K.E. ve Seltman, H. (2014). Küçük çocuklarda görsel çevre, dikkat dağılımı ve çok fazla iyi bir şeyin kötü olabileceği öğrenme. Psikolojik Bilim , 25(7), 1362-1370.

Fitzgerald, JK, Freedman, DJ, Fanini, A., Bennur, S., Gold, JI, & Assad, JA (2013). Parietal kortekste yanlı çağrışımsal temsiller. Nöron , 77(1), 180–191.

Fitzsimonds, R.M., Song, H.-J. ve Poo, M.-M. (1997). Basit sinir ağlarında aktiviteye bağlı sinaptik depresyonun yayılması. Doğa , 388(6641), 439-448.

Flechsig, P. (1876). Die Leitungsbahnen im Gehirn ve Rückenmark des Menschen auf Grund Entwickelungsgeschichtlicher Untersuchungen . Leipzig: Engelmann.

Flege, JE, Munro, MJ ve MacKay, IR (1995). İkinci bir dilde algılanan yabancı aksanın gücünü etkileyen faktörler. Journal of the Acoustical Society of America , 97(5), 3125-3134.

Fleming, SM, Weil, RS, Nagy, Z., Dolan, RJ ve Rees, G. (2010). Beyin yapısındaki bireysel farklılıklarla iç gözlemsel doğruluğu ilişkilendirmek. Bilim , 329(5998), 1541-1543.

Fodor, JA (1975). Düşünce dili . New York, NY: Thomas Y. Crowell.

Fodor, JA ve Pylyshyn, ZW (1988). Bağlantıcılık ve bilişsel mimari: Eleştirel bir analiz. Biliş , 28(1–2), 3-71.

Fodor, J. ve McLaughlin, B.P. (1990). Bağlantıcılık ve sistematiklik sorunu: Smolensky'nin çözümü neden çalışmıyor? Biliş , 35(2), 183–204.

Frank, MC, Everett, DL, Fedorenko, E., & Gibson, E. (2008). Bilişsel bir teknoloji olarak sayı: Pirahã dili ve bilişten kanıtlar. Biliş , 108(3), 819-824.

Freeman, S., Eddy, S.L., McDonough, M., Smith, M.K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, MP (2014). Aktif öğrenme, öğrencinin bilim, mühendislik ve matematikteki performansını artırır. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 111(23), 8410-8415.

Friederici, AD (2002). İşitsel cümle işlemenin sinirsel bir temeline doğru. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 6(2), 78-84.

Friedmann, N., Kerbel, N. ve Shvimer, L. (2010). Gelişimsel dikkat disleksisi. Korteks , 46(10), 1216–1237.

Friedmann, N. ve Rusou, D. (2015). Birinci dil için kritik dönem: Yaşamın ilk yılında dil girdisinin hayati rolü. Nörobiyolojide Güncel Görüş , 35, 27-34.

Friedrich, M., Wilhelm, I., Born, J., & Friederici, AD (2015). Bebek uykusu sırasında kelime anlamlarının genelleştirilmesi. Doğa İletişimi , 6, 6004.

Friston, K. (2005). Kortikal tepkiler teorisi. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 360(1456), 815-836.

Froemke, RC, Merzenich, MM ve Schreiner, CE (2007). Kortikal alıcı alan plastisitesi için sinaptik bir hafıza izi. Doğa , 450(7168), 425-429.

Fukuchi-Shimogori, T., & Grove, E.A. (2001). Salgılanan sinyal molekülü FGF8 tarafından Neokorteks modellemesi. Bilim , 294(5544), 1071-1074.

Fyhn, M., Molden, S., Witter, MP, Moser, E.I., & Moser, M.-B. (2004). Entorinal kortekste mekansal temsil. Bilim , 305(5688), 1258-1264.

Galaburda, AM, LoTurco, J., Ramus, F., Fitch, RH, & Rosen, GD (2006). Gelişimsel dislekside genlerden davranışa. Doğa Sinirbilimi , 9(10), 1213–1217.

Galgali, A.R. ve Mante, V. (2018). Birinin düşüncelerine ayarlayın. Doğa Sinirbilimi , 21(4), 459-460.

Gallistel, C.R. (1990). Öğrenme organizasyonu . Cambridge, MA: MIT Basını.

Gaser, C. ve Schlaug, G. (2003). Beyin yapıları müzisyenler ve müzisyen olmayanlar arasında farklılık gösterir. Nörobilim Dergisi , 23(27), 9240–9245.

Gathercole, SE, Pickering, SJ, Knight, C., & Stegmann, Z. (2004). Çalışma belleği becerileri ve eğitimsel kazanım: 7 ve 14 yaşlarında ulusal müfredat değerlendirmelerinden elde edilen kanıtlar. Uygulamalı Bilişsel Psikoloji , 18(1), 1–16.

Geary, DC (2011). Matematikte başarı artışının bilişsel yordayıcıları: Beş yıllık bir boylamsal çalışma. Gelişim Psikolojisi , 47(6), 1539-1552.

Genzel, L., Rossato, JI, Jacobse, J., Grieves, RM, Spooner, PA, Battaglia, FP, Morris, RGM (2017). Hafıza konsolidasyonunun yin ve yang'ı: Hipokampal ve neokortikal. PLOS Biyoloji , 15(1), e2000531.

George, D., Lehrach, W., Kansky, K., Lázaro-Gredilla, M., Laan, C., Marthi, B., Phoenix, DS (2017). Yüksek veri verimliliği ile eğitim veren ve metin tabanlı CAPTCHA'ları kıran üretken bir vizyon modeli. Bilim , 358(6368).

Gerber, P., Schlaffke, L., Heba, S., Greenlee, MW, Schultz, T., & Schmidt-Wilcke, T. (2014). Hokkabazlık yeniden ziyaret edildi - uzman hokkabazlarla voksel tabanlı bir morfometri çalışması. NeuroImage , 95, 320–325.

Gergely, G., Bekkering, H., & Király, I. (2002). Preverbal bebeklerde rasyonel taklit. Doğa , 415(6873), 755.

Gergely, G. ve Csibra, G. (2003). Bebeklikte teleolojik akıl yürütme: Rasyonel eylemin saf teorisi. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 7(7), 287-292.

Gerhand, S. ve Barry, C. (1999). Edinme yaşı, sözcük sıklığı ve sözcüksel karar verme görevinde fonolojinin rolü. Hafıza ve Biliş , 27(4), 592-602.

Gertler, P., Heckman, J., Pinto, R., Zanolini, A., Vermeersch, C., Walker, S., Grantham-McGregor, S. (2014). İş piyasası, Jamaika'da erken çocukluk teşvik müdahalesine geri dönüyor. Bilim , 344(6187), 998-1001.

Glass, AL ve Kang, M. (2018). Sınıfta dikkati bölmek sınav performansını düşürür. Eğitim Psikolojisi , 39(3), 395–408.

Goldman-Rakiç, PS (1995). Çalışan belleğin hücresel temeli. Nöron , 14(3), 477–485.

Golestani, N., Molko, N., Dehaene, S., Le Bihan, D., & Pallier, C. (2007). Beyin yapısı yabancı konuşma seslerinin öğrenilmesini öngörür. Serebral Korteks , 17(3), 575-582.

Golub, MD, Sadtler, PT, Oby, ER, Quick, KM, Ryu, SI, Tyler-Kabara, EC, Yu, BM (2018). Sinirsel yeniden ilişkilendirme yoluyla öğrenme. Doğa Sinirbilimi , 21(4), 607-616.

Goodfellow, IJ, Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Bengio, Y. (2014). Üretken düşman ağları. arxiv.org/abs/1406.2661.

Goodman, C.S. ve Shatz, C.J. (1993). Kesin nöronal bağlantı kalıpları oluşturan gelişimsel mekanizmalar. Hücre , 72 Ek, 77-98.

Goodman, ND, Ullman, TD ve Tenenbaum, JB (2011). Nedensellik teorisini öğrenmek. Psikolojik İnceleme , 118(1), 110–119.

Gopnik, A., Glymour, C., Sobel, DM, Schulz, LE, Kushnir, T., & Danks, D. (2004). Çocuklarda nedensel öğrenme teorisi: Nedensel haritalar ve Bayes ağları. Psikolojik İnceleme , 111(1), 3-32.

Gopnik, A., Meltzoff, A.N. ve Kuhl, P.K. (1999). Beşikteki bilim adamı: Erken öğrenme bize zihin hakkında ne söylüyor ? New York, NY: William Morrow.

Gottlieb, J., Oudeyer, P.-Y., Lopes, M., & Baranes, A. (2013). Bilgi arama, merak ve dikkat: Hesaplamalı ve sinirsel mekanizmalar. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 17(11), 585-593.

Goupil, L., Romand-Monnier, M., & Kouider, S. (2016). Bebekler bilmediklerini bildiklerinde yardım isterler. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 113(13), 3492-3496.

Grainger, J. ve Whitney, C. (2004). Huamn mnid, bir wlohe olarak raed mi? Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 8(2), 58-59.

Grantham-McGregor, SM, Powell, CA, Walker, SP ve Himes, JH (1991). Bodur çocukların beslenme takviyesi, psikososyal uyarılması ve zihinsel gelişimi: Jamaika Çalışması. Lancet , 338(8758), 1–5.

Green, C.S. ve Bavelier, D. (2003). Aksiyon video oyunu görsel seçici dikkati değiştirir. Doğa , 423(6939), 534-537.

Groen, GJ ve Parkman, JM (1972). Basit toplamanın kronometrik analizi. Psikolojik İnceleme , 79(4), 329-343.

Grothendieck, A. (1986). Récoltes ve semailles: Réflexions et témoignage sur un passé de matematik. quarante-deux.org/archives/klein/prefaces/Romans_1965–1969/Recoltes_et_semailles.pdf.

Gruber, MJ, Gelman, B.D. ve Ranganath, C. (2014). Merak durumları, dopaminerjik devre yoluyla hipokampusa bağlı öğrenmeyi modüle eder. Nöron , 84(2), 486-496.

Guerguiev, J., Lillicrap, T.P. ve Richards, B.A. (2017). Ayrılmış dendritlerle derin öğrenmeye doğru. eLife , 6, e22901.

Gullick, M.M. ve Wolford, G. (2013). Hiçbir şeyden daha azını anlamak: Çocukların negatif sayılara verdiği sinirsel tepki, yaşa ve doğruluğa göre değişir. Psikolojide Sınırlar , 4, 584.

Gweon, H., Tenenbaum, JB ve Schulz, L.E. (2010). Bebekler tümevarımsal genellemede hem örneği hem de örnekleme sürecini dikkate alırlar. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 107(20), 9066-9071.

Habibi, A., Damasio, A., Ilari, B., Elliott Sachs, M., & Damasio, H. (2018). Müzik eğitimi ve çocuk gelişimi: Uzunlamasına bir çalışmadan son mali durumların gözden geçirilmesi. New York Bilimler Akademisi Annals .

Hafting, T., Fyhn, M., Molden, S., Moser, M.-B., & Moser, E.I. (2005). Enterorinal kortekste uzaysal bir haritanın mikro yapısı. Doğa , 436(7052), 801-806.

Hahne, A. ve Friederici, AD (1999). Sözdizimsel analizde iki adım için elektrofizyolojik kanıt: Erken otomatik ve geç kontrollü süreçler. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 11(2), 194–205.

Halberda, J. ve Feigenson, L. (2008). "Sayı duyusunun" keskinliğinde gelişimsel değişiklik: 3, 4, 5 ve 6 yaşındakilerde ve yetişkinlerde yaklaşık sayı sistemi. Gelişim Psikolojisi , 44(5), 1457-1465.

Hannagan, T., Amedi, A., Cohen, L., Dehaene-Lambertz, G., & Dehaene, S. (2015). Ventral oksipitotemporal kortekste harfler ve sayılar için uzmanlığın kökenleri. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 19(7), 374-382.

Hannagan, T., Nieder, A., Viswanathan, P. ve Dehaene, S. (2017). Sayı duyusunun rastgele matris teorisi. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 373(1740), 20170253.

Hartshorne, JK, Tenenbaum, JB ve Pinker, S. (2018). İkinci dil edinimi için kritik bir dönem: ⅔ milyon İngilizce konuşanın kanıtı. Biliş , 177, 263-277.

Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfield, C., & Botvinick, M. (2017). Sinirbilimden ilham alan yapay zeka. Nöron , 95(2), 245–258.

Hattie, J. (2008). Görünür öğrenme . Londra ve New York, NY: Routledge.

Hattie, J. (2017). L'apprentissage görünür pour les enseignants: Connaître son etkisi pour maximizer le rendement des élèves . Québec: Preses de l'Université du Québec.

Hauser, MD, Chomsky, N., & Fitch, WT (2002). Dil yetisi: Nedir, kimde var ve nasıl gelişti? Bilim , 298(5598), 1569–1579.

Hauser, M.D. ve Watumull, J. (2017). Evrensel Üretken Fakülte: Dil, matematik, ahlak ve müzikteki ifade gücümüzün kaynağı. Nörolinguistik Dergisi , 43 Bölüm B, 78-94.

Hay, JF, Pelucchi, B., Graf Estes, K., & Saffran, JR (2011). Sesleri anlamlara bağlama: Doğal bir dilde bebek istatistiksel öğrenme. Bilişsel Psikoloji , 63(2), 93–106.

Heckman, JJ, Moon, SH, Pinto, R., Savelyev, PA ve Yavitz, A. (2010). HighScope Perry Okul Öncesi Programına geri dönüş oranı. Kamu Ekonomisi Dergisi , 94(1), 114–128.

Heilbron, M. ve Meyniel, F. (2019). Güven sıfırlamaları, insanlarda hiyerarşik uyarlanabilir öğrenmeyi ortaya çıkarır. PLOS Hesaplamalı Biyoloji , 15(4), e1006972. doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006972.

Held, R., & Hein, A. (1963). Görsel olarak yönlendirilen davranışın gelişiminde hareketle üretilen uyarım. Karşılaştırmalı ve Fizyolojik Psikoloji Dergisi , 56(5), 872-876.

Hensch, TK (2005). Yerel kortikal devrelerde kritik dönem plastisitesi. Nature Review Neuroscience , 6(11), 877-888.

Hespos, SJ ve Baillargeon, R. (2008). Küçük bebeklerin eylemleri, destek değişkenleri hakkında gelişen bilgilerini ortaya koymaktadır: Beklenti ihlali bulguları için birleşen kanıtlar. Biliş , 107(1), 304–316.

Hinton, G.E., Dayan, P., Frey, B.J., & Neal, R.M. (1995). Denetimsiz sinir ağları için "uyanma-uyku" algoritması. Bilim , 268(5214), 1158-1161.

Hinton, G.E., Osindero, S., & Teh, Y.-W. (2006). Derin inanç ağları için hızlı bir öğrenme algoritması. Sinirsel Hesaplama , 18(7), 1527-1554.

Hiscock, H., Sciberras, E., Mensah, F., Gerner, B., Efron, D., Khano, S., & Oberklaid, F. (2015). Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu ve ebeveyn ruh sağlığı olan çocuklarda davranışsal uyku müdahalesinin semptomlar ve uyku üzerindeki etkisi: Randomize kontrollü çalışma. BMJ (Klinik Araştırma Ed.) , 350, h68.

Hoeft, F., McCandliss, BD, Black, JM, Gantman, A., Zakerani, N., Hulme, C., Gabrieli, JDE (2011). Dislekside uzun vadeli sonucu öngören sinir sistemleri. Proceedings of the National Academy of Sciences , 108(1), 361-366.

Holtmaat, A. ve Caroni, P. (2016). Öğrenmede nöronal montaj oluşumunun fonksiyonel ve yapısal temelleri. Doğa Sinirbilimi , 19(12), 1553-1562.

Horikawa, T., Tamaki, M., Miyawaki, Y., & Kamitani, Y. (2013). Uyku sırasında görsel görüntülemenin sinirsel kodunun çözülmesi. Bilim , 340(6132), 639-642.

Houdé, O., Zago, L., Mellet, E., Moutier, S., Pineau, A., Mazoyer, B., & Tzourio-Mazoyer, N. (2000). Algısal beyinden mantıksal beyine geçiş: Bilişsel engelleme eğitiminin sinirsel etkisi. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 12(5), 721–728.

Huber, R., Ghilardi, M.F., Massimini, M., & Tononi, G. (2004). Yerel uyku ve öğrenme. Doğa , 430(6995), 78-81.

Hurley, MM, Dennett, DC ve Adams, RB (2011). İç şakalar: Zihni tersine çevirmek için mizahı kullanmak . Cambridge, MA: MIT Basını.

Huttenlocher, P.R. ve Dabholkar, AS (1997). İnsan serebral korteksindeki sinaptogenezdeki bölgesel farklılıklar. Karşılaştırmalı Nöroloji Dergisi, 387(2), 167–178.

Hutton, JS, Horowitz-Kraus, T., Mendelsohn, AL, DeWitt, T., Holland, SK ve C-MIND Yazarlık Konsorsiyumu. (2015). Hikaye dinleyen okul öncesi çocuklarında evde okuma ortamı ve beyin aktivasyonu. Pediatri , 136(3), 466–478.

Hutton, JS, Phelan, K., Horowitz-Kraus, T., Dudley, J., Altaye, M., DeWitt, T., & Holland, SK (2017). Okul öncesi çağındaki çocuklarda hikaye dinleme sırasında paylaşılan okuma kalitesi ve beyin aktivasyonu. Pediatri Dergisi , 191, 204–211.e1.

İriki, A. (2005). Homo faber'in bir prototipi : Alet kullanan maymun beyninde insan zekasının sessiz bir öncüsü. // S. Dehaene, J.-R. Duhamel, M. D. Hauser ve G. Rizzolatti (Eds.), From Maymun Beyinden İnsan Beynine (s. 253–271). Cambridge, MA: MIT Basını.

Isaacs, EB, Edmonds, CJ, Lucas, A., & Gadian, DG (2001). Çok düşük doğum ağırlıklı çocuklarda hesaplama güçlükleri: Sinirsel bir bağıntı. Beyin , 124(9), 1701-1707.

Isingrini, M., Perrotin, A., & Souchay, C. (2008). Yaşlanma, üst bellek düzenlemesi ve yürütme işlevi. Beyin Araştırmalarında İlerleme , 169, 377-392.

Iuculano, T. (2016). Gelişimsel diskalkuli ve tedavisinin nörobilişsel hesapları. Beyin Araştırmalarında İlerleme , 227, 305-333.

Izard, V., Dehaene-Lambertz, G. ve Dehaene, S. (2008). İnsan bebeklerinde nesne kimliği ve sayısı için farklı beyin yolları. PLOS Biyoloji , 6(2), 275–285.

Izard, V., Sann, C., Spelke, ES ve Streri, A. (2009). Yeni doğan bebekler soyut sayıları algılar. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 106(25), 10382–10385.

Jacob, S.N. ve Nieder, A. (2009). İnsan parietal korteksindeki kesirlerin gösterimden bağımsız temsili. Nörobilim Dergisi , 29(14), 4652-4657.

Jacoby, LL ve Dallas, M. (1981). Otobiyografik bellek ve algısal öğrenme arasındaki ilişki üzerine. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 110(3), 306-340.

Jaeggi, S.M., Buschkuehl, M., Jonides, J., & Shah, P. (2011). Bilişsel eğitimin kısa ve uzun vadeli faydaları. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 108(25), 10081–10086.

James, CE, Oechslin, MS, Van De Ville, D., Hauert, C.-A., Descloux, C., & Lazeyras, F. (2014). Müzikal eğitim yoğunluğu, bilişsel ve sensorimotor ağlarda gri madde yoğunluğu üzerinde zıt etkiler sağlar. Beyin Yapısı ve İşlevi , 219(1), 353–366.

Jaynes, E.T. (2003). Olasılık teorisi: Bilimin mantığı . Cambridge, MA: Cambridge University Press.

Jenkins, JG ve Dallenbach, KM (1924). Uyku ve uyanıklık sırasında obliviscence. Amerikan Psikoloji Dergisi , 35(4), 605-612.

Ji, D. ve Wilson, M.A. (2007). Uyku sırasında görsel korteks ve hipokampusta koordineli hafıza tekrarı. Doğa Sinirbilimi , 10(1), 100–107.

Jiang, X., Long, T., Cao, W., Li, J., Dehaene, S., & Wang, L. (2018). Makak maymunları tarafından süper-düzenli uzaysal dizilerin üretimi. Güncel Biyoloji , 28(12), 1851-1859.

Jiang, X., Shamie, I., Doyle, WK, Friedman, D., Dugan, P., Devinsky, O., … Halgren, E. (2017). İnsan korteksinde müteakip NREM uykusu sırasında uyanmaktan büyük ölçekli uzamsal-zamansal kalıpların tekrarı. Bilimsel Raporlar , 7, 17380.

Jo, J. ve Bengio, Y. (2017). CNN'lerin yüzey istatistiksel düzenliliklerini öğrenme eğiliminin ölçülmesi. arxiv.org/abs/1711.11561.

Johansson, F., Jirenhed, D.-A., Rasmussen, A., Zucca, R., & Hesslow, G. (2014). Serebellar Purkinje hücrelerine lokalize hafıza izi ve zamanlama mekanizması. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 11(41), 14930-14934.

Johnson, JS ve Newport, EL (1989). İkinci dil öğreniminde kritik dönem etkileri: Olgunlaşma durumunun ikinci dil olarak İngilizce edinimi üzerindeki etkisi. Bilişsel Psikoloji, 21(1), 60-99.

Josselyn, SA, Köhler, S. ve Frankland, PW (2015). Engramı bulmak. Nature Reviews Neuroscience , 16(9), 521–534.

Kaminski, J., Call, J. ve Fischer, J. (2004). Evcil bir köpekte kelime öğrenme: "Hızlı haritalama" kanıtı. Bilim , 304(5677), 1682-1683.

Kang, MJ, Hsu, M., Krajbich, IM, Loewenstein, G., McClure, SM, Wang, JT ve Camerer, CF (2009). Öğrenme mumundaki fitil: Epistemik merak, ödül devresini harekete geçirir ve hafızayı güçlendirir. Psikolojik Bilim , 20(8), 963-973.

Kang, SHK, Lindsey, RV, Mozer, MC ve Pashler, H. (2014). Uzun vadede geri alma uygulaması: Aralık genişlemeli mi yoksa eşit aralıklı mı olmalı? Psikonomik Bülten ve İnceleme , 21(6), 1544-1550.

Kanjlia, S., Lane, C., Feigenson, L. ve Bedny, M. (2016). Görsel deneyimin olmaması, sayısal düşünmenin sinirsel temelini değiştirir. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 113(40), 11172-11177.

Kano, T., Brockie, PJ, Sassa, T., Fujimoto, H., Kawahara, Y., Iino, Y., ... Maricq, A.V. (2008). Caenorhabditis elegans'taki belleğe NMDA tipi iyonotropik glutamat reseptörleri aracılık eder. Güncel Biyoloji , 18(13), 1010–1015.

Kaplan, F. ve Oudeyer, P.-Y. (2007). İçsel motivasyonun sinirsel devrelerini araştırmak için. Sinirbilimde Sınırlar , 1(1), 225–236.

Kapur, S., Craik, F.I., Tulving, E., Wilson, A.A., Houle, S., & Brown, G.M. (1994). Epizodik bellekte kodlamanın nöroanatomik bağıntıları: İşleme etkisinin seviyeleri. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 91(6), 2008–2011.

Karni, A., Tanne, D., Rubenstein, B.S., Askenasy, J., & Sagi, D. (1994). Algısal bir becerinin gece boyunca iyileşmesinin REM uykusuna bağımlılığı. Bilim , 265(5172), 679-682.

Karpicke, JD ve Roediger, HL (2008). Öğrenme için geri getirmenin kritik önemi. Bilim , 319(5865), 966-968.

Kastner, S. ve Ungerleider, LG (2000). İnsan korteksindeki görsel dikkat mekanizmaları. Yıllık Nörobilim İncelemesi , 23, 315-341.

Keller, H. (1903). Hayatımın hikayesi . New York, NY: Doubleday, Page and Co.

Kellman, P.J. ve Spelke, E.S. (1983). Bebeklik döneminde kısmen kapalı nesnelerin algılanması. Bilişsel Psikoloji , 15(4), 483-524.

Kemp, C. ve Tenenbaum, JB (2008). Yapısal formun keşfi. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 105(31), 10687–10692.

Kidd, C., Piantadosi, ST ve Aslin, R.N. (2012). Goldilocks etkisi: Bebekler, ne çok basit ne de çok karmaşık olan görsel dizilere dikkat çekerler. PLOS BİR , 7(5), e36399.

Kidd, C., Piantadosi, ST ve Aslin, R.N. (2014). Bebeklerin işitsel dikkatinde Goldilocks etkisi. Çocuk Gelişimi , 85(5), 1795-1804.

Kilgard, MP ve Merzenich, M.M. (1998). Çekirdek bazalis aktivitesi ile sağlanan kortikal harita yeniden organizasyonu. Bilim , 279(5357), 1714-1718.

Kim, JJ ve Diamond, D.M. (2002). Stresli hipokampus, sinaptik plastisite ve kayıp anılar. Doğa İncelemeleri Sinirbilim , 3(6), 453–462.

Kim, WB ve Cho, J.-H. (2017). Amigdalada girdiye özgü LTP ile ayırt edici korku hafızasının kodlanması. Nöron , 95(5), 1129-1146.

Kirschner, PA, Sweller, J. ve Clark, RE (2006). Öğretim sırasında neden minimal rehberlik çalışmıyor: Yapılandırmacı, keşif, probleme dayalı, deneyimsel ve sorgulamaya dayalı öğretimin başarısızlığının bir analizi. Eğitim Psikoloğu , 41(2), 75-86.

Kirschner, PA ve van Merriënboer, JJG (2013). Öğrenciler gerçekten en iyisini biliyor mu? Eğitimde şehir efsaneleri. Eğitim Psikoloğu , 48(3), 169-183.

Kitamura, T., Ogawa, SK, Roy, DS, Okuyama, T., Morrissey, MD, Smith, LM, Tonegawa, S. (2017). Bir belleğin sistem konsolidasyonu için çok önemli olan engramlar ve devreler. Bilim , 356(6333), 73-78.

Klingberg, T. (2010). Çalışma belleğinin eğitimi ve plastisitesi. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 14(7), 317–324.

Knops, A., Thirion, B., Hubbard, EM, Michel, V., & Dehaene, S. (2009). Mental aritmetik sırasında göz hareketleriyle ilgili bir alanın işe alınması. Bilim , 324(5934), 1583-1585.

Knops, A., Viarouge, A., & Dehaene, S. (2009). Sembolik ve sembolik olmayan hesaplamanın altında yatan dinamik temsiller: İşlemsel momentum etkisinden elde edilen kanıtlar. Dikkat, Algı ve Psikofizik , 71(4), 803-821.

Knudsen, EI ve Knudsen, PF (1990). Peçeli baykuşlar tarafından ses lokalizasyonunun görsel kalibrasyonu için hassas ve kritik dönemler. Nörobilim Dergisi , 10(1), 222–232.

Knudsen, E.I., Zheng, W. ve DeBello, W.M. (2000). İşitsel lokalizasyon yolunda öğrenme izleri. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 97(22), 11815–11820.

Koechlin, E., Dehaene, S. ve Mehler, J. (1997). Beş aylık insan bebeklerinde sayısal dönüşümler. Matematiksel Biliş , 3(2), 89–104.

Koechlin, E., Ody, C. ve Kouneiher, F. (2003). İnsan prefrontal korteksindeki bilişsel kontrolün mimarisi. Bilim , 302(5648), 1181–1185.

Koepp, MJ, Gunn, RN, Lawrence, AD, Cunningham, VJ, Dagher, A., Jones, T., ... Grasby, PM (1998). Bir video oyunu sırasında striatal dopamin salınımının kanıtı. Doğa , 393(6682), 266–268.

Kolinsky, R., Morais, J., Content, A., & Cary, L. (1987). Şekiller içindeki parçaları bulma: Gelişimsel bir çalışma. Algı , 16(3), 399–407.

Kolinsky, R., Verhaeghe, A., Fernandes, T., Mengarda, EJ, Grimm-Cabral, L., & Morais, J. (2011). Aynadan enantiomorfi: Ayna görüntüsü ayrımcılığında okuryazarlık etkileri. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 140(2), 210–238.

Kontra, C., Goldin-Meadow, S. ve Beilock, S.L. (2012). Yaşam boyu somutlaştırılmış öğrenme. Bilişsel Bilimde Konular , 4(4), 731–739.

Kontra, C., Lyons, DJ, Fischer, SM ve Beilock, SL (2015). Fiziksel deneyim fen öğrenimini geliştirir. Psikolojik Bilim , 26(6), 737-749.

Kouider, S., Stahlhut, C., Gelskov, SV, Barbosa, LS, Dutat, M., de Gardelle, V., Dehaene-Lambertz, G. (2013). Bebeklerde algısal bilincin sinirsel bir belirteci. Bilim , 340(6130), 376–380.

Krause, MR, Zanos, TP, Csorba, BA, Pilly, PK, Choe, J., Phillips, ME, Pack, CC (2017). Transkraniyal doğru akım uyarımı, ilişkisel öğrenmeyi kolaylaştırır ve primat beynindeki fonksiyonel bağlantıyı değiştirir. Güncel Biyoloji , 27(20), 3086–3096.

Kropff, E., & Treves, A. (2008). Izgara hücrelerinin ortaya çıkışı: Akıllı tasarım mı yoksa sadece adaptasyon mu? Hipokampus , 18(12), 1256-1269.

Krubitzer, L. (2007). Muhteşem uzlaşma: Memelilerde kortikal alan evrimi. Nöron , 56(2), 201–208.

Kuhl, P.K., Tsao, F.M. ve Liu, H.M. (2003). Bebeklik döneminde yabancı dil deneyimi: Kısa süreli maruz kalma ve sosyal etkileşimin fonetik öğrenmeye etkileri. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 100(15), 9096-9101.

Kurdziel, L., Duclos, K. ve Spencer, RMC (2013). Öğle uykusundaki uyku iğcikleri, okul öncesi çocuklarda öğrenmeyi geliştirir. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 110(43), 17267-17272.

Kushnir, T., Xu, F. ve Wellman, H.M. (2010). Küçük çocuklar, diğer insanların tercihlerini anlamak için istatistiksel örneklemeyi kullanır. Psikoloji Bilimi , 21(8), 1134-1140.

Kutas, M. ve Federmeier, K.D. (2011). Otuz yıl ve saymak: Olayla ilgili beyin potansiyelinin (ERP) N400 bileşeninde anlam bulma. Yıllık Psikoloji İncelemesi, 62, 621-647.

Kutas, M. ve Hillyard, SA (1980). Anlamsız cümleleri okumak: Beyin potansiyelleri anlamsal uyuşmazlığı yansıtır. Bilim , 207(4427), 203–205.

Kutter, E.F., Bostroem, J., Elger, C.E., Mormann, F., & Nieder, A. (2018). İnsan beynindeki tek nöronlar sayıları kodlar. Nöron , 100(3), 753-761.

Kwan, KY, Lam, MMS, Johnson, MB, Dube, U., Shim, S., Rašin, M.-R., Šestan, N. (2012). Gelişmekte olan serebral kortekste NOS1'in FMRP tarafından türe bağlı transkripsiyon sonrası düzenlenmesi Hücre , 149(4), 899-911.

Lake, BM, Salakhutdinov, R., & Tenenbaum, JB (2015). Olasılıklı program tümevarım yoluyla insan düzeyinde kavram öğrenme. Bilim , 350(6266), 1332-1338.

Lake, BM, Ullman, TD, Tenenbaum, JB ve Gershman, SJ (2017). İnsanlar gibi öğrenen ve düşünen makineler inşa etmek. Davranış ve Beyin Bilimleri , 40, e253.

Landau, B., Gleitman, H., & Spelke, E. (1981). Doğuştan kör bir çocukta uzamsal bilgi ve geometrik temsil. Bilim , 213(4513), 1275–1278.

Lane, C., Kanjlia, S., Omaki, A., & Bedny, M. (2015). Doğuştan kör yetişkinlerin "görsel" korteksi, sözdizimsel harekete tepki verir. Nörobilim Dergisi , 35(37), 12859–12868.

Langston, RF, Ainge, JA, Couey, JJ, Canto, CB, Bjerknes, TL, Witter, MP, … Moser, M.-B. (2010). Sıçanlarda mekansal temsil sisteminin geliştirilmesi. Bilim , 328(5985), 1576-1580.

LeCun, Y., Bengio, Y. ve Hinton, G. (2015). derin öğrenme. Doğa , 521(7553), 436-444.

LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Belge tanımaya uygulanan gradyan tabanlı öğrenme. Proceedings of the IEEE , 86(11), 2278–2324.

Lefevre, J. ve Mangin, J.-F. (2010). İnsan beyni gelişiminin bir reaksiyon-difüzyon modeli. PLOS Hesaplamalı Biyoloji, 6(4), e1000749.

Leong, YC, Radulescu, A., Daniel, R., DeWoskin, V., & Niv, Y. (2017). Çok boyutlu ortamlarda pekiştirmeli öğrenme ve dikkat arasındaki dinamik etkileşim. Nöron , 93(2), 451-463.

Leppanen, PH, Richardson, U., Pihko, E., Eklund, KM, Guttorm, TK, Aro, M., & Lyytinen, H. (2002). Konuşma sesi sürelerindeki değişikliklere beyin tepkileri, ailesel disleksi riski olan ve olmayan bebekler arasında farklılık gösterir. Gelişimsel Nöropsikoloji , 22(1), 407-422.

Lerner, Y., Honey, CJ, Silbert, LJ ve Hasson, U. (2011). Anlatılan bir hikaye kullanarak zamansal alıcı pencerelerin hiyerarşisinin topografik haritası. Nörobilim Dergisi , 31(8), 2906-2915.

Leroy, F., Cai, Q., Bogart, S.L., Dubois, J., Coulon, O., Monzalvo, K., Dehaene-Lambertz, G. (2015). İnsana özgü yeni beyin dönüm noktası: Superior temporal sulkusun derinlik asimetrisi. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 112(4), 1208–1213.

Li, P., Legault, J. ve Litcofsky, K.A. (2014). İkinci dil öğreniminin bir fonksiyonu olarak nöroplastisite: İnsan beynindeki anatomik değişiklikler. Korteks , 58, 301-324.

Li, S., Lee, K., Zhao, J., Yang, Z., He, S., & Weng, X. (2013). Gelişimsel bir süreç olarak sinirsel rekabet: Kelime işleme için erken yarı küresel uzmanlaşma, yüz işleme için uzmanlaşmayı geciktirir. Nöropsikoloji , 51(5), 950-959.

Lillard, A. ve Else-Quest, N. (2006). Montessori eğitimini değerlendirmek. Bilim , 313(5795), 1893-1894.

Lindsey, R.V., Shroyer, J.D., Pashler, H. ve Mozer, M.C. (2014). Kişiselleştirilmiş inceleme yoluyla öğrencilerin uzun vadeli bilgi akılda tutulmasını geliştirmek. Psikolojik Bilim , 25(3), 639-647.

Lisman, J., Buzsáki, G., Eichenbaum, H., Nadel, L., Ranganath, C., & Redish, AD (2017). Bakış açıları: Hipokampusun hafızaya, navigasyona ve bilişe nasıl katkıda bulunduğu. Doğa Sinirbilimi, 20(11), 1434–1447.

Liu, S., Ullman, TD, Tenenbaum, JB ve Spelke, ES (2017). On aylık bebekler, hedeflerin değerini eylemlerin maliyetlerinden çıkarır. Bilim , 358(6366), 1038-1041.

Livingstone, MS, Vincent, JL, Arcaro, MJ, Srihasam, K., Schade, PF ve Savage, T. (2017). Makak yüz yama sisteminin geliştirilmesi. Doğa İletişimi , 8, 14897.

Loewenstein, G. (1994). Merak psikolojisi: Bir inceleme ve yeniden yorumlama. Psikolojik Bülten , 116(1), 75–98.

Lomo, T. (2018). Uzun vadeli güçlenmeyi (LTP) keşfetme – sonrasında olanlara dair hatıralar ve düşünceler. Açta Physiologica , 222(2), e12921.

Louie, K. ve Wilson, M.A. (2001). Hızlı göz hareketi uykusu sırasında uyanık hipokampal topluluk aktivitesinin geçici olarak yapılandırılmış tekrarı. Nöron , 29(1), 145–156.

Lyons, I.M. ve Beilock, S.L. (2012). Matematik canını yaktığında: Matematik kaygısı, matematik yapma beklentisiyle ağrı ağı aktivasyonunu öngörür. PLOS BİR , 7(10), e48076.

Lyons, K.E. ve Ghetti, S. (2011). Erken çocukluk döneminde belirsizlik izlemenin gelişimi. Çocuk Gelişimi , 82(6), 1778-1787.

Lyytinen, H., Ahonen, T., Eklund, K., Guttorm, T., Kulju, P., Laakso, ML, … Viholainen, H. (2004). Ailesel disleksi riski taşıyan çocukların erken gelişimi – doğumdan okul çağına kadar takip. Disleksi , 10(3), 146-178.

Ma, L. ve Xu, F. (2013). Preverbal bebekler düzenlilik algısından kasıtlı ajanları çıkarırlar. Gelişim Psikolojisi , 49(7), 1330-1337.

Mack, A., & Rock, I. (1998). Kasıtlı körlük . Cambridge, MA: MIT Basını.

Maguire, EA, Gadian, DG, Johnsrude, IS, Good, CD, Ashburner, J., Frackowiak, RS ve Frith, CD (2000). Taksi şoförlerinin hipokampüsünde navigasyonla ilgili yapısal değişiklik. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, 97(8), 4398–4403.

Maguire, EA, Spiers, HJ, Good, CD, Hartley, T., Frackowiak, RS, & Burgess, N. (2003). Navigasyon uzmanlığı ve insan hipokampüsü: Yapısal bir beyin görüntüleme analizi. Hipokampus , 13(2), 250–259.

Mahmoudzadeh, M., Dehaene-Lambertz, G., Fournier, M., Kongolo, G., Goudjil, S., Dubois, J., Wallois, F. (2013). Kortikal tabakaların oluşumunu tamamlamadan önce prematüre insan bebeklerde hece ayrımcılığı. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 110(12), 4846–4851.

Mahon, BZ, Anzellotti, S., Schwarzbach, J., Zampini, M., & Caramazza, A. (2009). İnsan beynindeki kategoriye özgü organizasyon görsel deneyim gerektirmez. Nöron , 63(3), 397-405.

Maloney, EA ve Beilock, SL (2012). Matematik kaygısı: Kimde var, neden gelişiyor ve buna karşı nasıl korunulur. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 16(8), 404–406.

Markman, E.M. ve Wachtel, G.F. (1988). Çocukların kelimelerin anlamlarını kısıtlamak için karşılıklı münhasırlığı kullanmaları. Bilişsel Psikoloji , 20(2), 121–157.

Markman, EM, Wasow, JL ve Hansen, MB (2003). Genç kelime öğrenenler tarafından karşılıklı münhasırlık varsayımının kullanılması. Bilişsel Psikoloji , 47(3), 241–275.

Marois, R. ve Ivanoff, J. (2005). Beyindeki bilgi işleme kapasite sınırları. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 9(6), 296-305.

Marques, JF ve Dehaene, S. (2004). Avro cinsinden fiyatlar için sezgi geliştirmek: Fiyatları yeniden ölçeklendirmek mi yoksa yeniden öğrenmek mi? Deneysel Psikoloji Dergisi: Uygulamalı , 10(3), 148–155.

Marshall, C. (2017). Montessori eğitimi: Kanıt temelinin gözden geçirilmesi. npj Öğrenme Bilimi , 2(1), 11.

Marshall, L., Helgadóttir, H., Mölle, M., & Born, J. (2006). Uyku sırasında yavaş salınımları artırmak hafızayı güçlendirir. Doğa , 444(7119), 610-613.

Marti, S., King, J.-R. ve Dehaene, S. (2015). İkili görev girişimi sırasında iki işlem zincirinin zaman çözümlü kod çözme. Nöron , 88(6), 1297-1307.

Marti, S., Sigman, M., & Dehaene, S. (2012). Dikkatle yanıp sönme ve psikolojik refrakter dönemin altında yatan ortak bir kortikal darboğaz. NeuroImage , 59(3), 2883–2898.

Martin, S.L., Ramey, C.T. ve Ramey, S. (1990). Yoksul ailelerin çocuklarında zihinsel bozukluğun önlenmesi: Randomize bir eğitim gündüz bakımı denemesinin bulguları. Amerikan Halk Sağlığı Dergisi , 80(7), 844-847.

Maye, J., Werker, JF ve Gerken, L. (2002). Bebeklerin dağıtım bilgilerine duyarlılığı fonetik ayrımcılığı etkileyebilir. Biliş , 82(3), B101–B111.

Mayer, RE (2004). Saf keşif öğrenmeye karşı üç vuruş kuralı olmalı mı? Rehberli öğretim yöntemleri için durum. Amerikalı Psikolog , 59(1), 14–19.

McCandliss, BD, Fiez, JA, Protopapas, A., Conway, M., & McClelland, JL (2002). Japon yetişkinlere [r]-[l] karşıtlığını öğretmede başarı ve başarısızlık: Hebbian bir plastisite modelinin testleri ve konuşulan dil algısında istikrar. Bilişsel, Duygusal ve Davranışsal Sinirbilim, 2(2), 89-108.

McCloskey, M. ve Rapp, B. (2000). Görsel temelli gelişimsel okuma eksikliği. Hafıza ve Dil Dergisi , 43(2), 157–181.

McCrink, K. ve Wynn, K. (2004). 9 aylık bebekler tarafından çok sayıda toplama ve çıkarma. Psikoloji Bilimi , 15(11), 776-781.

Mehler, J., Jusczyk, P., Lambertz, G., Halsted, N., Bertoncini, J., & Amiel-Tison, C. (1988). Küçük bebeklerde dil ediniminin öncüsü. Biliş , 29(2), 143–178.

Meyer, T. ve Olson, C.R. (2011). Maymun inferotemporal korteksindeki görsel geçişlerin istatistiksel olarak öğrenilmesi. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 108(48), 19401–19406.

Meyniel, F. ve Dehaene, S. (2017). Olasılıklı öğrenme sırasında yakınsama ağırlıklandırma ve hiyerarşik çıkarım için beyin ağları. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 114(19), E3859–E3868.

Millum, J. ve Emanuel, EJ (2007). Terk edilmiş çocuklarla uluslararası araştırma etiği. Bilim , 318(5858), 1874-1875.

Mnih, V., Kavukcuoğlu, K., Silve, D., Rusu, AA, Veness, J., Bellemare, MG, … Hassabis, D. (2015). Derin pekiştirmeli öğrenme yoluyla insan düzeyinde kontrol. Doğa , 518(7540), 529-533.

Mongelli, V., Dehaene, S., Vinckier, F., Peretz, I., Bartolomeo, P., & Cohen, L. (2017). Görsel kortekste müzik ve kelimeler: Müzik uzmanlığının etkisi. Korteks , 86, 260–274.

Mongillo, G., Barak, O ve Tsodyks, M. (2008). Çalışma belleğinin sinaptik teorisi. Bilim , 319(5869), 1543-1546.

Monzalvo, K., Fluss, J., Billard, C., Dehaene, S., & Dehaene-Lambertz, G. (2012). Değişken sosyo-ekonomik statüdeki disleksik ve normal çocuklarda görme ve dil için kortikal ağlar. NeuroImage , 61(1), 258–274.

Morais, J. (2017). Okuryazarlık ve demokrasi. Dil, Biliş ve Sinirbilim , 33(3), 351-372.

Morais, J., Bertelson, P., Cary, L., & Alegria, J. (1986). Okuryazarlık eğitimi ve konuşma segmentasyonu. Biliş , 24(1–2), 45–64.

Morais, J. ve Kolinsky, R. (2005). Okuryazarlık ve bilişsel değişim. // MJ Snowling & C. Hulme (Ed.), Okuma bilimi: Bir el kitabı (s. 188–203). Oxford: Blackwell.

Moreno, S., Bialystok, E., Barac, R., Schellenberg, EG, Cepeda, NJ, & Chau, T. (2011). Kısa süreli müzik eğitimi, sözel zekayı ve yürütme işlevini geliştirir. Psikoloji Bilimi , 22(11), 1425–1433.

Morrison, C.M. ve Ellis, A.W. (1995). Kelime adlandırma ve sözlüksel karar vermede kelime sıklığı ve edinme yaşının rolleri. Deneysel Psikoloji Dergisi: Öğrenme, Bellek ve Biliş , 21(1), 116-133.

Morton, J., & Johnson, MH (1991). CONSPEC ve CONLERN: Bebek yüz tanımanın iki süreçli bir teorisi. Psikolojik İnceleme , 98(2), 164-181.

Moyer, RS ve Landauer, T.K. (1967). Sayısal eşitsizlik yargıları için gereken süre. Doğa , 215(5109), 1519-1520.

Muckli, L., Naumer, MJ ve Singer, W. (2009). Sadece bir hemisferi olan bir hastada bilateral görme alanı haritaları. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 106(31), 13034-13039.

Musso, M., Moro, A., Glauche, V., Rijntjes, M., Reichenbach, J., Buchel, C., & Weiller, C. (2003). Broca alanı ve dil içgüdüsü. Doğa Sinirbilimi , 6(7), 774-781.

Naatanen, R., Paavilainen, P., Rinne, T., & Alho, K. (2007). Merkezi işitsel işlemenin temel araştırmalarında uyumsuzluk olumsuzluğu (MMN): Bir inceleme. Klinik Nörofizyoloji , 118(12), 2544–2590.

Nabokov, V. (1962). Soluk ateş . New York, NY: Putnam.

Ulusal Çocuk Sağlığı ve İnsan Gelişimi Enstitüsü. (2000). Ulusal Okuma Paneli Raporu: Çocuklara okumayı öğretmek: Okuma üzerine bilimsel araştırma literatürünün kanıta dayalı bir değerlendirmesi ve okuma eğitimi üzerindeki etkileri (NIH yayın no. 00-4769). Washington, DC: ABD Hükümeti Basım Ofisi.

Nau, M., Navarro Schröder, T., Bellmund, JLS ve Doeller, C.F. (2018). İnsan entorhinal korteksindeki görsel alanın altı yönlü kodlaması. Doğa Sinirbilimi , 21(2), 188–190.

Nelson, CA, Zeanah, CH, Fox, NA, Marshall, PJ, Smyke, AT ve Guthrie, D. (2007). Sosyal olarak yoksun küçük çocuklarda bilişsel iyileşme: Bükreş Erken Müdahale Projesi. Bilim , 318(5858), 1937-1940.

Nelson, MJ, El Karoui, I., Giber, K., Yang, X., Cohen, L., Koopman, H., … Dehaene, S. (2017). Cümle işleme sırasında cümle yapısı oluşturmanın nörofizyolojik dinamikleri. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 114(18), E3669–E3678.

Nemmi, F., Helander, E., Helenius, O., Almeida, R., Hassler, M., Räsänen, P., & Klingberg, T. (2016). Başlangıçtaki davranış ve nörogörüntüleme, çocuklarda birleşik matematiksel ve işleyen bellek eğitimine bireysel yanıtı tahmin eder. Gelişimsel Bilişsel Sinirbilim , 20, 43-51.

Ngo, H.-VV, Martinetz, T., Born, J., & Mölle, M. (2013). Uyku yavaş salınımının işitsel kapalı döngü uyarımı hafızayı geliştirir. Nöron , 78(3), 545-553.

Nieder, A. ve Dehaene, S. (2009). sayının beyindeki temsili. Nörobilimin Yıllık İncelemesi , 32, 185–208.

Niogi, S.N. ve McCandliss, B.D. (2006). Sol lateralize beyaz cevher mikro yapısı, okuma yeteneği ve engellilikteki bireysel farklılıkları açıklar. Nöropsikoloji , 44(11), 2178-2188.

Noble, K.G., Norman, M.F. ve Farah, M.J. (2005). Anaokulu çocuklarında sosyoekonomik durumun nörobilişsel bağıntıları. Gelişim Bilimi , 8(1), 74-87.

Norimoto, H., Makino, K., Gao, M., Shikano, Y., Okamoto, K., Ishikawa, T., Ikegaya, Y. (2018). Hipokampal dalgalanmalar, sinapsları aşağı doğru düzenler. Bilim , 359(6383), 1524–1527.

Obayashi, S., Suhara, T., Kawabe, K., Okauchi, T., Maeda, J., Akine, Y., Iriki, A. (2001). Maymun aracı kullanımının fonksiyonel beyin haritalaması. NeuroImage , 14(4), 853-861.

Oechslin, M.S., Gschwind, M. ve James, C.E. (2018). fMRI ve DTI'yi birleştirerek eğitimle ilgili plastisiteyi izleme: Sağ yarım küre ventral akışı, müzikal sözdizimi işlemeye aracılık eder. Serebral Korteks , 28(4), 1209–1218.

Olah, C., Mordvintsev, A. ve Schubert, L. (2017). özellik görselleştirme. Damıtma _ doi.org/10.23915/distil.00007.

Olesen, PJ, Westerberg, H., & Klingberg, T. (2004). Çalışan hafızanın eğitiminden sonra artan prefrontal ve parietal aktivite. Doğa Sinirbilimi , 7(1), 75-79.

Orbán, G., Berkes, P., Fiser, J. ve Lengyel, M. (2016). Görsel kortekste sinirsel değişkenlik ve örneklemeye dayalı olasılıksal temsiller. Nöron , 92(2), 530–543.

Paller, K.A., McCarthy, G. ve Wood, C.C. (1988). ERP'ler sonraki geri çağırma ve tanıma performansını tahmin eder. Biyolojik Psikoloji , 26(1–3), 269–276.

Pallier, C., Dehaene, S., Poline, J.-B., Le Bihan, D., Argenti, AM, Dupoux, E., & Mehler, J. (2003). Evlat edinilen yetişkinlerde dil plastisitesinin beyin görüntülemesi: İkinci bir dil ilkinin yerini alabilir mi? Serebral Korteks, 13(2), 155-161.

Pallier, C., Devauchelle, AD ve Dehaene, S. (2011). Cümlelerin kurucu yapısının kortikal temsili. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 108(6), 2522–2527.

Palminteri, S., Kilford, EJ, Coriceli, G., & Blakemore, S.-J. (2016). Ergenlik döneminde pekiştirmeli öğrenmenin hesaplamalı gelişimi. PLOS Hesaplamalı Biyoloji , 12(6), e1004953.

Pashler, H., McDaniel, M., Rohrer, D., & Bjork, R. (2008). Öğrenme stilleri: Kavramlar ve kanıtlar. Kamu Yararına Psikolojik Bilim , 9(3), 105–119.

Pegado, F., Comerlato, E., Ventura, F., Jobert, A., Nakamura, K., Buiatti, M., Dehaene, S. (2014). Edebiyatın görsel işleme üzerindeki etkisini zamanlama. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 111(49), E5233–E5242.

Pegado, F., Nakamura, K., Braga, L.W., Ventura, P., Nunes Filho, G., Pallier, C., Dehaene, S. (2014). Okuryazarlık, görsel uyaranlar için ayna değişmezliğini kırar: Yetişkin okuma yazma bilmeyenlerle davranışsal bir çalışma. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 143(2), 887-894.

Peigneux, P., Laureys, S., Fuchs, S., Collette, F., Perrin, F., Reggers, J., Maquet, P. (2004). Yavaş dalga uykusu sırasında insan hipokampüsünde uzamsal hafızalar güçlendiriliyor mu? Nöron , 44(3), 535–545.

Pena, M., Werker, JF ve Dehaene-Lambertz, G. (2012). Daha önce konuşmaya maruz kalma, konuşma edinimini hızlandırmaz. Nörobilim Dergisi , 32(33), 11159–11163.

Penn, DC, Holyoak, KJ ve Povinelli, DJ (2008). Darwin'in hatası: İnsan ve insan olmayan zihinler arasındaki süreksizliği açıklamak. Davranış ve Beyin Bilimleri , 31(2), 109–130; tartışma 130-178.

Pessiglione, M., Seymour, B., Flandin, G., Dolan, RJ, & Frith, CD (2006). Dopamine bağlı tahmin hataları, insanlarda ödül arama davranışının temelini oluşturur. Doğa , 442(7106), 1042-1045.

Piantadosi, ST, Jara-Ettinger, J. ve Gibson, E. (2014). Yerli bir çiftçilik toplayıcı grupta çocukların sayı kelimelerini öğrenmesi. Gelişim Bilimi , 17(4), 553-563.

Piantadosi, ST, Tenenbaum, JB ve Goodman, N.D. (2012). Bir düşünce dilinde önyükleme: Sayısal kavram öğrenmenin resmi bir modeli. Biliş , 123(2), 199–217.

Piantadosi, ST, Tenenbaum, JB ve Goodman, N.D. (2016). Düşüncenin mantıksal ilkelleri: Kompozisyonel bilişsel modeller için ampirik temeller. Psikolojik İnceleme , 123(4), 392–424.

Piazza, M., De Feo, V., Panzeri, S., & Dehaene, S. (2018). Sayıya odaklanmayı öğrenmek. Biliş , 181, 35-45.

Piazza, M., Facoetti, A., Trussardi, AN, Berteletti, I., Conte, S., Lucangeli, D., Zorzi, M. (2010). Sayı keskinliğinin gelişimsel yörüngesi, gelişimsel diskalkulide ciddi bir bozulma olduğunu ortaya koymaktadır. Biliş , 116(1), 33–41.

Piazza, M., Izard, V., Pinel, P., Le Bihan, D., & Dehaene, S. (2004). İnsan intraparietal sulkusunda yaklaşık sayısallık için eğrileri ayarlama. Nöron , 44(3), 547-555.

Piazza, M., Pica, P., Izard, V., Spelke, E.S., & Dehaene, S. (2013). Eğitim, sözel olmayan yaklaşık sayı sisteminin keskinliğini arttırır. Psikoloji Bilimi , 24(6), 1037-1043.

Pica, P., Lemer, C., Izard, V., & Dehaene, S. (2004). Bir Amazon yerli grubunda tam ve yaklaşık aritmetik. Bilim , 306(5695), 499-503.

Pierce, LJ, Klein, D., Chen, J.-K., Delcenserie, A., & Genesee, F. (2014). Kayıp bir ilk dilin bilinçsiz bakımının haritasını çıkarmak. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 111(48), 17314-17319.

Pinheiro-Chagas, P., Dotan, D., Piazza, M., & Dehaene, S. (2017). Parmak takibi, zihinsel aritmetiğin gizli aşamalarını ortaya çıkarır. Açık Zihin , 1(1), 30–41.

Pittenger, C. ve Kandel, E.R. (2003). Uzun süreli plastisite için genel mekanizmalar arayışında: Aplysia ve hipokampus. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 358(1432), 757-763.

Poirel, N., Borst, G., Simon, G., Rossi, S., Cassotti, M., Pineau, A., & Houdé, O. (2012). Sayı korunumu, çocukların prefrontal inhibitör kontrolü ile ilgilidir: Piagetci bir görevin bir fMRI çalışması. PLOS BİR, 7(7), e40802.

Poo, M.-M., Pignatelli, M., Ryan, T.J., Tonegawa, S., Bonhoeffer, T., Martin, K.C., Stevens, C. (2016). hafıza nedir? Engramın mevcut durumu. BMC Biyoloji , 14, 40.

Posner, M.I. (1994). Dikkat: Bilinç mekanizmaları. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 91(16), 7398-7403.

Posner, M.I. ve Rothbart, M.K. (1998). Dikkat, öz düzenleme ve bilinç. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 353(1377), 1915–1927.

Prado, EL ve Dewey, KG (2014). Erken yaşamda beslenme ve beyin gelişimi. Beslenme İncelemeleri , 72(4), 267–284.

Prehn-Kristensen, A., Munz, M., Göder, R., Wilhelm, I., Korr, K., Vahl, W., Baving, L. (2014). Uyku sırasında transkraniyal salınımlı doğru akım stimülasyonu, dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda bildirimsel bellek konsolidasyonunu sağlıklı kontrollerle karşılaştırılabilir bir düzeye kadar iyileştirir. Beyin Stimülasyonu , 7(6), 793–799.

Qin, S., Cho, S., Chen, T., Rosenberg-Lee, M., Geary, DC, & Menon, V. (2014). Hipokampal-neokortikal işlevsel yeniden yapılanma, çocukların bilişsel gelişiminin temelini oluşturur. Doğa Sinirbilimi , 17(9), 1263-1269.

Quartz, S.R. ve Sejnowski, T.J. (1997). Bilişsel gelişimin sinirsel temeli: Yapılandırmacı bir manifesto. Davranış ve Beyin Bilimleri , 20(4), 537-556; 556-596.

Rakic, P., Bourgeois, JP, Eckenhoff, MF, Zecevic, N., & Goldman-Rakic, PS (1986). Primat serebral korteksinin çeşitli bölgelerinde eşzamanlı aşırı sinaps üretimi. Bilim , 232(4747), 232–235.

Ramanathan, D.S., Gulati, T. ve Ganguly, K. (2015). Motor korteksteki toplulukların uykuya bağlı olarak yeniden etkinleştirilmesi, beceri konsolidasyonunu destekler. PLOS Biyoloji , 13(9), e1002263.

Ramirez, S., Liu, X., Lin, P.-A., Suh, J., Pignatelli, M., Redondo, RL, … Tonegawa, S. (2013). Hipokampusta sahte bir hafıza yaratmak. Bilim , 341(6144), 387-391.

Ramirez, S., Liu, X., MacDonald, C.J., Moffa, A., Zhou, J., Redondo, R.L., & Tonegawa, S. (2015). Pozitif hafıza programlarını etkinleştirmek, depresyon benzeri davranışları bastırır. Doğa , 52 (7556), 335-339.

Rankin, CH (2004). Omurgasız öğrenme: Bir solucan neyi öğrenemez? Güncel Biyoloji , 14(15), R617-R618.

Rasch, B., Büchel, C., Gais, S., & Born, J. (2007). Yavaş dalga uykusu sırasındaki koku ipuçları, bildirimsel bellek konsolidasyonuna neden olur. Bilim , 315(5817), 1426–1429.

Rasmussen, A., Jirenhed, D.A. ve Hesslow, G. (2008). Klasik koşullandırma sırasında Purkinje hücrelerinde basit ve karmaşık başak ateşleme modelleri. Beyincik , 7(4), 563-566.

Rattan, A., Savani, K., Chugh, D., & Dweck, C.S. (2015). Akademik başarıyı teşvik etmek için zihniyetlerden yararlanmak: Politika önerileri. Psikolojik Bilimler Üzerine Perspektifler , 10(6), 721–726.

Reich, L., Szwed, M., Cohen, L., & Amedi, A. (2011). Görsel deneyimden bağımsız bir ventral görsel akış okuma merkezi. Güncel Biyoloji , 21(5), 363-368.

Reid, VM, Dunn, K., Young, RJ, Amu, J., Donovan, T., & Reissland, N. (2017). İnsan fetüsü tercihen yüz benzeri görsel uyaranlarla etkileşime girer. Güncel Biyoloji , 27(12), 1825-1828.

Rescorla, R.A. ve Wagner, A.R. (1972). Pavlovian koşullandırma teorisi: Pekiştirme ve pekiştirmeme etkinliğindeki varyasyonlar. // AH Black & WF Prokasy (Ed.), Klasik koşullanma II: Güncel araştırma ve teori (s. 64–99). New York, NY: Appleton-Century-Crofts.

Ribeiro, S., Goyal, V., Mello, C.V., & Pavlides, C. (1999). REM uykusu sırasında beyin geni ifadesi önceki uyanma deneyimine bağlıdır. Öğrenme ve Hafıza , 6(5), 500–508.

Ritchie, SJ ve Tucker-Drob, E.M. (2018). Eğitim zekayı ne kadar geliştirir? Bir meta-analiz. Psikoloji Bilimi , 29(8), 1358-1369.

Rivera, SM, Reiss, AL, Eckert, MA ve Menon, V. (2005). Mental aritmetikte gelişimsel değişiklikler: Sol alt parietal kortekste artan fonksiyonel uzmanlaşmanın kanıtı. Serebral Korteks, 15(11), 1779-1790.

Robey, A.M., Dougherty, M.R. ve Buttaccio, D.R. (2017). Geriye dönük fikir birliği kararları vermek, öğrencilerin neyi çalışmayacağına karar verme yeteneğini geliştirir. Psikolojik Bilim , 28(11), 1683-1693.

Roediger, HL ve Karpicke, JD (2006). Testle geliştirilmiş öğrenme: Hafıza testleri yapmak, uzun süreli akılda tutmayı geliştirir. Psikoloji Bilimi , 17(3), 249–255.

Rohrer, D. ve Taylor, K. (2006). Aşırı öğrenme ve dağıtılmış uygulamanın matematik bilgisinin kalıcılığı üzerindeki etkileri. Uygulamalı Bilişsel Psikoloji , 20(9), 1209–1224.

Rohrer, D. ve Taylor, K. (2007). Matematik problemlerinin karıştırılması öğrenmeyi geliştirir. Öğretim Bilimi , 35(6), 481–498.

Romeo, RR, Leonard, JA, Robinson, ST, West, MR, Mackey, AP, Rowe, ML ve Gabrieli, JDE (2018). 30 milyon kelimelik boşluğun ötesinde: Çocukların konuşmaya maruz kalması, dille ilgili beyin işlevi ile ilişkilidir. Psikoloji Bilimi , 29(5), 700–710.

Rouault, M. ve Koechlin, E. (2018). Prefrontal işlev ve bilişsel kontrol: Eylemden dile. Davranış Bilimlerinde Güncel Görüş , 21, 106-111.

Rudoy, JD, Voss, JL, Westerberg, C.E. ve Paller, K.A. (2009). Uyku sırasında onları yeniden etkinleştirerek bireysel anıları güçlendirmek. Bilim , 326(5956), 1079.

Rueckl, JG, Paz-Alonso, PM, Molfese, PJ, Kuo, W.-J., Bick, A., Frost, SJ, Frost, R. (2015). Yeterli okumanın evrensel beyin imzası: Dört zıt dilden kanıt. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 112(50), 15510–15515.

Rueda, MR, Rothbart, MK, McCandliss, BD, Saccomanno, L., & Posner, MI (2005). Yürütücü dikkatin gelişiminde eğitim, olgunlaşma ve genetik etkiler. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 102(41), 14931-14936.

Rugani, R., Fontanari, L., Simoni, E., Regolin, L., & Vallortigara, G. (2009). Yeni doğan civcivlerde aritmetik. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences , 276(1666), 2451–2460.

Rugani, R., Vallortigara, G., Priftis, K., & Regolin, L. (2015). Yeni doğan civcivdeki sayı-uzay haritalaması, insanların zihinsel sayı doğrusuna benzer. Bilim , 347(6221), 534-536.

Sabbah, N., Authié, CN, Sanda, N., Mohand-Saïd, S., Sahel, J.-A., Safran, AB, Amedi, A. (2016). Geç ve kısmi körlükte dil ve görsel olarak yoksun alanlar arasında artan işlevsel bağlantı. NeuroImage , 136, 162-173.

Sackur, J. ve Dehaene, S. (2009). İki zihinsel işlemin zincirlenmesi için bilişsel mimari. Biliş , 111(2), 187–211.

Sadtler, PT, Quick, KM, Golub, MD, Chase, SM, Ryu, SI, Tyler-Kabara, EC, Batista, AP (2014). Öğrenmede sinirsel kısıtlamalar. Doğa , 512(7515), 423–426.

Saffran, JR, Aslin, RN ve Newport, EL (1996). 8 aylık bebeklerin istatistiksel öğrenmesi. Bilim , 274(5294), 1926-1928.

Sakai, T., Mikami, A., Tomonaga, M., Matsui, M., Suzuki, J., Hamada, Y., … Matsuzawa, T. (2011). Şempanzelerde ve insanlarda diferansiyel prefrontal beyaz cevher gelişimi. Güncel Biyoloji , 21(16), 1397-1402.

Salimpoor, VN, van den Bosch, I., Kovacevic, N., McIntosh, AR, Dagher, A., & Zatorre, RJ (2013). Çekirdek akumbens ve işitsel korteks arasındaki etkileşimler, müzik ödül değerini tahmin eder. Bilim , 340(6129), 216–219.

Samson, D.R. ve Nunn, C.L. (2015). Uyku yoğunluğu ve insan bilişinin evrimi. Evrimsel Antropoloji , 24(6), 225–237.

Sangrigoli, S., Pallier, C., Argenti, A.-M., Ventureyra, VAG, & de Schonen, S. (2005). Çocukluk döneminde yüz tanımada diğer ırk etkisinin tersine çevrilebilirliği. Psikoloji Bilimi , 16(6), 440-444.

Saygın, ZM, Norton, ES, Osher, DE, Beach, SD, Cyr, AB, Ozernov-Palchik, O., Gabrieli, JDE (2013). Okuma yeteneğinin köklerini takip etme: Beyaz cevher hacmi ve bütünlüğü, ön okuma ve erken okuma anaokulu çocuklarında fonolojik farkındalık ile ilişkilidir. Nörobilim Dergisi , 33(33), 13251–13258.

Saygın, ZM, Osher, DE, Koldewyn, K., Reynolds, G., Gabrieli, JD, & Saxe, RR (2012). Anatomik bağlantı modelleri, fusiform girustaki yüz seçiciliğini tahmin eder. Doğa Sinirbilimi, 15(2), 321–327.

Saygın, ZM, Osher, DE, Norton, ES, Youssoufian, DA, Beach, SD, Feather, J., Kanwisher, N. (2016). Görsel sözcük biçimi alanının geliştirilmesinde bağlantı, işlevden önce gelir. Doğa Sinirbilimi , 19(9), 1250–1255.

Schapiro, AC, Turk-Browne, NB, Norman, KA ve Botvinick, MM (2016). Hipokampusta zamansal topluluk yapısının istatistiksel olarak öğrenilmesi. Hipokampus , 26(1), 3–8.

Schlaug, G., Jancke, L., Huang, Y., Staiger, JF, & Steinmetz, H. (1995). Müzisyenlerde artan korpus kallozum boyutu. Nöropsikoloji , 33(8), 1047-1055.

Schmidt, R.A. ve Bjork, R.A. (1992). Yeni uygulama kavramsallaştırmaları: Üç paradigmadaki ortak ilkeler, eğitim için yeni kavramlar önerir. Psikolojik Bilim , 3(4), 207–217.

Schoenemann, PT, Sheehan, MJ ve Glotzer, LD (2005). Prefrontal beyaz cevher hacmi, insanlarda diğer primatlardan orantısız olarak daha büyüktür. Doğa Sinirbilimi , 8(2), 242–252.

Schultz, W., Dayan, P. ve Montague, P.R. (1997). Tahmin ve ödülün sinirsel temeli. Bilim , 275(5306), 1593-1599.

Schweinhart, LJ (1993). Önemli faydalar: 27 yaşına kadar High/Scope Perry Okul Öncesi çalışması. High/Scope Eğitim Araştırmaları Vakfı'nın Monografları, no. on. Eğitim Kaynak Bilgi Merkezi.

Sederberg, PB, Kahana, MJ, Howard, MW, Donner, EJ ve Madsen, JR (2003). Kodlama sırasındaki teta ve gama salınımları sonraki hatırlamayı tahmin eder. Nörobilim Dergisi , 23(34), 10809–10814.

Sederberg, PB, Schulze-Bonhage, A., Madsen, JR, Bromfield, EB, McCarthy, DC, Brandt, A., Kahana, MJ (2006). Hipokampal ve neokortikal gama salınımları, insanlarda hafıza oluşumunu öngörür. Serebral Korteks, 17(5), 1190-1196.

Seehagen, S., Konrad, C., Herbert, J.S. ve Schneider, S. (2015). Zamanında uyku, bebeklerde bildirimsel bellek konsolidasyonunu kolaylaştırır. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 112(5), 1625-1629.

Seitz, A., Lefebvre, C., Watanabe, T., & Jolicoeur, P. (2005). Bilinçaltı öğrenmede üst düzey işleme gereksinimi. Güncel Biyoloji, 15(18), R753-R755.

Senghas, A., Kita, S., & Özyürek, A. (2004). Dilin temel özelliklerini oluşturan çocuklar: Nikaragua'da ortaya çıkan bir işaret dilinden kanıtlar. Bilim , 305(5691), 1779-1782.

Sergent, C., Baillet, S. ve Dehaene, S. (2005). Dikkatle yanıp sönme sırasında bilince erişimin altında yatan beyin olaylarının zamanlaması. Doğa Sinirbilimi , 8(10), 1391-1400.

Shah, P.E., Weeks, H.M., Richards, B. ve Kaciroti, N. (2018). Erken çocukluk merakı ve anaokulu okuma ve matematik akademik başarısı. Pediatrik Araştırma , 84(3), 380–386.

Shatz, CJ (1996). Görsel sistem geliştirmede düzenin ortaya çıkışı. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 93(2), 602–608.

Shaywitz, SE, Escobar, MD, Shaywitz, BA, Fletcher, JM, & Makuch, R. (1992). Disleksinin normal bir okuma yeteneği dağılımının alt kuyruğunu temsil edebileceğine dair kanıt. New England Tıp Dergisi , 326(3), 145-150.

Sheese, B.E., Rothbart, M.K., Posner, M.I., White, L.K., & Fraundorf, S.H. (2008). Bebeklik döneminde yönetici dikkat ve öz düzenleme. Bebek Davranışı ve Gelişimi , 31(3), 501–510.

Sheridan, MA, Fox, NA, Zeanah, CH, McLaughlin, KA ve Nelson, CA (2012). Erken çocukluk döneminde kurumsallaşmaya maruz kalmanın bir sonucu olarak nöral gelişimdeki varyasyon. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 109(32), 12927-12932.

Shi, R. ve Lepage, M. (2008). Sözel olmayan bebeklerde işlevsel biçimbirimlerin sözcük bölütlemeye etkisi. Gelişim Bilimi , 11(3), 407–413.

Shipston-Sharman, O., Solanka, L. ve Nolan, M.F. (2016). Uyarıcı-inhibitör etkileşimlerine dayalı ızgara hücre ateşlemesinin sürekli çekici ağ modelleri. Fizyoloji Dergisi , 594(22), 6547-6557.

Shneidman, LA, Arroyo, ME, Levine, SC ve Goldin-Meadow, S. (2013). Kelime öğrenimi için etkili girdi olarak ne sayılır? Çocuk Dili Dergisi , 40(3), 672–686.

Shneidman, L.A. ve Goldin-Meadow, S. (2012). Bir Maya köyünde dil girişi ve edinimi: Yönlendirilmiş konuşma ne kadar önemlidir? Gelişim Bilimi , 15(5), 659-673.

Shohamy, D. ve Turk-Browne, NB (2013). Bilişte yaygın hipokampal tutulum için mekanizmalar. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 142(4), 1159-1170.

Siegler, RS (1989). Bilişsel gelişim mekanizmaları. Yıllık Psikoloji İncelemesi , 40, 353-379.

Siegler, RS ve Opfer, JE (2003). Sayısal tahminin gelişimi: Sayısal niceliğin çoklu temsilleri için kanıt. Psikoloji Bilimi , 14(3), 237-243.

Siegler, RS, Thompson, CA ve Schneider, M. (2011). Tam sayı ve kesir gelişimi için entegre bir teori. Bilişsel Psikoloji , 62(4), 273–296.

Sigman, M. ve Dehaene, S. (2008). Çift görev performansı sırasında seri ve paralel işlemenin beyin mekanizmaları. Nörobilim Dergisi , 28(30), 7585–7598.

Sigman, M., Pan, H., Yang, Y., Stern, E., Silbersweig, D., & Gilbert, CD (2005). Bir şekil tanımlama görevini öğrendikten sonra görsel yoldaki aktivitenin yukarıdan aşağıya yeniden düzenlenmesi. Nöron , 46(5), 823-835.

Silver, D., Huang, A., Maddison, CJ, Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., Hassabis, D. (2016). Derin sinir ağları ve ağaç arama ile Go oyununda ustalaşmak. Doğa , 529(7587), 484-489.

Simons, DJ ve Chabris, C.F. (1999). Aramızdaki goriller: Dinamik olaylar için sürekli dikkatsiz körlük. Algı , 28(9), 1059-1074.

Sisk, VF, Burgoyne, A.P., Sun, J., Butler, JL ve Macnamara, BN (2018). Gelişim zihniyetleri akademik başarı için ne ölçüde ve hangi koşullar altında önemlidir? İki meta-analiz. Psikoloji Bilimi , 29(4), 549-571.

Skaggs, W.E. ve McNaughton, B.L. (1996). Uzamsal deneyimi takiben uyku sırasında sıçan hipokampüsündeki nöronal ateşleme dizilerinin tekrarı. Bilim , 271(5257), 1870-1873.

Smaers, JB, Gomez-Robles, A., Parks, AN ve Sherwood, CC (2017). Büyük maymunlarda ve insanlarda prefrontal korteksin olağanüstü evrimsel genişlemesi. Güncel Biyoloji , 27(5), 714–720.

Spelke, E.S. (2003). Bizi akıllı yapan nedir? Temel bilgi ve doğal dil. // D. Gentner & S. Goldin-Meadow (Ed.), Akılda dil: Dil ve düşünce araştırmalarındaki gelişmeler (s. 277–311). Cambridge, MA: MIT Basını.

Spencer, SJ, Steele, CM ve Quinn, DM (1999). Stereotip tehdidi ve kadınların matematik performansı. Deneysel Sosyal Psikoloji Dergisi , 35(1), 4-28.

Spencer-Smith, M. ve Klingberg, T. (2015). Günlük hayatta dikkat eksikliği için çalışan bir bellek eğitim programının faydaları: Sistematik bir inceleme ve meta-analiz. PLOS BİR , 10(3), e0119522.

Srihasam, K., Mandeville, JB, Morocz, IA, Sullivan, KJ ve Livingstone, MS (2012). Makaklarda erken ve geç sembol eğitiminin davranışsal ve anatomik sonuçları. Nöron , 73(3), 608-619.

Stahl, A.E. ve Feigenson, L. (2015). Beklenmeyenleri gözlemlemek, bebeklerin öğrenmesini ve keşfetmesini geliştirir. Bilim , 348(6230), 91-94.

Starkey, P. ve Cooper, R.G. (1980). İnsan bebekleri tarafından sayıların algılanması. Bilim , 210(4473), 1033-1035.

Starkey, P., Spelke, ES ve Gelman, R. (1990). İnsan bebekleri tarafından sayısal soyutlama. Biliş , 36(2), 97–127.

Steele, CM ve Aronson, J. (1995). Stereotip tehdidi ve Afrikalı Amerikalıların entelektüel test performansı. Kişilik ve Sosyal Psikoloji Dergisi , 69(5), 797-811.

Steinhauer, K. ve Drury, JE (2012). Sözdizimi çalışmalarında erken sol ön olumsuzluk (ELAN) üzerine. Beyin ve Dil , 120(2), 135-162.

Stickgold, R. (2005). Uykuya bağlı bellek konsolidasyonu. Doğa , 437(7063), 1272–1278.

Strauss, M., Sitt, J.D., King, J.-R., Elbaz, M., Azizi, L., Buiatti, M., Dehaene, S. (2015). Uyku sırasında hiyerarşik tahmine dayalı kodlamanın bozulması. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 112(11), E1353–E1362.

Striem-Amit, E. ve Amedi, A. (2014). Doğuştan kör insanlarda sesleri kullanarak "gören" görsel korteks ekstrastriat vücut seçici alan aktivasyonu. Güncel Biyoloji , 24(6), 687-692.

Strnad, L., Peelen, M.V., Bedny, M., & Caramazza, A. (2013). Multivoksel patern analizi, hem doğuştan kör hem de gören bireylerin MT+'daki işitsel hareket bilgilerini ortaya çıkarır. PLOS BİR , 8(4), e63198.

Sun, T., Patoine, C., Abu-Khalil, A., Visvader, J., Sum, E., Cherry, T.J., Walsh, CA (2005). Embriyonik insan sol ve sağ serebral korteksinde gen transkripsiyonunun erken asimetrisi. Bilim , 308(5729), 1794-1798.

Sun, ZY, Klöppel, S., Rivière, D., Perrot, M., Frackowiak, R., Siebner, H., & Mangin, J.-F. (2012). El kullanımının santral sulkus şekline etkisi. NeuroImage , 60(1), 332–339.

Sur, M., Garraghty, P.E. ve Roe, A.W. (1988). İşitsel talamus ve kortekse deneysel olarak uyarılmış görsel projeksiyonlar. Bilim , 242(4884), 1437-1441.

Sur, M. ve Rubenstein, JLR (2005). Serebral korteksin desenlenmesi ve plastisitesi. Bilim , 310(5749), 805-810.

Sutton, RS ve Barto, A.G. (1998). Pekiştirmeli öğrenme: Bir giriş . Cambridge, MA: MIT Basını.

Szpunar, KK, Khan, NY ve Schacter, DL (2013). Enterpolasyonlu hafıza testleri, zihinde gezinmeyi azaltır ve çevrimiçi derslerin öğrenilmesini iyileştirir. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 110(16), 6313-6317.

Szwed, M., Dehaene, S., Kleinschmidt, A., Eger, E., Valabregue, R., Amadon, A., & Cohen, L. (2011). Görsel korteksteki nesneler üzerinde yazılı kelimeler için uzmanlaşma. NeuroImage , 56(1), 330–344.

Szwed, M., Qiao, E., Jobert, A., Dehaene, S., & Cohen, L. (2014). Çinli ve Fransız okuyucuların erken görsel ve oksipitotemporal alanlarında okuryazarlığın etkileri. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 26(3), 459-475.

Szwed, M., Ventura, P., Querido, L., Cohen, L., & Dehaene, S. (2012). Okuma kazanımı, kontur entegrasyonunun erken bir görsel sürecini geliştirir. Gelişim Bilimi , 15(1), 139-149.

Takeuchi, T., Duszkiewicz, AJ ve Morris, RGM (2014). Sinaptik plastisite ve hafıza hipotezi: Kodlama, depolama ve kalıcılık. Royal Society B'nin Felsefi İşlemleri: Biyolojik Bilimler , 369(1633), 20130288.

Tenenbaum, JB, Kemp, C., Griffiths, TL ve Goodman, ND (2011). Bir zihin nasıl yetiştirilir: İstatistikler, yapı ve soyutlama. Bilim , 331(6022), 1279–1285.

Terrace, H.S., Petitto, L.A., Sanders, R.J. ve Bever, T.G. (1979). Bir maymun cümle kurabilir mi? Bilim , 206(4421), 891–902.

Thiebaut de Schotten, M., Cohen, L., Amemiya, E., Braga, L.W., & Dehaene, S. (2014). Okumayı öğrenmek arkuat fasikülün yapısını iyileştirir. Serebral Korteks , 24(4), 989-995.

Thornton, A. ve McAuliffe, K. (2006). Vahşi fundalıklarda öğretim. Bilim , 313(5784), 227–229.

Todoroviç, A. ve de Lange, F.P. (2012). Erken işitsel uyarılmış alanlarda, tekrar bastırma ve beklenti bastırma zaman içinde birbirinden ayrılabilir. Nörobilim Dergisi , 32(39), 13389–13395.

Tombu, M. ve Jolicoeur, P. (2004). Neredeyse mükemmel zaman paylaşımı için neredeyse hiçbir kanıt yok. Deneysel Psikoloji Dergisi: İnsan Algısı ve Performansı , 30(5), 795-810.

Uhrig, L., Dehaene, S. ve Jarraya, B. (2014). Makak beynindeki işitsel düzenliliklere verilen yanıtların hiyerarşisi. Nörobilim Dergisi , 34(4), 1127-1132.

van Kerkoerle, T., Self, MW ve Roelfsema, PR (2017). Dikkatin ve çalışma belleğinin birincil görsel korteksteki aktivite üzerindeki etkilerinde katman özgüllüğü. Doğa İletişimi, 8, 13804.

van Praag, H., Kempermann, G. ve Gage, FH (2000). Çevresel zenginleştirmenin sinirsel sonuçları. Nature Review Neuroscience , 1(3), 191–198.

van Vugt, B., Dagnino, B., Vartak, D., Safaai, H., Panzeri, S., Dehaene, S., & Roelfsema, PR (2018). Bilinçli rapor eşiği: Görsel ve ön kortekste sinyal kaybı ve tepki yanlılığı. Bilim , 360(6388), 537–542.

Ventura, P., Fernandes, T., Cohen, L., Morais, J., Kolinsky, R., & Dehaene, S. (2013). Okuryazarlık kazanımı, yüzlerin ve evlerin otomatik bütünsel işlenmesinin etkisini azaltır. Sinirbilim Mektupları , 554, 105-109.

Vinckier, F., Dehaene, S., Jobert, A., Dubus, JP, Sigman, M., & Cohen, L. (2007). Ventral akıştaki harf dizilerinin hiyerarşik kodlaması: Görsel kelime-biçim sisteminin iç organizasyonunu incelemek. Nöron , 55(1), 143–156.

Vinckier, F., Naccache, L., Papeix, C., Forget, J., Hahn-Barma, V., Dehaene, S., & Cohen, L. (2006). Kelime okumada "ne" ve "nerede": Parietal atrofinin ortaya çıkardığı yazılı kelimelerin ventral kodlaması. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 18(12), 1998–2012.

Viswanathan, P. ve Nieder, A. (2013). Primat parietal ve prefrontal kortekslerde görsel bir "sayı duyusunun" nöronal bağıntıları. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 110(27), 11187–11192.

Viswanathan, P. ve Nieder, A. (2015). Primat frontal ve parietal nöronlarda davranışsal ilişkinin miktar kodlaması üzerindeki farklı etkisi. Güncel Biyoloji , 25(10), 1259–1269.

Vogel, E.K. ve Machizawa, M.G. (2004). Nöral aktivite, görsel çalışma belleği kapasitesindeki bireysel farklılıkları tahmin eder. Doğa , 428(6984), 748–751.

Voss, M.W., Vivar, C., Kramer, A.F., & van Praag, H. (2013). Egzersize bağlı beyin plastisitesinin hayvan ve insan modellerini birbirine bağlamak. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 17(10), 525–544.

Wacongne, C., Labyt, E., van Wassenhove, V., Bekinschtein, T., Naccache, L., & Dehaene, S. (2011). İnsan korteksindeki bir tahmin hiyerarşisi ve tahmin hataları için kanıt. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 108(51), 20754-20759.

Waelti, P., Dickinson, A. ve Schultz, W. (2001). Dopamin tepkileri, resmi öğrenme teorisinin temel varsayımlarıyla uyumludur. Doğa , 412(6842), 43-48.

Wagner, AD, Schacter, DL, Rotte, M., Koutstaal, W., Maril, A., Dale, AM, Buckner, RL (1998). Anılar oluşturmak: Beyin aktivitesi tarafından tahmin edildiği gibi sözlü deneyimleri hatırlamak ve unutmak. Bilim , 281(5380), 1188-1191.

Wagner, U., Gais, S., Haider, H., Verleger, R., & Born, J. (2004). Uykudan ilham alan içgörü. Doğa , 427(6972), 352-355.

Walker, MP, Brakefield, T., Hobson, JA ve Stickgold, R. (2003). İnsan hafızasının pekiştirilmesi ve yeniden pekiştirilmesinin ayrılabilir aşamaları. Doğa , 425(6958), 616-620.

Walker, MP ve Stickgold, R. (2004). Uykuya bağlı öğrenme ve hafıza konsolidasyonu. Nöron , 44(1), 121–133.

Walker, MP, Stickgold, R., Alsop, D., Gaab, N., & Schlaug, G. (2005). İnsan beyninde uykuya bağlı motor bellek plastisitesi. Sinirbilim , 133(4), 911–917.

Walker, SP, Chang SM, Powell, CA ve Grantham-McGregor, SM (2005). Büyüme geriliği olan Jamaikalı çocuklarda erken çocukluk psikososyal uyarımı ve besin takviyesinin biliş ve eğitim üzerindeki etkileri: Prospektif kohort çalışması. Lancet , 366(9499), 1804-1807.

Wang, L. ve Krauzlis, RJ (2018). Farelerde görsel seçici dikkat. Güncel Biyoloji , 28(5), 676-685.

Wang, L., Uhrig, L., Jarraya, B., & Dehaene, S. (2015). Makak ve insan beyninde sayısal ve sıralı kalıpların temsili. Güncel Biyoloji, 25(15), 1966–1974.

Warneken, F. ve Tomasello, M. (2006). İnsan bebeklerde ve genç şempanzelerde fedakar yardım. Bilim , 311(5765), 1301-1303.

Watanabe, T., Nanez, JE ve Sasaki, Y. (2001). Algı olmadan algısal öğrenme. Doğa , 413(6858), 844-848.

Weber-Fox, CM ve Neville, HJ (1996). Dil işleme için işlevsel uzmanlıklar üzerindeki olgunlaşma kısıtlamaları: İki dilli konuşmacılarda ERP ve davranışsal kanıtlar. Bilişsel Sinirbilim Dergisi , 8(3), 231–256.

Werker, JF ve Hensch, T.K. (2014). Konuşma algısında kritik dönemler: Yeni yönler. Yıllık Psikoloji İncelemesi , 66, 173–196.

Werker, JF ve Tees, R.C. (1984). Diller arası konuşma algısı: Yaşamın ilk yılında algısal yeniden düzenleme için kanıt. Bebek Davranışı ve Gelişimi , 7(1), 49-63.

Whitlock, JR, Heynen, AJ, Shuler, MG ve Bear, MF (2006). Öğrenme, hipokampusta uzun vadeli güçlenmeye neden olur. Bilim , 313(5790), 1093-1097.

Widloski, J. ve Fiete, I.R. (2014). Mekansal keşif ve ani zamana bağlı plastisite yoluyla bir ızgara hücresi geliştirme modeli. Nöron , 83(2), 481–495.

Wilhelm, I., Rose, M., Imhof, KI, Rasch, B., Büchel, C., & Born, J. (2013). Uyuyan çocuk, yetişkinin örtük bilgiyi açık bilgiye dönüştürme kapasitesini geride bırakır. Doğa Sinirbilimi , 16(4), 391-393.

Wills, T.J., Cacucci, F., Burgess, N., & O'Keefe, J. (2010). Preweanling sıçanlarda hipokampal bilişsel haritanın geliştirilmesi. Bilim , 3 8(5985), 1573–1576.

Wilson, M.A. ve McNaughton, B.L. (1994). Uyku sırasında hipokampal topluluk anılarının yeniden aktivasyonu. Bilim , 265(5172), 676-679.

Windsor, J., Moraru, A., Nelson, CA, Fox, NA ve Zeanah, CH (2013). Koruyucu bakımın sekiz yılda dil öğrenimine etkisi: Bükreş Erken Müdahale Projesinin Bulguları. Çocuk Dili Dergisi , 40(3), 605–627.

Wynn, K. (1992). İnsan bebekler tarafından toplama ve çıkarma. Doğa , 358, 749-750.

Xu, F. ve Garcia, V. (2008). 8 aylık bebeklerin sezgisel istatistikleri. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , 105(13), 5012–5015.

Xu, F. ve Tenenbaum, JB (2007). Bayes çıkarımı olarak kelime öğrenme. Psikolojik İnceleme , 114(2), 245-272.

Xu, K., Ba, J., Kiros, R., Cho, K., Courville, A., Salakhutdinov, R., Bengio, Y. (2015). Göster, katıl ve anlat: Görsel dikkat ile sinirsel resim yazısı oluşturma. arxiv.org/abs/1502.03044.

Yang, C. (2013). Dilin ontogenisi ve filogenisi. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 110(16), 6324-6327.

Yoncheva, YN, Blau, VC, Maurer, U. ve McCandliss, BD (2010). Öğrenme sırasında dikkatin odaklanması, yapay bir komut dosyasına verilen N170 ERP yanıtlarını etkiler. Gelişimsel Nöropsikoloji, 35(4), 423–445.

Yoon, JMD, Johnson, MH ve Csibra, G. (2008). Preverbal bebeklerde iletişim kaynaklı hafıza önyargıları. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 105(36), 13690–13695.

Yoon, K., Buice, MA, Barry, C., Hayman, R., Burgess, N., & Fiete, IR (2013). Izgara hücrelerinde düşük boyutlu sürekli çekici dinamiğinin özel kanıtı. Doğa Sinirbilimi , 16(8), 1077-1084.

Young, CB, Wu, SS ve Menon, V. (2012). Matematik kaygısının nörogelişimsel temeli. Psikoloji Bilimi , 23(5), 492-501.

Zaromb, FM, Karpicke, JD ve Roediger, HL (2010). Üstbilişsel yargıların temeli olarak anlama: Anlamdan sonraki çabanın hatırlama ve üstbiliş üzerindeki etkileri. Deneysel Psikoloji Dergisi: Öğrenme, Bellek ve Biliş , 36(2), 552-557.

Zaromb, FM ve Roediger, HLI (2010). Serbest hatırlamadaki test etkisi, geliştirilmiş organizasyonel süreçlerle ilişkilidir. Hafıza ve Biliş , 38(8), 995–1008.

Zhu, X., Wang, F., Hu, H., Sun, X., Kilgard, MP, Merzenich, MM, & Zhou, X. (2014). Çevresel akustik zenginleştirme, gelişimsel olarak bozulmuş işitsel kortikal işlemden kurtarmayı destekler. Nörobilim Dergisi , 34(16), 5406-5415.

Zoccolotti, P., De Luca, M., Di Pace, E., Gasperini, F., Judica, A., & Spinelli, D. (2005). Erken okuma ve gelişimsel dislekside kelime uzunluğu etkisi. Beyin ve Dil , 93(3), 369-373.

Zylberberg, A., Dehaene, S., Roelfsema, P.R., & Sigman, M. (2011). İnsan Turing makinesi: Zihinsel programlar için sinirsel bir çerçeve. Bilişsel Bilimlerde Eğilimler , 15(7), 293–300.

Çizimler listesi

RENK EKLEME

Resim 1 : © Nicolás Sainz Trapaga.

Şekil 2 , üst : Google Beyin Takımı. "Sinir Ağı Mimarisini Keşfetmek için Makine Öğrenimini Kullanma". Google AI Blogu (2017). https://ai.googleblog.com/2017/05/using-machine-learning-to-explore.html .

Şekil 2 , altta : Olah, Chris, Alexander Mordvintsev ve Ludwig Schubert. Özellik Görselleştirme. Distil (2017). https://distill.pub/2017/feature-visualization/. Creative Commons Atıf Lisansı CC-BY 4.0 altında lisanslanmıştır.

Şekil 3, sağ : Guerguiev, Jordan, Timothy P. Lillicrap ve Blake A. Richards. "Ayrılmış dendritlerle derin öğrenmeye doğru". ELife , 6, e22901, (2017). https://elife sciences.org/articles/22901.

Şekil 3, sol : El yazısı rakamların MNIST veri tabanı. LeCun, Yann, Corinna Cortes ve Christopher JC Burges. http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .

Şekil 4 : Kemp, Charles ve Joshua B. Tenenbaum. "Yapısal formun keşfi". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 105(31), 10687–10692 (2008). https://www.pnas.org/content/105/31/10687.short. © 2008 Ulusal Bilimler Akademisi, ABD

Şekil 5, sol üst : Fei Xu Laboratuvarı.

Şekil 5, sağ üst : Moira Dillon ve Elizabeth Spelke.

Şekil 6, üst : G. Dehaene-Lambertz & J. Dubois.

Şekil 6, alt : Dehaene-Lambertz, Ghislaine, Lucie Hertz-Pannier, Jessica Dubois, Sébastien Mériaux, Alexis Roche, Mariano Sigman ve Stanislas Dehaene makalesinde yayınlanan verilerden yeniden çizilmiştir. "Konuşma öncesi bebeklerde cümlelerin sunumu sırasında perisilvian aktivasyonunun fonksiyonel organizasyonu". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 103(38), 14240-14245, (2006). https://www.pnas.org/content/103/38/14240. © 2006 Ulusal Bilimler Akademisi, ABD

Şekil 7 : Leah Krubitzer'in izniyle çoğaltılmıştır. İlgili çalışmanın bir incelemesi için bkz. Krubitzer, Leah. "Muhteşem Uzlaşma: Memelilerde Kortikal Alan Evrimi". Nöron , 56(2), 201–208, (2007).

Şekil 8, üst: Alain Schedotal'ın izniyle çoğaltılmıştır. Bakınız Belle, Morgane, David Godefroy, Gérard Couly, Samuel A. Malone, Francis Collier, Paolo Giacobini ve Alain Chédotal. "Erken İnsan Gelişiminin Üç Boyutlu Görselleştirilmesi ve Analizi". Hücre , cilt. 169(1), 161–173.e12, (2017). https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.03.008 .

Şekil 8, altta: G. Dehaene-Lambertz & J. Dubois.

Şekil 9: Amunts, Katrin, Marianne Lenzen, Angela D. Friederici, Axel Schleicher, Patricia Morosan, Nicola Palomero-Gallagher ve Karl Zilles. "Broca Bölgesi: Yeni Örgütsel İlkeler ve Çoklu Alıcı Haritalama". PLoS Biyoloji , 8(9). e1000489, (2010). https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1000489 .

Şekil 10, sağ üst : David Hablutzel (Pexes).

Şekil 10, alt : Springer Nature'ın izniyle yeniden basılmıştır. doğa . Hafting, Torkel, Marianne Fyhn, Sturla Molden, May Britt Moser ve Edvard I. Moser. "Entorhinal kortekste uzaysal bir haritanın mikro yapısı". © 2005.

Şekil 10, sol üst ve orta : © Stanislas Dehaene.

Şekil 11: Muckli, Lars, Marcus J. Naumer ve Wolf Singer. "Yalnızca bir yarım küresi olan bir hastada iki taraflı görme alanı haritaları". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı , 106(31), 13034-13039, (2009). https://www.pnas.org/content/106/31/13034 .

Şekil 12: Amalric, Marie ve Stanislas Dehaene. "Uzman matematikçilerde ileri matematik için beyin ağlarının kökenleri". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , cilt. 113 (18) 4909-4917, (2016). https://www.pnas.org/content/early/2016/04/06/1603205113. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

13, alt : Amalric, Marie, Isabelle Denghien ve Stanislas Dehaene. "Matematiksel gelişimde görsel deneyimin rolü üzerine: Kör matematikçilerden kanıtlar". Gelişimsel Bilişsel Sinirbilim , cilt. 30 sayfa. 314-323 (2018). https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1878929316302201?via%3Dihub. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

Şekil 14 : Yazar tarafından, makalede yayınlanan verilere dayanarak oluşturulmuştur: Dehaene, Stanislas, Felipe Pegado, Lucia W. Braga, Paulo Ventura, Gilberto Nunes Filho, Antionette Jobert, Ghislaine Dehaene-Lambertz, Régine Kolinsky, José Morais, & Laurent Cohen. "Okumayı Öğrenmek, Görme ve Dil için Kortikal Ağları Nasıl Değiştirir". bilim , cilt. 330, sayı 6009, s. 1359-1364, (2010). https://science.sciencemag.org/content/330/6009/1359 .

Şekil 15, üstte: G. Dehaene-Lambertz.

Şekil 15, alt: Yazar tarafından henüz yayınlanmamış verilere ve ayrıca makalede sağlanan verilere dayanarak oluşturulmuştur: Monzalvo, Karla, Joel Fluss, Catherine Billard, Stanislas Dehaene, & Ghislaine Dehaene-Lambertz. "Değişken sosyo-ekonomik durumdaki disleksik ve normal çocuklarda görme ve dil için kortikal ağlar". Nörogörüntü , cilt. 61(1), sayfa. 258-274, (2012). https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.02.035.

Şekil 16, üst : Bruce Blaus, Blausen.com personeli. "Blausen Medical 2014'ün tıbbi galerisi". WikiJournal of Medicine 1(2), (2014). doi: 10.15347/wjm/2014.010. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

Şekil 16, altta : Kilgard, Michael P. ve Michael M. Merzenich. "Nucleus Basalis Aktivitesi Tarafından Etkinleştirilen Kortikal Harita Yeniden Düzenlenmesi". bilim , cilt. 279, sayı 5357, (1998), s. 1714–8 AAAS'ın izniyle yeniden basılmıştır.

Şekil 17: Bekinschtein, Tristan A., Stanislas Dehaene, Benjamin Rohaut, François Tadel, Laurent Cohen, & Lionel Naccache makalelerinde yayınlanan verilere dayanarak yazar tarafından oluşturulmuştur. "İşitsel düzenliliklerin bilinçli işlenmesinin sinirsel imzası". ABD Ulusal Bilimler Akademisi'nden Bildiriler ., cilt. 106(5), s. 1672-1677, (2009). https://doi.org/10.1073/pnas.0809667106; ve Strauss, Melanie, Jacobo D. Sitt, Jean-Remi King, Maxime Elbaz, Leila Azizi, Marco Buiatti, Lionel Naccache, Virginia van Wassenhove ve Stanislas Dehaene. "Uyku sırasında hiyerarşik öngörücü kodlamanın bozulması". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , cilt. 112(11), E1353-1362, (2015). https://doi.org/10.1073/pnas.1501026112 .

Şekil 18, sol : Dehaene-Lambertz, Ghislaine, Karla Monzalvo ve Stanislas Dehaene. "Görsel kelime formunun ortaya çıkışı: okuma edinimi sırasında kategoriye özgü ventral görsel alanların boyuna evrimi". PLoS Biyoloji , 16(3), e2004103, (2018). https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.2004103. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

Şekil 18, sağ : Zoccolotti, Pierluigi, Maria De Luca, Enrico Di Pace, Filippo Gasperini, Anna Judica ve Donatella Spinelli'nin bir makalesinden yeniden çizilmiş. "Erken okumada ve gelişimsel dislekside kelime uzunluğu etkisi". Beyin ve Dil , cilt. 93(3), s. 369-373, (2005). https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0093934X04002792?via%3Dihub .

Şekil 19: Chen, Zhe ve Matthew A. Wilson'dan yazar tarafından yeniden çizilmiştir. "Uyku Sırasında Belleğin Sinir Kodlarını Deşifre Etme". Nörobilimlerde Eğilimler , cilt. 40(5), s. 260–275, (2017). https://doi.org/10.1016/j.tins.2017.03.005 .

METİNDEKİ SİYAH BEYAZ ÇİZİMLER

Şekil 1, sayfa 35, alt: © Stanislas Dehaene.

Şekil 2, sayfa 68: Tenenbaum, Joshua B., Charles Kemp, Thomas L. Griffiths ve Noah D. Goodman. "Bir Zihin Nasıl Büyütülür: İstatistik, Yapı ve Soyutlama". bilim , cilt. 331(6022), sf. 1279–1285, (2011). https://science.sciencemag.org/content/331/6022/1279.

Şekil 3, sayfa 84: © Stanislas Dehaene.

Şekil 4, sayfa 113, solda: Cajal y Ramón, Santiago. "Cronian Ders: La Fine Structure des Centers Nerveux". Londra Kraliyet Cemiyeti Bildirileri (1894). https://archive.org/details/philtrans09891650/page/n17. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

Şekil 4, sayfa 113, sağ üst: Philip Buttery.

Şekil 4, sayfa 113, sağ alt: © Stanislas Dehaene.

Şekil 5, sayfa 132: İnsan Serebral Korteksinin Doğum Sonrası Gelişimi , Cilt. I-VIII. Jesse LeRoy Conel, Cambridge, Mass.: Harvard University Press. © 1939, 1941, 1947, 1951, 1955, 1959, 1963, 1967, Harvard College Başkanı ve Üyeleri. Güncelleme: 1967, 1969, 1975, 1979, 1983, 1987, 1991.

Sayfa 137'deki Şekil 6, üst : Flege, James E., Murray J. Munro ve Ian RA MacKay'de yayınlanan verilerden yeniden çizilmiştir. "İkinci bir dilde algılanan yabancı şivenin gücünü etkileyen faktörler". Journal of the Acoustical Society of America , 97(5), 3125-3134 (1995); Johnson, JS ve EL Newport. "İkinci dil öğreniminde kritik dönem etkileri: Olgunlaşma durumunun ikinci dil olarak İngilizce edinimi üzerindeki etkisi". Bilişsel Psikoloji , 21(1), 60–99, (1989) https://psycnet.apa.org/record/1989-18581-001; Hartshorne, JK, JB Tenenbaum ve S. Pinker. "İkinci dil edinimi için kritik bir dönem: 2/3 milyon İngilizce konuşanın kanıtı". Biliş , 177, 263–277, (2018). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29729947.

Şekil 6, sayfa 137, alt: Pierce, Lara J., Denise Klein, Jen-Kai Chen, Audrey Delcenserie ve Fred Genesee. "Kayıp bir ilk dilin bilinçsiz bakımını haritalamak". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , cilt. 111(48), s. 17314-17319, (2014). https://www.pnas.org/content/111/48/17314. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

Şekil 7, sayfa 142, üst: Eric Knudsen.

Sayfa 142'deki Şekil 7, alt: Knudsen, Eric I., Weimin Zheng ve William M. DeBello. "İşitsel yerelleştirme yolunda öğrenme izleri". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , cilt. 97(22), s. 11815–11820, (2000). https://www.pnas.org/content/97/22/11815. © 2000 Ulusal Bilimler Akademisi, ABD

Şekil 8, sayfa 146, üst: © 2001, Michael Carroll.

Şekil 8, sayfa 146, alt: Almas, Alisa N., Kathryn A. Degnan, Anca Radulescu, Charles A. Nelson III, Charles H. Zeanah ve Nathan A. Fox. "Erken müdahalenin etkileri ve beyin aktivitesinin 8 yaşında kurumsallaşmış çocukların sosyal becerileri üzerindeki düzenleyici etkileri". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri , cilt. 109 Ek 2, sf. 17228–17231, (2012). https://www.pnas.org/content/109/Supplement_2/17228. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

164. sayfadaki Şekil 9: yazar tarafından makalede yayınlanan verilere dayanarak oluşturulmuştur: Dehaene, Stanislas, Felipe Pegado, Lucia W. Braga, Paulo Ventura, Gilberto Nunes Filho, Antoinette Jobert, Ghislaine Dehaene-Lambertz, Régine Kolinsky, José Morais , & Laurent Cohen. "Okumayı Öğrenmek, Görme ve Dil için Kortikal Ağları Nasıl Değiştirir". bilim , cilt. 330(6009), sayfa. 1359-1364, (2010). https://doi.org/10.1126/science.1194140.

166. sayfadaki Şekil 10: Dehaene-Lambertz, Ghislaine, Karla Monzalvo ve Stanislas Dehaene (2018). "Görsel kelime formunun ortaya çıkışı: okuma edinimi sırasında kategoriye özgü ventral görsel alanların boyuna evrimi". PLoS Biyoloji , cilt. 16(3), e2004103, (2018). https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.2004103. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

179. sayfadaki Şekil 11: Xu, Kelvin, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville, Ruslan Salakhutdinov, Richard Zemel ve Yoshua Bengio. "Göster, Katıl ve Anlat: Görsel Dikkatle Nöral Görüntü Altyazı Oluşturma". ArXiv:1502.03044 [Cs], (2015). http://arxiv.org/abs/1502.03044.

Sayfa 188'deki Şekil 12: Yazar tarafından Yoncheva, YN, Blau, VC, Maurer, U., & McCandliss, BD'den Bruce Meckandliss'in sağladığı grafiklere dayalı olarak oluşturulmuştur “Öğrenme Etkileri Sırasında Attentional Focus N170 ERP Responses to an Artificial Script ". Gelişimsel Nöropsikoloji , 35(4), 423–445 (2010). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4365954/.

Şekil 13, sayfa 197, üst: © Stanislas Dehaene.

Şekil 13, sayfa 197, alt: Bermudez, Patrick, Jason P. Lerch, Alan C. Evans ve Robert J. Zatorre'de yayınlanan verilere dayalı olarak Robert Zatorre'nin izniyle kısmen çoğaltılmıştır. "Kortikal Kalınlık ve Voksel Tabanlı Morfometri ile Açığa Çıktığı Olarak Müzisyenliğin Nöroanatomik Korelasyonları". Cereb Cortex , cilt. 19(7), s. 1583-1596, (2009). https://academic.oup.com/cercor/article/19/7/1583/317010.

Şekil 14, sayfa 202, üst: Yazarlar tarafından György Gergely'nin izniyle fotoğraflardan derlenmiştir. Kredi: Egyed, Katalin, Ildikó Király ve György Gergely. "Piyadede Paylaşılan Bilginin İletişimi". Psikoloji Bilimi , cilt. 24(7), s. 1348-1353, (2013). https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0956797612471952.

Sayfa 202'deki Şekil 14, alt : Gergely, György, Harold Bekkering ve Ildikó Király'den derlenmiştir. "Konuşma öncesi bebeklerde rasyonel taklit". Doğa , cilt. 415(6873), sf. 755 (2002). https://www.nature.com/articles/415755a .

Sayfa 223'teki Şekil 15: Kaplan, Frederic ve Pierre-Yres Oudeyer. "İçsel Motivasyonun Sinir Devrelerinin Arayışında". Frontiers in Neuroscience , 1(1), 225, (2007). https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/neuro.01.1.1.017.2007/full. Telif Hakkı © 2007 Kaplan & Oudeyer. (Kısmen çoğaltılmıştır.)

Sayfa 248'deki Şekil 16: © Stanislas Dehaene.

Notlar

giriiş

1 Mucize İşçi (1962) ve Marie Ertin (2014) filmlerine ve aşağıdaki kitaplara bakın: Arnould, 1900; Keller, 1903.

2 Nematod C. elegans'tan öğrenme : Bessa, Maciel ve Rodrigues, 2013; Kano ve diğerleri, 2008; Rankin, 2004.

3 UK Education Endowment Foundation (EEF) web sitesi: trainingend-owmentfoundation.org.uk.

4 Beyin sürekli olarak belirsizliği izler: Meyniel & Dehaene, 2017; Heilbron & Meyniel, 2019.

Bölüm 1. Öğrenmenin Yedi Tanımı

5 Bu deneyi Paris'teki ana bilim müzesi olan City of Science'da düzenlediğim C3RV34U sergisinde yapabilirsiniz.

6 LeNet Yapay Sinir Ağı : LeCun , Bottou, Bengio ve Haffner, 1998.

GoogLeNet Yapay Sinir Ağındaki Gizli Düğümlerin Hiyerarşi Görselleştirmesi : Olah, Mordvintsev, & Schubert, 2017.

Derin Sinir Ağı Tarafından 8 Aşamalı On Haneli Tanıma: Guerguiev, Lillicrap ve Richards, 2017.

9 Takviyeli öğrenme: Mnih ve diğerleri, 2015; Sutton ve Barto, 1998.

Atari video oyunlarını oynamayı öğrenen bir yapay sinir ağı : Mnih ve diğerleri, 2015.

11 Go oynamayı öğrenen bir yapay sinir ağı: Banino ve diğerleri, 2018; Gümüş ve diğerleri, 2016.

12 Çelişkili öğrenme: Goodfellow ve diğerleri, 2014.

13 Evrişimli Sinir Ağları: LeCun, Bengio ve Hinton, 2015; LeCun ve diğerleri, 1998.

14 Darwinci Doğal Seleksiyon Algoritması: Dennett, 1996.

2. Bölüm Beynimiz Neden Mevcut Makinelerden Daha İyi Öğreniyor?

15 Yapay sinir ağları ağırlıklı olarak bilinçsiz beyin operasyonlarını taklit eder: Dehaene, Lau ve Kouider, 2017.

16 Yapay sinir ağları, yüzey modellerini yakalama eğilimindedir: Jo & Bengio, 2017.

17 Hem insanları hem de yapay sinir ağlarını karıştıran görüntüler oluşturma: Elsayed ve diğerleri, 2018.

Captcha'ları tanımayı öğrenen 18 yapay sinir ağları: George ve diğerleri, 2017.

19 Yapay sinir ağlarının öğrenme hızının bir eleştirisi: Lake, Ullman, Tenenbaum, & Gershman, 2017.

20 Yapay sinir ağlarında sistematiklik eksikliği: Fodor & Pylyshyn, 1988; Fodor ve McLaughlin, 1990.

21 Düşünce dili hipotezi: Amalric, Wang ve diğerleri, 2017; Fodor, 1975.

22 Bir program çıktısı olarak saymayı öğrenmek: Piantadosi, Tenenbaum ve Goodman, 2012; ayrıca bkz. Piantadosi, Tenenbaum ve Goodman, 2016.

23 Türümüzün benzersiz bir özelliği olarak yinelemeli temsiller: Dehaene, Meyniel, Wacongne, Wang ve Pallier, 2015; Everaert, Huybregts, Chomsky, Berwick ve Bolhuis, 2015; Hauser, Chomsky ve Fitch, 2002; Hauser & Watumull, 2017.

İnsanlarda Temel Ses Dizisi Kodlamasının 24 Özelliği: Wang, Uhrig, Jarraya, & Dehaene, 2015.

25 Geometrik öğrenme maymunlarda yavaş ve çocuklarda süper hızlıdır: Jiang ve diğerleri, 2018.

26 Bilinçli düşünen insan beyni, tek iş parçacıklı bir Turing makinesine benzer: Sackur & Dehaene, 2009; Zylberberg, Dehaene, Roelfsema ve Sigman, 2011.

27 Yeni sözcüklerin hızlı öğrenilmesi: Tenenbaum, Kemp, Griffiths, & Goodman, 2011; Xu & Tenenbaum, 2007.

28 Ortak dikkat temelinde yeni kelimeler öğrenme: Baldwin ve diğerleri, 1996.

29 12 ayda determinantlar ve diğer fonksiyon kelimeleri bilgisi: Cyr & Shi, 2013; Shi & Lepage, 2008.

30 Yeni sözcüklerin öğrenilmesinde karşılıklı dışlama ilkesi: Carey ve Bartlett, 1978; Clark, 1988; Markman ve Wachtel, 1988; Markman, Wasow ve Hansen, 2003.

31 İki dilliler arasında karşılıklı dışlama ilkesinin daha nadir uygulanması: Byers-Heinlein & Werker, 2009.

32 Yüzlerce Kelime Bilen Köpek Rico: Kaminski, Call ve Fischer, 2004.

33 Bir "yapay bilim adamı"nın modellenmesi: Kemp & Tenenbaum, 2008.

34 Nedensellik ilkesini keşfetmek: Goodman, Ullman ve Tenenbaum, 2011; Tenenbaum ve diğerleri, 2011.

35 Üretken bir model olarak beyin: Lake, Salakhutdinov ve Tenenbaum, 2015; Lake ve diğerleri, 2017.

36 Olasılık Teorisi - Bilimin Mantığı: Jaynes, 2003.

37 Cortex'te Bayesian Information Processing: Friston, 2005. Kortekste hiyerarşik hata sinyalleriyle ilgili ampirik kanıtlar için, bakınız, örneğin, Chao, Takaura, Wang, Fujii, & Dehaene, 2018; Wacongne ve diğerleri, 2011.

Bölüm 3

38 Bebeklerin fiziksel nesnelerle ilgili kavramları: Baillargeon & DeVos, 1991; Kellman & Spelke, 1983.

39 İşlerin neden düştüğüne dair hızlı bilgi: Baillargeon, Needham ve DeVos, 1992; Hespos & Baillargeon, 2008.

40 Bebeklerin nicelik kavramları: Izard, Dehaene-Lambertz ve Dehaene, 2008; Izard, Sann, Spelke ve Streri, 2009; Starkey & Cooper, 1980; Starkey, Spelke ve Gelman, 1990. Bu ve diğer çalışmaların ayrıntılı bir incelemesi The Number Sense (Dehaene, 2011) kitabımın ikinci baskısında sunulmaktadır.

41 Yenidoğanlarda sayıların çok modlu gösterimleri: Izard ve diğerleri, 2009.

42 Bebeklerin küçük sayıları toplama ve çıkarma yeteneği: Koechlin, Dehaene ve Mehler, 1997; Winn, 1992.

43 Bebeğin büyük sayıları toplama ve çıkarma yeteneği: McCrink & Wynn, 2004.

44 Yaşla birlikte sayı duyusunun gelişimi: Halberda & Feigenson, 2008; Piazza ve diğerleri, 2010; Piazza, Pica, Izard, Spelke ve Dehaene, 2013.

45 Tavuklarda sayı duyusu: Rugani, Fontanari, Simoni, Regolin ve Vallortigara, 2009; Rugani, Vallortigara, Priftis ve Regolin, 2015.

46 Eğitimsiz hayvanlarda sayısal nöronlar: Ditz & Nieder, 2015; Viswanathan ve Nieder, 2013.

47 İnsanlarda sayısal nöronlar: Piazza, Izard, Pinel, Le Bihan ve Dehaene, 2004; Kutter, Bostroem, Elger, Mormann ve Nieder, 2018.

48 Bebeklerle ilgili temel bilgiler: Spelke, 2003.

49 Bebeklerde Bayesci akıl yürütme: Xu & Garcia, 2008.

50 "Beşikteki bilim adamı" olarak çocuk: Gopnik, Meltzoff ve Kuhl, 1999; Gopnik ve diğerleri, 2004.

51 Bebeklerde Olasılıkları ve Rastgeleliği Anlama: Denison & Xu, 2010; Gweon, Tenenbaum ve Schulz, 2010; Kushnir, Xu ve Wellman, 2010.

52 Bir kişinin mi yoksa bir makinenin mi topları kaptan çıkardığını ayırt etme yeteneği: Ma & Xu, 2013.

53 12 aylık çocuklarda mantıksal düşünme: Cesana-Arlotti ve ark., 2018.

54 Bebeklerde Niyetleri Anlamak: Gergely, Bekkering ve Király, 2002; Gergely & Csibra, 2003; ayrıca bkz. Warneken & Tomasello, 2006.

55 10 aylık bebeklerde diğer insanların tercihleri hakkında mantıklı muhakeme: Liu, Ullman, Tenenbaum, & Spelke, 2017.

56 Başkalarının eylemlerini değerlendirme: Buon ve diğerleri, 2014.

57 Kasıtlı ve tesadüfi eylemleri ayırt etme yeteneği: Behne, Carpenter, Call ve Tomasello, 2005.

58 Rahimde yüzlerin işlenmesi: Reid ve diğerleri, 2017.

59 Bebeklikte yüz tanıma ve yüzlere kortikal yanıtın gelişimi: Adibpour, Dubois ve Dehaene-Lambertz, 2018; Deen ve diğerleri, 2017; Livingstone ve diğerleri, 2017.

60 Yaşamın ilk yılında yüz tanıma: Morton & Johnson, 1991.

61 Anadil tercihi: Mehler ve diğerleri, 1988.

62 "... çocuk rahmimde sevinçle sıçradı": Luka İncili, 1:44.

63 Bkz. kitabım Bilinç ve Beyin (2014).

64 Erken doğmuş bebeklerde konuşma ve ses işlemenin lateralizasyonu: Mahmoudzadeh ve ark., 2013.

65 Bebeklerde kelime bölünmesi: Hay, Pelucchi, Graf Estes ve Saffran, 2011; Saffran, Aslin ve Newport, 1996.

66 Küçük çocukların dilbilgisi ihlallerini tespit etme yeteneği: Bernal, Dehaene-Lambertz, Millotte ve Christophe, 2010.

67 Hayvanlara dil öğretme girişimleri: örneğin bkz. Penn, Holyoak ve Povinelli, 2008; Teras, Petitto, Sanders ve Bever, 1979; Yang, 2013.

68 Sağır Topluluklarda Dilin Hızlı Ortaya Çıkışı: Senghas, Kita ve Özyürek, 2004.

4. Bölüm

69 Bebeklerde konuşma ile ilişkili beyin yapılarının beyin görüntülemesi: Dehaene-Lambertz ve diğerleri, 2006; Dehaene-Lambertz, Dehaene ve Hertz-Pannier, 2002.

70 Bebek beyinlerinde ampirizm: örneğin bakınız, Elman ve diğerleri, 1996; Kuvars ve Sejnowski, 1997.

71 Serebral korteksin evrimi (Renk Plakası 7): Krubitzer, 2007.

72 Konuşmaya Kortikal Tepkilerin Hiyerarşisi: Lerner, Honey, Silbert, & Hasson, 2011; Pallier, Devauchelle ve Dehaene, 2011.

73 Doğumda ana kortikal yolların organizasyonu: Dehaene-Lambertz & Spelke, 2015; Dubois ve diğerleri, 2015.

74 Çevresel bir damga alan düzensiz bir beynin hipotezi: Quartz & Sejnowski, 1997.

75 Fetal gelişimin ilk iki ayında periferik sinir sisteminin organizasyonu: Belle ve ark., 2017.

76 Brodmann alanları: Amunts ve diğerleri, 2010; Amunts & Zilles, 2015; Brodmann, 1909.

77 Serebral korteksin farklı alanlarında gen ifadesi: Kwan ve diğerleri, 2012; Güneş ve diğerleri, 2005.

78 Beyin asimetrisinin erken belirtileri: Dubois ve diğerleri, 2009; Leroy ve diğerleri, 2015.

79 Sağ ve sol elini kullananlarda beyin asimetrisi: Sun ve ark., 2012.

80 Kabuk kıvrımlarının kendi kendini organize eden modeli: Lefevre & Mangin, 2010.

Sıçandaki 81 Kafes nöronları: Banino ve diğerleri, 2018; Brun ve diğerleri, 2008; Fyhn, Molden, Witter, Moser ve Moser, 2004; Hafting, Fyhn, Molden, Moser ve Moser, 2005.

82 Kendi kendini organize eden kafes nöron modelleri: Kropff & Treves, 2008; Shipston-Sharman, Solanka ve Nolan, 2016; Widloski & Fiete, 2014; Yoon ve diğerleri, 2013.

83 Gelişim sırasında ızgara nöronlarının, yer nöronlarının ve baş yönü nöronlarının hızlı ortaya çıkışı: Langston ve diğerleri, 2010; Wills, Cacucci, Burgess ve O'Keefe, 2010.

84 İnsan kafes nöronları: Doeller, Barry ve Burgess, 2010; Nau, Navarro Schröder, Bellmund ve Doeller, 2018.

85 Doğuştan kör bir çocukta uzayda oryantasyon: Landau, Gleitman ve Spelke, 1981.

86 Yüz tanıma bölgelerinin hızla ortaya çıkışı: Deen ve diğerleri, 2017; Livingstone ve diğerleri, 2017.

87 Parietal korteksin nesne sayısına tepkisi: Nieder & Dehaene, 2009.

88 Sayısal nöronların kendi kendini organize eden modeli: Hannagan, Nieder, Viswanathan ve Dehaene, 2017.

89 Dahili bir “kafadaki oyun motoruna” dayalı öz-örgütlenme: Lake ve diğerleri, 2017.

90 Disleksi gelişiminde genler ve nöronal göç: Galaburda, LoTurco, Ramus, Fitch ve Rosen, 2006.

91 Dislekside bağlantı anomalileri: Darki, Peyrard-Janvid, Matsson, Kere ve Klingberg, 2012; Hoeft ve diğerleri, 2011; Niogi & McCandliss, 2006.

92 6 aylık çocuklarda disleksinin fonolojik belirleyicileri: Leppanen ve ark., 2002; Lyytinen ve diğerleri, 2004.

93 Dislekside Dikkat Eksikliği: Friedmann, Kerbel ve Shvimer, 2010.

94 Ayna hataları olan görsel disleksi: McCloskey & Rapp, 2000.

95 Disleksi için çan eğrisi (normal dağılım): Shaywitz, Escobar, Shaywitz, Fletcher ve Makuch, 1992.

96 Diskalkulide bilişsel ve nörolojik bozukluk: Butterworth, 2010; Iuculano, 2016.

97 Diskalkuli olan erken doğmuş bebeklerde azalmış gri madde hacmi: Isaacs, Edmonds, Lucas ve Gadian, 2001.

Bölüm 5. Çevrenin rolü

98 Sinaptik plastisite hipotezleri: Holtmaat & Caroni, 2016; Takeuchi, Duszkiewicz ve Morris, 2014.

99 Müzik, ödül sistemini etkinleştirir: Salimpoor ve diğerleri, 2013.

100 Uzun vadeli güçlendirme: Bliss & Lomo, 1973; lomo, 2018.

101 Aplysia, hipokampus ve sinaptik plastisite: Pittenger & Kandel, 2003.

102 Hipokampus ve uzamsal bellek: Whitlock, Heynen, Shuler ve Bear, 2006.

103 Farelerdeki korkutucu seslerin hatırası: Kim & Cho, 2017.

104 Sinapslardaki değişikliklerin nedensel rolü: Takeuchi ve diğerleri, 2014.

105 Engramın doğası, belleğin sinirsel temeli: Josselyn, Köhler ve Frankland, 2015; Poo ve diğerleri, 2016.

106 Çalışma belleği ve güçlü nöronal ateşleme: Courtney, Ungerleider, Keil ve Haxby, 1997; Ester, Sprague ve Serences, 2015; Goldman-Rakiç, 1995; Kerkoerle, Öz ve Roelfsema, 2017; Vogel ve Machizawa, 2004.

107 Çalışma belleği ve sinapslardaki hızlı değişimler: Mongillo, Barak ve Tsodyks, 2008.

108 Yeni bilgilerin hızlı özümsenmesinde hipokampusun rolü: Genzel ve ark., 2017; Lisman ve diğerleri, 2017; Schapiro, Turk-Browne, Norman ve Botvinick, 2016; Shohamy & Turk-Browne, 2013.

109 Engram hipokampustan kortekse geçiş: Kitamura ve diğerleri, 2017.

110 Farelerde sahte anılar yaratmak: Ramirez ve diğerleri, 2013.

111 Kötü bir anıyı iyi bir anıya dönüştürmek: Ramirez ve diğerleri, 2015.

112 Travmatik bir anıyı silmek: Kim & Cho, 2017.

113 Uyurken yeni anılar yaratmak: de Lavilleon et al., 2015.

114 Maymunlarda alet ve sembol edinimi: Iriki, 2005; Obayashi ve diğerleri, 2001; Srihasam, Mandeville, Morocz, Sullivan ve Livingstone, 2012.

115 Uzak sinapslardaki değişiklikler: Fitzsimonds, Song ve Poo, 1997.

116 Müzik pratiğiyle ilişkili anatomik değişiklikler: Gaser & Schlaug, 2003; Oechslin, Gschwind ve James, 2018; Schlaug, Jancke, Huang, Staiger ve Steinmetz, 1995.

117 Okuma ve yazma ile ilişkili anatomik değişiklikler: Carreiras ve diğerleri, 2009; Thiebaut de Schotten, Cohen, Amemiya, Braga ve Dehaene, 2014.

118 Hokkabazlık yapmayı öğrendikten sonra anatomik değişiklikler: Draganski ve diğerleri, 2004; Gerber ve diğerleri, 2014.

119 Londra taksi şoförlerinin beyinlerindeki değişiklikler: Maguire ve diğerleri, 2000, 2003.

120 Beyincikte sinaptik olmayan bellek mekanizması: Johansson, Jirenhed, Rasmussen, Zucca, & Hesslow, 2014; Rasmussen, Jirenhed ve Hesslow, 2008.

121 Egzersiz ve beslenmenin beyin üzerindeki etkileri: Prado & Dewey, 2014; Voss, Vivar, Kramer ve van Praag, 2013.

122 B1 vitamini (tiamin) eksikliği olan çocuklarda bilişsel bozukluk : Fattal, Friedmann ve Fattal-Valevski, 2011 .

123 Sağ yarım küresi olmayan bir çocukta beyin plastisitesi: Muckli, Naumer ve Singer, 2009.

124 İşitsel korteksin görsel kortekse dönüşümü: Sur, Garraghty ve Roe, 1988; Sur & Rubenstein, 2005.

125 Düzensiz bir beynin çevresel bir damga aldığı hipotezi: Quartz & Sejnowski, 1997.

126 Görsel haritaların retina dalgalarıyla kendi kendine organize edilmesi: Goodman & Shatz, 1993; Shatz, 1996.

127 Spontan kortikal aktivitenin progresif adaptasyonu: Berkes, Orbán, Lengyel ve Fiser, 2011; Orbán, Berkes, Fiser ve Lengyel, 2016.

128 Hassas dönemler kavramına genel bakış: Werker & Hensch, 2014.

129 İnsanda kortikal nöronların büyümesi: Conel, 1939; Courchesne ve diğerleri, 2007.

130 Synapse aşırı üretimi ve geliştirme sırasında ortadan kaldırılması: Rakic, Bourgeois, Eckenhoff, Zecevic, & Goldman-Rakic, 1986.

131 İnsanlarda sinaptik eliminasyonun seçilmiş evreleri: Huttenlocher & Dabholkar, 1997.

132 Kortikal liflerin progresif miyelinasyonu: Dubois ve diğerleri, 2007, 2015; Flechsig, 1876.

133 Küçük çocuklarda görsel tepkilerin hızlandırılması: Adibpour ve diğerleri, 2018; Dehaene-Lambertz & Spelke, 2015.

134 Küçük çocuklarda bilinçli işlem gecikmesi: Kouider ve ark., 2013.

135 Binoküler görme için hassas dönem: Epelbaum, Milleret, Buisseret, & Duffer, 1993; Fawcett, Wang ve Birch, 2005; Hensch, 2005.

136 Ana dilde olmayan bir dilde fonemleri ayırt etme yeteneğinin kaybı: Dehaene-Lambertz & Spelke, 2015; Maye, Werker ve Gerken, 2002; Pena, Werker ve Dehaene-Lambertz, 2012; Werker & Tees, 1984.

137 Japoncada [p] ve [l] arasında ayrım yapma yeteneğinin kısmi restorasyonu: McCandliss, Fiez, Protopapas, Conway, & McClelland, 2002.

138 İşitsel korteksin anatomisi, yabancı bir dilde fonetik karşıtlıklarda ustalaşma yeteneğini öngörür: Golestani, Molko, Dehaene, Le Bihan, & Pallier, 2007.

139 İkinci dil edinimi için hassas dönem: Flege, Munro ve MacKay, 1995; Hartshorne, Tenenbaum ve Pinker, 2018; Johnson ve Newport, 1989; Weber-Fox & Neville, 1996.

140 Yaklaşık 17 yıl içinde ikinci bir dilin gramerine hakim olma oranında keskin bir düşüş (birkaç milyon kişiden alınan verilerin analizi): Hartshorne ve diğerleri., 2018.

141 Koklear implantlı sağır kişilerde dil edinimi için hassas dönem: Friedmann & Rusou, 2015.

142 Hassas dönemlerin açılması ve kapanması için biyolojik mekanizmalar: Caroni, Donato ve Muller, 2012; Friedmann ve Rusou, 2015; Werker & Hensch, 2014.

143 Nöroplastisitenin geri kazanılması: Krause ve diğerleri, 2017.

144 Evlat edinilen çocuklarda konuşma alanlarının yeniden düzenlenmesi: Pallier ve diğerleri, 2003. Yüz tanıma alanında da benzer sonuçlar bulundu: Dokuz yaşından önce Batılı bir ülkeye taşınan Koreli evlat edinilen çocuklar, ailelerinin üyelerini tanımadaki orijinal avantajlarını kaybettiler. (Sangrigoli, Pallier, Argenti, Ventureyra ve de Schonen, 2005).

145 Evlat edinilen çocuklarda ilk dil uykuda olan iz: Pierce, Klein, Chen, Delcenserie, & Genesee, 2014.

146 Baykuşlarda uyku bağı: Knudsen & Knudsen, 1990; Knudsen, Zheng ve DeBello, 2000.

147 Öğrenme yaşının kelime işleme üzerindeki etkisi: Ellis & Lambon Ralph, 2000; Gerhand & Barry, 1999; Morrison ve Ellis, 1995.

148 Bükreş Erken Müdahale Projesi : Almas ve diğerleri, 2012; Berens ve Nelson, 2015; Nelson ve diğerleri, 2007; Sheridan, Fox, Zeanah, McLaughlin ve Nelson, 2012; Windsor, Moraru, Nelson, Fox ve Zeanah, 2013.

149 Bükreş Projesi Etiği: Millum & Emanuel, 2007.

Bölüm 6 Sinirsel Geri Dönüşüm

150 Nabokov, 1962.

151 Okuma yazma bilmeyen kişilerde görüntü tanıma ile ilgili zorluklar: Kolinsky ve diğerleri, 2011; Kolinsky, Morais, İçerik ve Cary, 1987; Szwed, Ventura, Querido, Cohen ve Dehaene, 2012.

152 Okuma yazma bilmeyen kişilerde ayna görüntüsü işleme ile ilgili zorluklar: Kolinsky ve diğerleri, 2011, 1987; Pegado, Nakamura ve diğerleri, 2014.

153 Okuma yazma bilmeyen kişilerin yüzün bir kısmına dikkat edememesi: Ventura ve diğerleri, 2013.

154 Okuma yazma bilmeyen kişilerde konuşulan kelimeleri tanıma ve hatırlamada zorluk: Castro-Caldas, Petersson, Reis, Stone-Elander, & Ingvar, 1998; Morais, 2017; Morais, Bertelson, Cary ve Alegria, 1986; Morais & Kolinsky, 2005.

155 Aritmetik öğretiminin etkisi: Dehaene, Izard, Pica ve Spelke, 2006; Dehaene, Izard, Spelke ve Pica, 2008; Piazza ve diğerleri, 2013; Pica, Lemer, Izard ve Dehaene, 2004.

156 Amazon Kızılderili Sayımı ve Aritmetiği: Pirahã: Frank, Everett, Fedorenko, & Gibson, 2008; Munduruku: Pica ve diğerleri, 2004; Zimane: Piantadosi, Jara-Ettinger ve Gibson, 2014.

157 Sayı doğrusu kavramına hakim olmak: Dehaene, 2003; Dehaene ve diğerleri, 2008; Siegler & Opfer, 2003.

158 Sinirsel geri dönüşüm hipotezi: Dehaene, 2005, 2014; Dehaene & Cohen, 2007.

159 Sinirsel bağlantıların çoğaltılması yoluyla evrim: Chakraborty & Jarvis, 2015; Fukuchi-Shimogori & Grove, 2001.

160 Öğrenme, Nöronal Alt Uzayla Sınırlıdır: Galgali & Mante, 2018; Golub ve diğerleri, 2018; Sadler ve diğerleri, 2014.

161 Parietal lobda tek boyutlu kodlama: Chafee, 2013; Fitzgerald ve diğerleri, 2013.

162 Sosyal statü karşılaştırmasında parietal lobun rolü: Chiao, 2010.

163 Entorinal kortekste iki boyutlu kodlama: Yoon ve diğerleri, 2013.

164 Keyfi 2B Uzayın Grid Neurons Tarafından Kodlanması: Constantinescu, O'Reilly, & Behrens, 2016.

165 Broca Bölgesinde Sözdizimi Ağaçlarını Kodlama: Musso ve diğerleri, 2003; Nelson ve diğerleri, 2017; Pallier ve diğerleri, 2011.

166 Sayı Duyusu: Dehaene, 2011.

167 Eğitimsiz hayvanlarda sayısal nöronlar: Ditz & Nieder, 2015; Viswanathan ve Nieder, 2013.

168 Eğitimin sayısal nöronlar üzerindeki etkileri: Viswanathan & Nieder, 2015.

169 Maymunlarda Arap rakamı edinimi: Diester & Nieder, 2007.

170 Toplama, çıkarma ve uzamsal dikkat arasındaki ilişki: Knops, Thirion, Hubbard, Michel ve Dehaene, 2009; Knops, Viarouge ve Dehaene, 2009.

Profesyonel matematikçilerin 171 fMRI beyni: Amalric & Dehaene, 2016, 2017.

Küçük çocuklarda sayı işlemeye ilişkin 172 Nörogörüntüleme çalışmaları: Izard ve diğerleri, 2008.

Okul öncesi çocukların beyninin 173 fMRI'si: Cantlon, Brannon, Carter ve Pelphrey, 2006. Başka bir çalışma (Cantlon ve Li, 2013), konuşmadan ve sayılardan sorumlu kortikal bölgelerin, çocuk doğduğunda 4 yaşına kadar aktif olduğunu gösterdi. Susam Sokağı'nın ilgili bölümlerinin baskılarını inceliyor ve etkinliklerinin konuşma ve matematik becerilerinin güçlü bir göstergesi olduğunu söylüyor.

174 Kör Matematikçiler: Amalric, Denghien ve Dehaene, 2017.

175 Oksipital korteksin kör insanlarda matematik için yeniden kullanılması: Amalric, Denghien, et al., 2017; Kanjlia, Lane, Feigenson ve Bedny, 2016.

176 Kör insanlarda oksipital kortekste dil işleme: Amedi, Raz, Pianka, Malach ve Zohary, 2003; Bedny, Pascual-Leone, Dodell-Feder, Fedorenko ve Saxe, 2011; Lane, Kanjlia, Omaki ve Bedny, 2015; Sabbah et al., 2016.

177 Kör insanlarda kortikal plastisite üzerine tartışma: Bedny, 2017; Hannagan, Amedi, Cohen, Dehaene-Lambertz ve Dehaene, 2015.

178 Kör insanlarda retinotopik haritalar: Bock ve diğerleri, 2015.

179 Kör insanlarda görsel korteksin geri dönüşümü: Abboud, Maidenbaum, Dehaene ve Amedi, 2015; Amedi ve diğerleri, 2003; Bedny ve diğerleri, 2011; Mahon, Anzellotti, Schwarzbach, Zampini ve Caramazza, 2009; Reich, Szwed, Cohen ve Amedi, 2011; Striem-Amit & Amedi, 2014; Strnad, Peelen, Bedny ve Caramazza, 2013.

180 Görsel korteks fonksiyonunun bir yordayıcısı olarak bağlantı: Bouhali ve diğerleri, 2014; Hannagan ve diğerleri, 2015; Saygın vd., 2012, 2013, 2016.

181 Sayıları karşılaştırırken uzaklığın etkisi: Dehaene, 2007; Dehaene, Dupoux ve Mehler, 1990; Moyer & Landauer, 1967.

182 “X ve Y farklı sayılar mı yoksa aynı mı?” gibi problemlerde uzaklığın etkisi: Dehaene ve Akhavein, 1995; Diester ve Nieder, 2010.

183 Toplama ve Çıkarma Test Örneklerinde Mesafenin Etkisi: Groen & Parkman, 1972; Pinheiro-Chagas, Dotan, Piazza ve Dehaene, 2017.

184 Fiyatların zihinsel temsili: Dehaene & Marques, 2002; Marques & Dehaene, 2004.

185 Paritenin metal gösterimi: Dehaene, Bossini ve Giraux, 1993; negatif sayılar: Blair, Rosenberg-Lee, Tsang, Schwartz ve Menon, 2012; Fischer, 2003; Gullick & Wolford, 2013; kesirler: Jacob ve Nieder, 2009; Siegler, Thompson ve Schneider, 2011.

186 Matematikte düşünce dili: Amalric, Wang, et al., 2017; Piantadosi ve diğerleri, 2012, 2016.

187 Bkz. Beyinde Okuma: Dehaene, 2009 kitabım.

188 Yazılı kelimelerin değişmez tanınması için mekanizmalar: Dehaene ve diğerleri, 2001, 2004.

189 Sözcüğün görsel formunun alanı ile konuşma merkezleri arasındaki bağlantılar: Bouhali ve diğerleri, 2014; Saygın vd., 2016.

190 Okuma yazma bilmeyen kişilerin beyinlerinin beyin görüntüleme çalışmaları: Dehaene ve diğerleri, 2010; Dehaene, Cohen, Morais ve Kolinsky, 2015; Pegado, Comerlato ve diğerleri, 2014.

191 Birincil görsel alanların uzmanlaşması olarak okuma: Chang ve diğerleri, 2015; Dehaene ve diğerleri, 2010; Szwed, Qiao, Jobert, Dehaene ve Cohen, 2014.

192 Sol yarıkürede yüzleri okuma ve işleme arasındaki rekabet: Dehaene ve diğerleri, 2010; Pegado, Comerlato ve diğerleri, 2014.

193 Okuma geliştirme ve yüz tanıma: Dehaene-Lambertz, Monzalvo ve Dehaene, 2018; Dundas, Plaut ve Behrmann, 2013; Li ve diğerleri, 2013; Monzalvo, Fluss, Billard, Dehaene ve Dehaene-Lambertz, 2012.

194 Disleksik çocuklarda kelimelere ve yüzlere verilen tepkide azalma: Monzalvo ve diğerleri, 2012.

195 Okumayı öğrenmedeki zorluğun evrensel göstergesi: Rueckl ve diğerleri, 2015.

196 Kelimeler ve yüzler arasındaki rekabet - nakavt mı yoksa blok mu? Dehaene-Lambertz ve diğerleri, 2018.

197 Yetişkinlikte okuma kazanımı: Braga ve diğerleri, 2017; Cohen, Dehaene, McCormick, Durant ve Zanker, 2016.

198 Müzisyenlerde kelimenin görsel formunun alanının yer değiştirmesi: Mongelli ve diğerleri, 2017.

199 Matematikçilerde yüzlere karşı azalan tepki: Amalric & Dehaene, 2016.

200 Erken öğrenmenin uzun vadeli etkileri: bkz . Abecedarian (Campbell ve diğerleri, 2012, 2014; Martin, Ramey ve Ramey, 1990), Perry okul öncesi programı (Heckman, Moon, Pinto, Savelyev ve Yavitz, 2010; Schweinhart, 1993), Jamaican Study (Gertler ve diğerleri, 2014; Grantham-McGregor, Powell, Walker, & Himes, 1991; Walker, Chang, Powell, & Grantham-McGregor, 2005).

201 Çocuklara yönelik konuşma ve kelime dağarcığı: Shneidman, Arroyo, Levine ve Goldin-Meadow, 2013; Shneidman & Goldin-Meadow, 2012.

202 Ebeveynlerin yüksek sesle okuduğu çocuklarda konuşmaya artan tepki: Hutton ve diğerleri, 2015, 2017; ayrıca bkz. Romeo ve diğerleri, 2018.

203 Erken iki dilliliğin faydaları: Bialystok, Craik, Green ve Gollan, 2009; Costa ve Sebastián-Gallés, 2014; Li, Legault ve Litcofsky, 2014.

204 Zenginleştirilmiş bir çevrenin faydaları: Donato, Rompani ve Caroni, 2013; Knudsen ve diğerleri, 2000; van Praag, Kempermann ve Gage, 2000; Voss ve diğerleri, 2013; Zhu ve diğerleri, 2014.

Bölüm 7

205 Farelerde Dikkat: Wang & Krauzlis, 2018.

206 Yapay sinir ağlarında dikkat: Bahdanau, Cho ve Bengio, 2014; Cho, Courville ve Bengio, 2015.

207 Resimleri adlandırmayı öğrenen bir yapay sinir ağında dikkat: Xu ve diğerleri, 2015.

208 Dikkatsizlik öğrenmeyi engeller: Ahissar & Hochstein, 1993.

209 Dikkat ve farkındalık yokluğunda minimal öğrenme: Seitz, Lefebvre, Watanabe ve Jolicoeur, 2005; Watanabe, Nanez ve Sasaki, 2001.

210 Prefrontal nöronal aktivite ve bilince erişim: Dehaene & Changeux, 2011; van Vugt ve diğerleri, 2018.

211 Asetilkolin, dopamin, nöroplastisite ve kortikal haritanın yeniden düzenlenmesi: Bao, Chan ve Merzenich, 2001; Froemke, Merzenich ve Schreiner, 2007; Kilgard ve Merzenich, 1998.

212 Nöroplastisitenin restorasyonu ile ilgili olarak inhibisyon ve uyarma arasındaki denge: Werker & Hensch, 2014.

213 Video oyunları ve sinyal ve ödül sistemlerinin etkinleştirilmesi: Koepp ve diğerleri, 1998.

214 Video oyunlarının olumlu etkisi: Bavelier ve diğerleri, 2011; Cardoso-Leite & Bavelier, 2014; Yeşil ve Bavelier, 2003.

215 Video Oyunları ile Bilişsel Eğitim: www.thenumberrace.com ve www.thenumbercatcher.com adresindeki matematik müfredatımıza bakın; okuma becerileri, bkz. grapholearn.fr.

216 Mekansal dikkat: Posner, 1994.

217 Dikkat yoluyla sinyal amplifikasyonu: Çukur, Nishimoto, Huth ve Gallant, 2013; Desimone ve Duncan, 1995; Kastner ve Ungerleider, 2000.

218 Dikkatsizlik körlüğü (algısal körlük): Mack & Rock, 1998; Simons & Chabris, 1999.

219 Dikkat Göz Kırpma Etkisi: Marois & Ivanoff, 2005; Sergent, Baillet ve Dehaene, 2005.

220 Öğe, minimum düzeyde öğrenme sağlar: Leong, Radulescu, Daniel, DeWoskin ve Niv, 2017.

221 Harflere karşı tüm kelimelere dikkat üzerine bir deney: Yoncheva, Blau, Maurer ve McCandiss, 2010.

222 Okuma Öğretiminde Fonetik ve Tam Kelime Yöntemleri Üzerine Karşılaştırmalı Pedagojik Araştırma: Castles, Rastle, & Nation, 2018; Ehri, Nunes, Stahl ve Willows, 2001; Ulusal Çocuk Sağlığı ve İnsan Gelişimi Enstitüsü, 2000; ayrıca bkz. Dehaene, 2009.

223 Prefrontal kortekste yürütücü kontrolün organizasyonu: D'Esposito & Grossman, 1996; Koechlin, Ody ve Kouneiher, 2003; Rouault & Koechlin, 2018.

224 İnsan prefrontal korteksinin genişlemesi: Elston, 2003; Sakai ve diğerleri, 2011; Schoenemann, Sheehan ve Glotzer, 2005; Smaers, Gomez-Robles, Parklar ve Sherwood, 2017.

225 Prefrontal hiyerarşi ve üstbilişsel kontrol: Fleming, Weil, Nagy, Dolan ve Rees, 2010; Koechlin ve diğerleri, 2003; Rouault & Koechlin, 2018.

226 Nöronal Küresel Çalışma Alanı: Dehaene & Changeux, 2011; Dehaene, Changeux, Naccache, Sackur ve Sergent, 2006; Dehaene, Kerszberg ve Changeux, 1998; Dehaene ve Naccache, 2001.

227 Merkezi darboğaz: Chun & Marois, 2002; Marti, King ve Dehaene, 2015; Marti, Sigman ve Dehaene, 2012; Sigman & Dehaene, 2008.

228 İkili görevlerde bilinçsiz gecikme: Corallo, Sackur, Dehaene ve Sigman, 2008; Marti et al., 2012.

229 Dikkati bölme ve paralel olarak iki görevi yerine getirme yeteneği üzerine tartışmalar: Tombu & Jolicoeur, 2004.

230 Aşırı duvar dekorasyonu öğrencilerin dikkatini dağıtıyor: Fisher, Godwin ve Seltman, 2014.

231 Sınıfta elektronik cihazların kullanımı sınav sonuçlarına zararlıdır: Glass & Kang, 2018.

232 "A not B" hatası ve prefrontal korteksin gelişimi: Diamond & Doar, 1989; Diamond & Goldman-Rakic, 1989.

233 Yönetsel kontrol ve nicelik algısının gelişimi: Borst, Poirel, Pineau, Cassotti ve Houdé, 2013; Piazza, De Feo, Panzeri ve Dehaene, 2018; Poirel ve diğerleri, 2012.

234 Niceleme görevleri ve prefrontal korteks üzerindeki etkileri: Viswanathan & Nieder, 2015.

235 Bilişsel ve Duygusal Gelişimde Yürütücü Kontrolün Rolü: Houdé ve diğerleri, 2000; Isingrini, Perrotin ve Souchay, 2008; Posner ve Rothbart, 1998; Sheese, Rothbart, Posner, White ve Fraundorf, 2008; Siegler, 1989.

236 Eğitimin yönetici kontrol ve işleyen bellek üzerindeki etkisi: Diamond & Lee, 2011; Habibi, Damasio, Ilari, Elliott Sachs ve Damasio, 2018; Jaeggi, Buschkuehl, Jonides ve Shah, 2011; Klingberg, 2010; Moreno ve diğerleri, 2011; Olesen, Westerberg ve Klingberg, 2004; Rueda, Rothbart, McC&liss, Saccomanno ve Posner, 2005.

Montessori pedagojisinin 237 randomize denemesi: Lillard & Else-Quest, 2006; Marshall, 2017.

238 Müzik etkinlikleri ve beyin üzerindeki etkileri: Bermudez, Lerch, Evans, & Zatorre, 2009; James ve diğerleri, 2014; Moreno ve diğerleri, 2011.

239 Yürütücü kontrol, prefrontal korteks ve zeka arasındaki ilişki: Duncan, 2003, 2010, 2013.

240 Eğitimin akışkan zekası üzerindeki etkisi: Au ve diğerleri, 2015.

241 Koruyucu ailenin bir çocuğun IQ'su üzerindeki etkisi: Duyme, Dumaret ve Tomkiewicz, 1999.

242 Eğitimin IQ Üzerindeki Etkisi: Ritchie & Tucker-Drob, 2018.

243 Bilişsel eğitimin konsantrasyon, okuma ve aritmetik üzerindeki etkisi: Bergman-Nutley & Klingberg, 2014; Blair ve Raver, 2014; Klingberg, 2010; Spencer-Smith & Klingberg, 2015.

244 Çalışan bellek ve sonraki matematik performansı arasındaki korelasyon: Dumontheil & Klingberg, 2011; Gathercole, Pickering, Knight ve Stegmann, 2004; Dişli, 2011.

245 Çalışma belleğinin ortak eğitimi ve sayı doğrusu kavramı: Nemmi ve diğerleri, 2016.

246 Videolarla Değil, Bir Dadı ile Mandarin Öğrenmek: Kuhl, Tsao, & Liu, 2003.

247 Ortak dikkat ve “doğal pedagoji”: Csibra & Gergely, 2009; Egyed, Kiraly ve Gergely, 2013.

248 Bir Nesneye İşaret Etmek ve Ayırt Edici Özelliklerini Hatırlamak: Yoon, Johnson ve Csibra, 2008.

249 Meerkatlarda sözde öğrenme: Thornton & McAuliffe, 2006.

250 Entelektüel ve itaatkar yetişkin 14 aylık çocuklar tarafından kopyalandı: Gergely ve diğerleri, 2002.

251 Algıda sosyal uygunluk: bkz. örneğin, Bond & Smith, 1996.

Bölüm 8

252 Aktif ve pasif kedi yavrularını karşılaştıran klasik bir deney: Held & Hein, 1963.

253 Hece ve kelimelerin istatistiksel olarak öğrenilmesi: Hay ve diğerleri, 2011; Saffran ve diğerleri, 1996; ayrıca G. Dean-Lamberz'in yeni doğan bebeklerde uykuda öğrenmeyle ilgili en son araştırmasına bakın.

254 Kelime işlem derinliğinin açık bellek üzerindeki etkisi: Craik & Tulving, 1975; Jacoby ve Dallas, 1981.

255 Cümleleri ezberlemek: Auble & Franks, 1978; Auble, Franks ve Soraç, 1979.

256 “Karmaşık öğrenme koşulları…”: Zaromb, Karpicke ve Roediger, 2010.

257 Kelime işlem derinliğinin bellek üzerindeki etkisinin beyin görüntüleme çalışmaları: Kapur ve diğerleri, 1994.

258 İstem dışı öğrenme sırasındaki prefrontal ve hipokampal ağ etkinliği, sonraki kalıcılığı tahmin eder: Brewer, Zhao, Desmond, Glover, & Gabrieli, 1998; Paller, McCarthy ve Wood, 1988; Sederberg ve diğerleri, 2006; Sederberg, Kahana, Howard, Donner ve Madsen, 2003; Wagner ve diğerleri, 1998.

259 Bilinçli ve bilinçsiz kelimeleri hatırlama: Dehaene ve diğerleri, 2001.

260 Karmaşık fizik kavramlarında aktif olarak ustalaşmak: Kontra, Goldin-Meadow ve Beilock, 2012; Kontra, Lyons, Fischer ve Beilock, 2015.

261 Öğrenmeye etkinlik yaklaşımıyla geleneksel derslerin karşılaştırılması: Freeman ve diğerleri, 2014.

262 Buluş yoluyla öğrenme ve diğer ilgili pedagojik stratejilerin başarısızlığı: Hattie, 2017; Kirschner, Sweller ve Clark, 2006; Kirschner ve van Merriënboer, 2013; Mayer, 2004.

263 1'den 100'e kadar olan tüm sayıları hızlı bir şekilde eklemek için, bunları çiftler halinde eklemeyi deneyin: 1 + 100, 2 + 99, 3 + 98, vb. Bu çiftlerin her biri toplamda 101 verir. Bu tür 50 çift vardır, bu nedenle 1'den 100'e kadar olan sayıların toplamı 5050'dir.

264 Kuralcı rehberliğin saf keşfe karşı faydaları: Mayer, 2004.

265 Eğitimde şehir efsaneleri: Kirschner & van Merriënboer, 2013.

266 Öğrenme stilleri efsanesi: Pashler, McDaniel, Rohrer ve Bjork, 2008.

267 Birinci sınıf öğrencilerinin okumaya ayırdıkları zaman miktarındaki varyasyonlar: Anderson, Wilson ve Fielding, 1988.

268 Küçük çocuklarda merak ve akademik başarı ile ilişkisi: Shah, Weeks, Richards ve Kaciroti, 2018.

269 Dopaminerjik nöronlardaki yeni bilgilere duyarlılık: Bromberg-Martin & Hikosaka, 2009.

270 Sıçanlarda yenilik sürüşü: Bevins, 2001.

271 Merakla ilgili beyin görüntüleme çalışmaları: Gruber, Gelman ve Ranganath, 2014; ayrıca bkz. Kang ve diğerleri, 2009.

272 Benzersiz bir insan epistemik duygusu olarak kahkaha: Hurley, Dennett ve Adams, 2011.

273 Kahkaha ve Öğrenme: Esseily, Rat-Fischer, Somogyi, O'Regan ve Fagard, 2016.

274 Psikolojik merak teorilerinin gözden geçirilmesi: Loewenstein, 1994.

275 Ters U-merak eğrisi: Kang ve diğerleri, 2009; Kidd, Piantadosi ve Aslin, 2012, 2014; Löwenstein, 1994.

276 Robot Merakı: Gottlieb, Oudeyer, Lopes ve Baranes, 2013; Kaplan ve Oudeyer, 2007.

277 8 aylık bebeklerde Goldilocks etkisi: Kidd ve ark., 2012, 2014.

278 Küçük çocuklarda üstbiliş: Dehaene ve diğerleri, 2017; Goupil, Romand-Monnier ve Kouider, 2016; Lyon & Getti, 2011.

279 Matematikte cinsiyet ve ırk stereotipleri: Spencer, Steele ve Quinn, 1999; Steele & Aronson, 1995.

280 Stres, kaygı, öğrenilmiş çaresizlik ve öğrenme güçlüğü: Caroni ve diğerleri, 2012; Donato ve diğerleri, 2013; Kim ve Elmas, 2002; Noble, Norman ve Farah, 2005.

281 Açık öğretim çocukların merakını öldürür: Bonawitz ve diğerleri, 2011.

Bölüm 9. Geribildirim

282 Grothendieck, 1986.

283 John Hattie'nin bir meta-analizine göre, geribildirim etki büyüklüğü 0.73 standart sapmadır ve bu onu öğrenmenin en güçlü modülatörlerinden biri yapar (Hattie, 2008).

284 Rescorla-Wagner Öğrenme Kuralı: Rescorla & Wagner, 1972.

285 Çağrışımsal öğrenmenin ayrıntılı bir eleştirisi için bkz. Balsam & Gallistel, 2009; Gallistel, 1990.

286 Hayvanlarda koşullandırmayı bloke etme: Beckers, Miller, De Houwer ve Urushihara, 2006; Fansellow, 1998; Waelti, Dickinson ve Schultz, 2001.

287 Sürpriz bebeklerde öğrenmeyi teşvik eder: Stahl & Feigenson, 2015.

288 Beyindeki hata sinyalleri: Friston, 2005; Naatanen, Paavilainen, Rinne ve Alho, 2007; Schultz, Dayan ve Montague, 1997.

289 Yanlış tahminin bir yansıması olarak sürpriz: Strauss ve diğerleri, 2015; Todoroviç ve de Lange, 2012.

290 Yerel ve küresel hata sinyalleri hiyerarşisi: Bekinschtein ve diğerleri, 2009; Strauss ve diğerleri, 2015; Uhrig, Dehaene ve Jarraya, 2014; Wang ve diğerleri, 2015.

291 Beklenmeyen bir resmin neden olduğu sürpriz: Meyer & Olson, 2011.

292 Anlamsal ihlalden kaynaklanan sürpriz: Curran, Tucker, Kutas ve Posner, 1993; Kutas & Federmeier, 2011; Kutaş & Hillyard, 1980.

293 Dilbilgisi kuralının ihlalinden kaynaklanan sürpriz: Friederici, 2002; Hahne & Friederici, 1999; eleştirel bir inceleme için bkz. Steinhauer & Drury, 2012.

294 Dopamin ağındaki tahmin hatası: Pessiglione, Seymour, Flandin, Dolan ve Frith, 2006; Schultz ve diğerleri, 1997; Waelti ve diğerleri, 2001.

295 Okullarda Kaliteli Geri Bildirimin Önemi: Hattie, 2008.

296 Yetişkinlerde ve Ergenlerde Deneme yanılmayla Öğrenme: Palminteri, Kilford, Coricelli, & Blakemore, 2016.

297 Pennac, D. (02/11/2017). Daniel Pennac: "J'ai été d'abord et avant tout pro-fesseur." Le Monde. Kaynak: limonde.fr

298 Matematik Kaygı Sendromu: Ashcraft, 2002; Lyons & Beilock, 2012; Maloney ve Beilock, 2012; Young, Wu ve Menon, 2012.

299 Korku koşullandırmasının sinaptik plastisite üzerindeki etkisi: Caroni ve diğerleri, 2012; Donato ve diğerleri, 2013.

300 Sabit Zihniyet ve Büyüme Zihniyeti: Claro, Paunesku ve Dweck, 2016; Dweck, 2006; Rattan, Savani, Chugh ve Dweck, 2015. Bu tutumların etkisinin ve dolayısıyla okul eğitimi için pratik uygunluğunun son zamanlarda sorgulandığına dikkat edin: Sisk, Burgoyne, Sun, Butler, & Macnamara, 2018.

301 Aktif yeniden üretimin öğrenme üzerindeki etkisi: Carrier & Pashler, 1992; Karpicke & Roediger, 208; Roediger ve Karpicke, 2006; Szpunar, Khan ve Schacter, 2013; Zaromb & Roediger, 2010. Farklı öğrenme tekniklerinin göreli etkililiğinin bir analizi için bkz. Dunlosky, Rawson, Marsh, Nathan, & Willingham, 2013.

302 Geriye Dönük Güven Değerlendirmesi Öğrenmeyi Kolaylaştırıyor: Robey, Dougherty, & Buttaccio, 2017.

303 Aktif bir hatırlama stratejisi yabancı kelimelerin ezberlenmesini kolaylaştırır: Carrier & Pashler, 1992; Lindsey, Shroyer, Pashler ve Mozer, 2014.

304 Öğrenme sürecini zamana yaymak akılda tutmayı geliştirir: Cepeda ve diğerleri, 2009; Cepeda, Pashler, Vul, Wixted ve Rohrer, 2006; Rohrer ve Taylor, 2006; Schmidt & Björk, 1992.

305 Tekrarın nöronal aktivite üzerindeki etkisi: Bradley ve diğerleri, 2015; Callan & Schweighofer, 2010.

306 Dersler arasında kademeli olarak artan aralıkların etkisi: Kang, Lindsey, Mozer ve Pashler, 2014.

307 Karıştırma matematik problemleri öğrenmeyi geliştirir: Rohrer & Taylor, 2006, 2007.

308 Geribildirim, doğru yanıtla bile belleği geliştirir: Butler, Karpicke ve Roediger, 2008.

Bölüm 10 Konsolidasyon

309 Okuma becerisinin oluşumunda sıralı harf tanımadan paralel harf tanımaya geçiş: Zoccolotti vd., 2005.

310 Okuma gelişiminin boyuna beyin görüntüleme çalışmaları: Dehaene-Lambertz ve diğerleri, 2018.

311 Garip yazılmış kelimeleri okumada parietal lobun rolü: Cohen, Dehaene, Vinckier, Jobert ve Montavont, 2008; Vinckier ve diğerleri, 2006.

312 En yaygın harf kombinasyonlarının görsel olarak tanınması: Binder, Medler, Westbury, Liebenthal ve Buchanan, 2006; Dehaene, Cohen, Sigman ve Vinckier, 2005; Grainger & Whitney, 2004; Vinckier ve diğerleri, 2007.

313 Harfleri algılamak için görsel korteksin ayarlanması: Chang ve diğerleri, 2015; Dehaene ve diğerleri, 2010; Sigman ve diğerleri, 2005; Szwed ve diğerleri, 2011, 2014.

314 Bilinçsiz Okuma: Dehaene ve diğerleri, 2001, 2004.

315 Aritmetik Becerileri Otomatikleştirme: Ansari & Dhital, 2006; Rivera, Reiss, Eckert ve Menon, 2005. Hipokampusun aritmetik bellekteki rolü: Qin ve diğerleri, 2014.

316 Uyku unutmayı önler: Jenkins & Dallenbach, 1924.

317 REM uykusu, öğrenme verimliliğini artırır: Karni, Tanne, Rubenstein, Askenasy ve Sagi, 1994.

318 Uyku ve hafıza konsolidasyonu: Huber, Ghilardi, Massimini ve Tononi, 2004; Çubuk Altın, 2005; Walker, Brakefield, Hobson ve Stickgold, 2003; Walker ve Stickgold, 2004.

319 Uyku sırasında zif-268 geninin aşırı ifadesi: Ribeiro, Goyal, Mello ve Pavlides, 1999.

320 Gece boyunca nöronal reaktivasyon: Ji & Wilson, 2007; Louie ve Wilson, 2001; Skaggs & McNaughton, 1996; Wilson ve McNaughton, 1994.

321 Uyku sırasında beyin aktivitesinin kodunu çözme: Chen & Wilson, 2017; Horikawa, Tamaki, Miyawaki ve Kamitani, 2013.

322 Uykunun önemli bir işlevi olarak hafıza geliştirme: Diekelmann & Born, 2010.

323 Uyku sırasındaki hatırlama bilgisi hafızanın pekiştirilmesini kolaylaştırır: Ramanathan, Gulati ve Ganguly, 2015; Uykunun sinaptik plastisite üzerindeki doğrudan etkisi için bkz. Norimoto ve diğerleri, 2018.

324 İnsanlarda uyku sırasında kortikal ve hipokampal nöronların reaktivasyonu: Horikawa ve ark., 2013; Jiang ve diğerleri, 2017; Peigneux ve diğerleri, 2004.

325 Yavaş Dalga Yoğunluğunu Verimlilik İyileştirmeleriyle İlişkilendirme: Huber ve diğerleri, 2004.

Uykunun motor öğrenme üzerindeki etkileri üzerine 326 Nörogörüntüleme çalışmaları: Walker, Stickgold, Alsop, Gaab ve Schlaug, 2005.

327 Uyku sırasında yavaş salınımların uyarılması hafızayı geliştirir: Marshall, Helgadóttir, Mölle ve Born, 2006; Ngo, Martinetz, Born ve Mölle, 2013.

328 Kokular uyku sırasında hafızanın pekiştirilmesini etkileyebilir: Rasch, Büchel, Gais, & Born, 2007.

329 Sesler, uyku sırasında hafızayı geri çağırmayı teşvik eder ve hafızada tutmayı iyileştirir: Antony, Gobel, O'Hare, Reber ve Paller, 2012; Bendor ve Wilson, 2012; Rudoy, Voss, Westerberg ve Paller, 2009.

330 Uyku sırasında yeni materyalin asimilasyonunun imkansızlığı: Bruce ve diğerleri, 1970; Emmons & Simon, 1956. Ancak son araştırmalardan biri, uyku sırasında ses ve koku arasındaki ilişkiyi öğrenebileceğimizi gösteriyor (Arzi ve ark., 2012).

331 Gazsı, M. (08/06/2018). Philippe Starck: "Hayatımı daha az umursayamazdım." The Guardian , theguardian.com.

332 Uyku sırasında matematiksel içgörü: Wagner, Gais, Haider, Verleger ve Born, 2004.

333 Uyku-uyanıklık öğrenme algoritmaları: Hinton, Dayan, Frey ve Neal, 1995; Hinton, Osindero ve Teh, 2006.

334 Uykunun insanlarda diğer primatlardan daha fazla hafıza sağlamlaştırmasında rol oynadığı hipotezi: Samson & Nunn, 2015.

335 Çocuklarda yetişkinlere göre daha fazla uyku etkinliği: Wilhelm ve ark., 2013.

336 Küçük çocuklar uykudan sonra kelime anlamlarını özetler: Friedrich, Wilhelm, Born ve Friederici, 2015; Seehagen, Konrad, Herbert ve Schneider, 2015.

337 Okul öncesi çocuklarda gündüz uykusunun faydaları: Kurdziel, Duclos ve Spencer, 2013.

338 Uyku yoksunluğu ve dikkat eksikliği: Avior ve diğerleri, 2004; Cortese ve diğerleri, 2013; Hiscock ve diğerleri, 2015; Prehn-Kristensen ve diğerleri, 2014.

339 Ergenlerde okula başlama saatini ertelemenin faydaları: Amerikan Pediatri Akademisi, 2014; Dunster ve diğerleri, 2018.

Çözüm. Eğitimde nörobiyoloji

340 Sinirbilim ve bilişsel bilimden ilham alan yapay zeka: Hassabis, Kumaran, Summerfield, & Botvinick, 2017; Lake ve diğerleri, 2017.

341 Bkz. PISA ( Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı , oecd.org/pisa-fr), TIMSS ( Uluslararası Matematik ve Bilim Çalışmasında Eğilimler ), PIRLS ( Uluslararası Okuma Okuryazarlığı Çalışmasında İlerleme ; Öğrencilerin okuma ve anlama kalitesine ilişkin uluslararası çalışma. metin, timssandpirls.bc.edu).

alfabetik dizin

Alfa Go 48, 62

AlphaGo Sıfır 52–53

Bükreş Erken Müdahale Projesi 145, 301, 313, 328

C. elegans (nematod) 16, 280, 295, 321

Derin Zihin 31, 46–49, 58

Duolingo 247

Google 46, 48-49, 58, 315

LeNet (algoritma) 40, 42, 46, 321

vaşak1 140

Modus tollens (kural) 73

"Nöronal Adam" (Changeux) 54

Planum temporale (zamansal düzlem) 141

"Olasılık Teorisi: Bilimin Mantığı" (Janes) 74, 294

"Beyinde Okuma" (Dean) 161, 284, 330

Science (Dergi) 145, 203–204, 279, 281–283, 285–286, 289–290, 292–293, 295–298, 300–302, 304–307, 309–313, 317–319

"Saf Keşif Öğrenmeye Karşı Üç Vuruş Kuralı Olmalı mı?" (Meyer) 212, 300

Süper Mario (video oyunu) 47

Tetris (video oyunu) 42, 47, 259–260

"Sayı Duyusu" (Dean) 155, 292, 323

A, B değil (hata) 194, 332

A.G. (kız) 128

Soyut Kanunlar 60-61, 63-64, 69, 212

Otomasyon 40, 163, 192, 251, 253-254, 256, 258-259

Uyarlama 17, 79, 144, 152, 200, 203, 216, 235–236

Ekber, Celaleddin Muhammed 137

Akson 100, 111–114, 122–124, 129–130, 134, 142–143, 181

Aktif katılım 21, 175-176, 207-208, 210-211, 214, 216-217, 224-225, 227-228, 232, 243-246, 271, 273, 333

Gradyan İniş Algoritması 41-44

Simüle edilmiş tavlama algoritması 45

Alexia 14, 167

Alain (Emile-Auguste Chartier) 185, 229

Alkol 126

Amazon Kızılderilileri 149–150, 328

Amalrik, Marie 156–157

Ambliyopi (göz tembelliği) 134

Aplysia Kaliforniya 116, 326

Arka olasılık 76, 131

Önceki olasılık 76, 80, 130

Önsel hipotezler 26, 52, 54

Aristoteles 73, 199, 217

Aritmetik, bkz. matematik 20, 23, 59, 84–86, 155, 199, 216, 234, 254–255, 328

İlişkilendirme 16–17, 65, 109–110, 119–121, 126–127, 129, 140, 162, 182, 231–233, 245, 260, 265, 335, 337

Asetilkolin 115, 140, 181-182, 331

Bavelier, Daphne 183

Bazal ganglion 120, 254

Bayes, Thomas 25, 72-74, 88

Bayes Teorisi 72-76, 88

Bayes Algoritmaları 24-25

Bayes Beyin 80, 130, 323

Battro, Antonio 127, 276

Bachelard, Gaston 97, 239

Bengio, Yoshua 56, 178, 276

Benchenan, Kerim 121

Binoküler görüş 134, 143, 327

Bonatti, Luca 89

Doğum, Ocak 260, 262

Braga, Lucia 11, 275

Önyükleme 48, 67

Bükreş Erken Müdahale Projesi 145, 328

REM uyku evresi 256-257

Pastırma, Roger 108

Wagner, Allan 230–234, 335

Veziküller 113–114

Lastiğin karın bölgesi 218, 238

Ventral temporal lob 254

Ventral görsel korteks 155, 167, 188–189

Wernicke-Korsakov sendromu 125

Olasılık / olasılık teorisi 21, 23-26, 33, 44-45, 73-76, 80-81, 84, 87-90, 95, 102, 109, 115, 117, 130-131, 163, 169, 198, 203, 219-220, 231-232, 234, 267-269, 323

eğlence 219

Lekesiz Aklın Ebedi Güneş Işığı (film) 120

Pist (film) 210

Video oyunları 46-49, 85, 183, 185, 196, 239, 241, 269, 321, 331

Aveyron 138'den Victor

Villani, Cedric 158, 160

Zaman düzlemi 141, 197

Dikkat 21-22, 24, 27, 57, 66-67, 92, 134, 147, 156, 175-181, 183-193, 195-205, 208-211, 216-217, 220-221, 223, 232 , 236, 243, 252–254, 265–266, 269, 271, 273, 322, 325, 328–329, 331–333, 336, 338 ve ilgili bilgilerin seçimi 178, 180 ve aşırı bilgi yüklemesi 177 yönlendirme sistemi 177, 181, 184 sinyalizasyon ve aktivasyon sistemi 181-183, 331 dikkat sistemleri 180-181, 184, 190 dikkat kontrolü 181, 190, 197, 199-200

Dış dünyanın içsel modelleri 25, 32, 72, 76, 208, 231, 263, bkz. zihinsel modeller

Yüzlerin algılanması 92-93

Vrba, Elisabeth 152

Zaman 19-22, 27, 33-34, 39, 42, 45-49, 53, 56, 62-64, 67, 69, 73, 75, 82-83, 89, 91, 94, 97-99, 101 -107, 109-110, 117, 120, 122-125, 127, 129-132, 134-137, 139-142, 144, 146, 148-149, 155-157, 160, 162, 175, 178-180 , 182–185, 192–194, 198, 203, 205, 207–208, 210–212, 214, 216, 220, 224–225, 230, 233, 245–250, 252, 254–264, 269, 272 -274, 325-326, 334, 336-338

Doğuştan gelen bilgi, beceri, yetenekler 65, 67, 76, 86, 93–94, 108

Alışkanlık (bağımlılık) 16

Galileo Galilei 205, 221, 264

Ganglia 116, 120, 254

Gauss, Carl 213

Hemianopsi 128

hemisferektomi 127

Genom 15–17, 21, 53–54, 100, 102, 108, 127

Gergely, Gyorgy 92, 200, 276, 319

Hertz Pannier, Lucy 98

Hiperaktif çocuklar 265-266

Hipokampus 86, 103, 112, 116, 117, 119–121, 210, 242, 257–259, 326, 334, 337

Göz baskın sütunlar 102

Gliyal hücreler 123–124

Derin uyku 256-257, 260, 265-266

Derin Öğrenme 27, 56, 60, 63

22, 46, 48, 51-53, 62, 238, 321 oyununa git

Gondry, Michel 120, 122

"Devlet" (Platon) 79

Dilbilgisi kuralları 36, 59, 79, 96, 324, 335

Grothendieck, Alexander 150, 156, 229–230, 243

Goodman, Nuh 71

Gould, Stephen Jay 152

Humboldt, Wilhelm von 60

Dallenbach, Carl 255

Soyutlama Hediyesi 69

Darwin, Charles 17, 96

Darwin algoritması 19, 45

"Sıfırdan üçe" hareketi 144

Dean-Lambertz, Gielen 94, 98, 275, 333

Descartes, René 34, 62, 103

Kartezyen koordinatları 103

Decroli, Ovid 211

Delta Kural 232

Dendritik omurga 113, 123

Dendritler 111–113, 118, 122–124, 126, 132–133, 143, 172, 190

Dennett, Dan 220

James, William 184, 220

Janes, E.T. 74, 90

Jenkins, John 255

Jeanie (kız) 138

Dylan, Bob 274

DNA 15, 100, 124

Uzun vadeli güçlendirme 116, 180, 326

Karşılıklı dışlama 67

Dopamin / dopamin sistemi 115, 121, 181–183, 218–219, 222, 226, 238, 331, 334–335

Arkuat paket 100

Dweck, Carol 243

Dewey, John 211

Dupu, Emmanuel 58

Doğal seçilim 17, 53, 152, 321

Yakup, François 152

Giroud, Emmanuel 13, 157–158, 160

İnsanlar ve hayvanlar hakkında bilgi (bebeklerde) 90, 270

Broca alanı 61, 99–100, 107, 155, 158, 237, 329

Görsel korteks 13, 75, 92, 102, 105, 129–130, 133, 155, 158–159, 162, 164–165, 167–168, 188, 237, 253, 329–330, 337

Göz Teması 92, 199–201

Südhof, Thomas 113

Hiyerarşik ayrıştırma 39

Hiyerarşik öğrenme algoritması 70

Seçici Dikkat 179, 184–185, 188, 195

IQ 20'deki değişiklikler, 197–198

Kişilik 107–108

Vuruş 14, 139, 167

Dikkat entegrasyonu 178

Aralıklı Tekrar 247–249

Sezgiler 82, 84, 87, 110, 148, 169

Iriki, Atsushi 122, 125

Yapay sinir ağları 25, 35, 39–42, 46, 48, 50–52, 54–63, 65–66, 79, 88, 106, 178–179, 217, 230–232, 238–239, 321–322 , 331 bkz. yapay zeka derin (derin) ağlar 39, 40, 42, 321 hiyerarşik organizasyon 39 kendi kendine organizasyon 106, 109 konvolüsyonel sinir ağları 51–52, 56, 321

Yapay zeka 15, 31, 41, 43, 47–50, 55–57, 62, 64, 66, 85, 106, 124, 178, 238–239, 267, 338 bkz. yapay sinir ağları

Olasılık Alanını Keşfetmek 43

Yönetici kontrolü 333

Kandel, Eric 116

Kantor, Georg 60

Kaplan, Frederick 221–222

Captcha 57, 322

Cajal, Santiago Ramon 111-112

Kekule von Stradonitz, Ağustos 261, 265

Keller, Helen 13

Klasik koşullandırma 231

Purkinje hücreleri 123

Knudsen, Eric 142, 276

karmaşıklaştırma 133

Düzen 61, 127, 129, 161

Conn, Alain 168

Konsolidasyon 21, 27, 175-176, 252-254, 257-265, 273-274, 336-338

60'ı kavramsallaştırma

Korteks Korteksin uzaysal ayrılması 102 Korteksin kendi kendine organizasyonu 325 Kıvrımların oluşumu 101, 107

Cohen, Laurent 162, 275

Kültürel mandal, efekt 200, 206

Laplace, Pierre-Simon Marquis de 72-74

LeCun, 40 Ocak 42, 46, 51-52

Tembel göz 134, 141 cm ambliyopi

Ön lob 75, 99, 156, 158, 190, 210

Mantık 21, 23-24, 72-74, 79, 88-89, 121, 240-241, 323

Yanlış anılar 120, 326

Yerel minimum 43, 45

Locke, John 12, 81

Merak (merak) 22, 27, 37, 46, 85, 129, 175, 189, 212, 217-227, 252, 269, 271, 273, 334

Mayer, Richard 214

McCandliss, Bruce 187, 275-276

McNaughton, Bruce 257-258

"Küçük Prens" (Saint-Exupery) 13, 157

İşaretleyici, Chris 210

Matematik 13-14, 19, 26-27, 39, 41, 59-60, 70, 72, 75, 85, 103, 108, 110, 124, 149-150, 153, 155-161, 167-171, 182 -183, 199, 211, 213, 216, 225, 227, 229-230, 242-243, 267, 269-271, 329-331, 335

Matematik kaygısı 242, 336

Makine Öğrenimi 22, 31, 34, 41, 45, 55, 63, 73, 263

Zihinsel modeller 21, 25, 27, 32-34, 64, 76, 79, 170, 175, 182, 208, 220, 235, 263-264 Dahili model ayarı 34, 175, 235 Deneme yanılma ayarı 34 Parametre ayarı 35 - 36

Merzenich, Michael 181-182

Üstbilişsel yetenekler 222

Üstbiliş 20, 49, 222, 224–225, 335

Metarules 64-67, 69-70

Aktif oynatma yöntemi 244, 246

Aralıklı tekrar yöntemi 247–248

Tam kelime yöntemi 188–189, 332

Miyelin 113, 123

Miyelinizasyon 131, 134

Amigdala 116, 242

Hataları En Aza İndirme 39

Michelet, Jul 205

Bebekler 13, 23, 26-28, 36, 53, 56, 61, 67, 76, 79, 81-85, 87-94, 96-100, 104, 125-126, 134-135, 148, 156, 169 , 171, 194, 199–201, 206, 209, 221–222, 235, 265, 267, 270, 323–324, 335

Mobilizasyon 228, 254

Kilit modeli 165

Nakavt Modeli 165, 330

Bir istatistikçi olarak beyin 26 bkz. olasılıklar / olasılık teorisi

Bilim adamı olarak beyin 24, 80

Moser, May-Britt 103

Moser, Edward 103

beyincik 124

Montaigne, Michel 267

Montessori, Maria 196, 212, 333

Montessori okulları 196

Deniz salyangozu 175 cm California Aplysia

Motivasyon 27, 91, 182, 208, 214, 216, 220–221, 226, 241, 244, 271

Motor korteks 101, 254, 259

MRI 97–100, 105, 109, 123, 165, 218, 259, 329

Müzik 20, 59, 108, 123, 144, 167-169, 182, 196-197, 221, 227, 237, 247, 254, 271, 326, 330, 333

Çoklu görev 254

Munduruku 149, 328

Nabokov, Vladimir 149-150

Gezgin 103–104, 155

Ceza 22, 49, 226, 239-241, 243

Dikkat bozuklukları (bozuklukları) 22, 265–266, 338

Gelişimsel bozukluklar 21, 216, 274 otizm 92, 110 diskalkuli 14, 22, 109-110, 325 disleksi 14, 22, 109-110, 164, 216, 325, 330 dispraksi 12, 22

Bir Öğrenmeyi Deneyin 59, 64, 258

Keşif yoluyla öğrenme 211–212, 214, 216, 228, 334

Görünmez goril (deney) 185-187

Okuma yazma bilmeyen insanlar 20, 149-150, 162-164, 166, 170, 328, 330

Nöronal Küresel Çalışma Alanı 191–192, 332

Nöronal geri dönüşüm hipotezi 148, 150, 152–156, 158–159, 161–162, 169, 328–329

Nöronlar nöron anatomisi 111, 118, nöronlar 104, 257–258, 325 ızgara nöronları 103–104, 107, 155, 161, 325, 329 sayısal nöronlar 86, 106, 156, 159, 323, 325, 329

Nöroplastisite 13, 22, 110, 122, 144, 151, 153, 183, 242, 257, 268, 270–271, 328, 331

Nörotransmiterler 113-115, 121-122

Nelson, Charles 145

Nematod 16-17, 175, 321

Sinir hücreleri 12, 112, 114, 116-117, 185 bkz. nöronlar

Sürpriz yok, öğrenme yok (kural) 234, 237

Açıklıklar yoluyla öğrenmenin verimsizliği 211, 334

Nieder, Andreas 106

Inferotemporal korteks 167

Nico (sanatçı) 13, 127-129, 276

nikotin 182

Yeni kelimeler, asimilasyon 65, 67, 322, 328

Newton, Isaac 157, 264, 267

Arama alanları, limit 50

Genelleme 51–52, 60, 189, 201, 257, 265

21-22, 27, 46, 101, 175-176, 229-234, 239-240, 244-248, 251, 272, 276, 335-336

35, 42–43, 232, 235 hatasının geri yayılması

Pekiştirmeli öğrenme 46, 48, 232, 321

Denetimli öğrenme (denetimli öğrenme) 46, 232, 239

Meerkat öğrenme 203–205, 333

Ödül Fonksiyon Optimizasyonu 46

22, 226, 240-241, 243-245

Pasif organizmalarda öğrenme eksikliği 208-209

Avcı silahının görüşünü ayarlıyor 34, 41, 231

Tahmin hatası 231–234, 238, 335

Dikkat yönündeki hatalar, sonuçları 180

Pavlovian koşullandırma 65, 233

Pallier, Christophe 141, 276

Bellek 20-21, 27, 49, 64, 66, 95, 115-120, 122, 124, 127, 143, 149, 180-181, 190-191, 194, 198-199, 209-210, 213, 219 , 242, 244–247, 249–251, 254–262, 269–270, 272, 326, 333–334, 336–337 bellek kodlaması 210 prosedürel 119–120, 257 operasyonel 118, 191, 194, 198–199, 246, 249, 326, 333 semantik 119, 180 bölüm 116, 119–120, 210, 258

Parahipokampal korteks 117, 210

Parvalbümin 139

Pashler, Hal 249-250

Papert, Seymour 212-213

Pennack, Daniel 242, 244

Zihin Tersine Çevirme (Bildiri) 213

Yeniden eğitim (yeniden takma) 50

Perinöral ağ 139, 242

Piaget, Jean 7, 87, 193–194,212, 220, 267

Pinker, Stephen 93

Pirakhan 149, 328

Beslenme 124-126, 145, 147, 326

Platon 79, 149

Mobil Zeka 198, 333

Posner, Michael 180, 196

Fiziksel nesneler kavramı 82–84, 97, 234, 267, 270, 323

Popper, Carl 72

Postsinaptik nöron 112-116

Aksiyon potansiyeli (tepe potansiyeli, ani artış) 112

Önyargılı Rekabet 185

Presinaptik nöron 112, 115

Prefrontal korteks 118, 132, 134, 156, 170, 180–181, 193–198, 209–210, 237, 253–254, 331–334

sevgi 92

Koruyucu çocuklar 137, 139, 141, 170, 328

"Psikolojinin İlkeleri" (James) 184

anma 118

156, 206, 208, 244-248, 256, 266, 268, 330'u kontrol edin

Hata Tahmini

Tahmini Sinyaller 238

Prozac 139

"İnsanın İnişi" (Darwin) 96

Boyutun Laneti 50

Prozodi 94, 96

Verilere uyan en basit model 68

Psammetich I (Firavun) 137

Zihin 13, 62, 110, 120, 157, 185

Tanıma 23, 35, 42-43, 51-52, 55, 57, 79, 92-93, 105, 149-150, 161-163, 164-169, 252-253, 321, 324-325, 328, 330 , 336 yüz tanıma 92-93, 105, 163-169, 324-325, 328, 330

Akıl yürütme 15, 63, 67, 72–73, 89, 100, 241, 243, 264, 269

"Yöntem Üzerine Söylem" (Descartes) 62

Roediger, Henry 245, 272

Rescorla, Robert 231-232

Rescorla-Wagner Teorisi 231–234, 335

Riko (köpek) 70, 322

Robotlar 16, 220–223, 335

Pembe Panter (film) 135

Roosevelt, Theodore 229, 243

Rousseau, Jean-Jacques 7, 81, 211–212, 217

Kendi kendine test 246, 248

Sedol, Lee 48

Anlamsal bellek 119, 180

Hassas dönem 131, 133–140, 143–144, 167, 182, 242, 270, 327–328

Duyusal ipuçları 71, 130, 143, 185, 231-232, 236, 263, 267

Sensör sistemleri 39, 180, 208

Saint-Exupery, Antoine de 13

"Gümüş" (Conan Doyle) 73

Serotonin 181-182

Oyuncu-eleştirmen ağları 47, 238

Sibra, Gergeli 200

Hata Tonları 27, 42, 75-76, 231, 234-239, 251, 335

Kıyas 73-74, 90

Sinapslar 12, 25, 27, 36, 112–118, 120–125, 129–130, 132–133, 139, 148, 169–170, 172, 175, 180, 189, 242, 270, 326–327

Sinaptik plastisite 115–116, 127, 130, 133, 139–140, 143, 150, 175, 182, 258, 326, 336–337

Sözdizimsel hareket 138, 144

Sistematiklik 22, 59–60, 322

Kör Matematikçiler 157–158, 267, 329

İşitsel korteks 99, 116, 129-131, 134-135, 235-238, 327

Rastgelelik 44-45, 75, 89, 106, 109, 130, 242, 256-257, 323-324

Rüyalar 33, 259, 263

Paylaşılan dikkat 66-67, 199, 202, 322, 333 parmakla gösterme eyleminin kalbinde iletişimsel niyet 201

Uyku 24, 249, 255-261, 263-266, 268-269, 272, 337-338 ve anıların aktarımı 258 uykusuzluk 266, 269, 338 uyku sırasında keşif 265 uyku süresi ve derinliği 257 sırasında nöral deşarjların hızlanması uyku 262

Saunderson, Nicholas 157, 267

Düşmanca eğitim 49, 321

Miktarın Korunumu, Kanun 194

Sosyal öğrenme 58, 200, 205

Sosyal konformizm 206, 333

Başak 112, 130

Starck, Philip 262

Öğrenme stilleri (mit) 215, 324

Sur, Mriganka 129, 131

Xu, Fei 89, 276

Parietal korteks 105, 107, 156, 253–254, 325

Tenenbaum, Josh 71, 84, 106, 276

Boş sayfa teorisi 129, 148, 169

Akson terminali 100, 111, 113–114, 118, 123, 131, 142

245, 256, 262–263'ü test etme

Tiamin 125-126, 138, 327

Tomasello, Michael 200

Tonegawa, Suzumi 120-121

Turing, Alan 75-76, 81, 102, 157-158, 322

Udeyer, Pierre-Yves 221-222

Wilson, Matta 257–258, 276

Sabitlik 243–244, 336

Yükseklik ayarı 243–244, 272, 336

Feigenson, Lisa 234

Felipe (erkek) 11-13, 267

Fetal Alkol Sendromu 126

Fluoksetin (Prozac) 139

Fodor, Jerry 60

Von Neumann, John 50

Fonoloji 99, 109, 134–136, 138, 141, 209, 325

Formüller (denklemler) 58, 60–61, 71, 125, 156, 168–169

Franklin, Benjamin 97

Frenet, Celestin 212

Friedman, Naama 126, 275

II. Friedrich 137

Hassabis, Demis 31, 262

Hebb, Donald 115, 220

Hebba, kural 115, 122

Hein, Alan 207–208

Tutuldu, Richard 207-208

Chomsky, Noam 96

Hofstadter, Douglas 57

Hattie, John 239

Merkezi darboğaz 191, 332

Siman 58, 149, 328

Dijital yerliler (mit) 215

Çavuşesku, Nicolae 144-146

Cho, Kyuhyun 178

Okuma 14, 20, 27, 108-109, 123, 149, 153, 155, 161-167, 171, 183, 187-189, 195, 199, 201, 210-212, 214, 216, 225, 246, 252 -255, 271, 324, 330-334, 336-338

Uzay duygusu 105, 161

Sayı duyusu 85, 87, 110, 150, 155, 160-161, 270, 323, 329

Shadok (çizgi film) 230, 234

Changeux, Jean-Pierre 54

Sherrington, Charles 112

şizofreni 110 adet

Okullar / eğitim 11, 13, 19-20, 22, 28, 121, 127, 137, 148-151, 153, 155, 157, 159-160, 163, 165-167, 169-171, 175, 193-194 , 196, 198-199, 204, 208, 211, 224, 230, 239-244, 250, 265-266, 269, 271, 273-275, 335, 338

"Okul Sefalet" (Pennack) 242

Schultz, Laura 237

Ebbinghaus, Herman 255-256

Ebbinghaus unutma eğrisi 250, 255

Evrim

Einstein, Albert 150, 217, 264

Sınavlar 240, 246-247, 250, 332

Eksaptasyon 152

Dönen Deney 207–208, 211

Baykuş Deneyi 139-143

"Emil veya Eğitim Üzerine" (Rousseau) 7, 81, 212, 217

Duygusal ve sosyal izolasyon, sonuçları (Bükreş çalışması) 147

Deneycilik 7, 12, 54, 157-158, 323-324

Gizem 75-76

Entorinal korteks 103–105, 107, 155, 329

Epistemik merak 219, 224

Erten, Marie 13, 321

Derinlik Etkisi 209–210, 334

Goldilocks Etkisi 222, 335

Kültürel Cırcır Etkisi 200, 206

Dikkat Göz Kırpma Etkisi 186, 332

Mesafe Etkisi 160, 330

Öğrenmede Veri İşleme Verimliliği 57

Engelleme fenomeni 233

"İçgüdü Olarak Dil" (Pinker) 93

İkinci dil edinimi 136, 140–141, 170, 270, 327 ve sağır çocuklar 138–139 ve birleşimsel patlama 37, 50 gramer bağlamı 67 sözcüksel patlama 69 soyut kelime edinimi 56, 64–66, 156, 158, 210, 213 doğum öncesi dönemde beynin "otoyolları" 99–100 kelime oluşumu 65 bebek dili içgüdüsü 93, 96 düşünme dili 58–60, 65, 71, 79, 91, 124, 219, 232, 322, 330

James IV, İskoçya Kralı 137

İllüstrasyonlar

Resim 1

Bazen nöroplastisite, kaybedilen işlevlerin telafi edilmesini mümkün kılar. Niko, üç yaşındayken sağ yarıküresini çıkarmak için ameliyat oldu (ortadaki MRI bölümlerine bakın). Yine de bu onun başarılı bir sanatçı olmasını engellemedi. Sadece harika kopyalar (altta) yapmakla kalmıyor, aynı zamanda kendi resimlerini de (üstte) yapıyor. Öğrenme yoluyla, Niko'nun beyni konuşma, matematik, okuma ve çizim dahil tüm yeteneklerini tek bir yarım küreye sığdırabildi.

Resim 2

Öğrenme süreci, görevin doğasına karşılık gelen bir temsiller hiyerarşisinin oluşumunu içerir. Görüntüleri sınıflandırmayı öğrenen GoogLeNet yapay sinir ağında, milyonlarca parametrenin ayarlanması, hiyerarşinin her seviyesinin gerçekliğin bazı önemli yönlerini tanımasını sağlar. Böylece, en düşük seviyedeki yapay nöronlar, eğimli çizgiler veya dokular gibi temel özelliklere yanıt verir. Daha yüksek seviyeli nöronlar, atlar, gözler veya böcekler gibi karmaşık şekilleri tanır.

Resim 3

Derin bir sinir ağı, el yazısı sayıları tanımayı nasıl öğrenir? Bu zor bir iştir: herhangi bir sayı farklı şekillerde yazılabilir. Hiyerarşinin en alt seviyesinde (sağ alt), yapay nöronlar 9 ve 4 gibi benzer görünen sayıları karıştırırlar. sayı.

Resim 4

Öğrenme, belirli bir alanda faaliyet gösteren genel kuralların ve yasaların türetilmesini içerir. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'ndeki iki programcı, bilimsel bilginin gizli yapısını keşfetme yeteneğine sahip bir algoritma icat etti. Sistem, kombinasyonları çok çeşitli yapılar oluşturan bir dizi kuralla donatılmıştır: çizgiler, düzlemler, daireler, silindirler. Verilere en uygun yapıyı seçen algoritma, bilim adamlarının keşfetmesi yıllar alan keşifler yapar: hayvanlar aleminin filogenetik ağacı (Darwin, 1859), Dünya'nın küreselliği (Parmenides, MÖ 600), renk tekerleği (Newton). , 1675).

Resim 5

Bir bebeğin beyni hiçbir şekilde "boş bir sayfa" değildir; aksine, çevre hakkında çok geniş bir dizi temel bilgi ve varsayımı içerir. Laboratuvarda bilim adamları, fizik, aritmetik, olasılık veya geometri yasalarını ihlal eden durumlara nasıl tepki verdiklerini gözlemleyerek bebeklerin dünya hakkındaki sezgilerini inceler.

Resim 6

Doğumdan itibaren bebeğin beyni konuşulan dili sol yarımküreye yönlendirir. fMRI'nin gösterdiği gibi, anadillerinde cümleleri dinleyen bebeklerin beyninde, yetişkinlerde olduğu gibi aynı bölgeler aktiftir. Aktivite, birincil işitsel bölgede başlar, ardından herhangi bir yetişkinde olduğu gibi yavaş yavaş temporal ve frontal loblara yayılır. Bu veriler, başlangıçta düzensiz bir beyin, içeriğini yalnızca çevrenin etkisi altında elde eden "boş bir sayfa" teorisini çürütüyor.

Şekil 7

İnsan beyninin mimarisi uzun bir evrimsel geçmişe sahiptir. Birçok özelleşmiş alanın (özellikle şekilde gösterilen birincil duyusal alanların) temel yapısı insanlarda ve diğer hayvan türlerinde aynıdır. Fetal gelişim sırasında çok sayıda genin etkisi altında ortaya çıkarlar ve hamileliğin üçüncü trimesterinde zaten aktiftirler. Primatların beyni, bir yandan nispeten küçük duyusal alanlar ve diğer yandan parietal (gri ile gösterilmiştir), zamansal ve özellikle prefrontal korteksin bilişsel bölgelerinin belirgin bir şekilde genişlemesi ile karakterize edilir. Homo sapiens'te bu alanlar inanılmaz derecede esnektir: düşünme dilinden sorumludurlar ve yaşamımız boyunca yeni bilgiler edinmemize izin verirler.

Şekil 8

Gebeliğin ilk haftalarında vücut, genlerin etkisiyle kendini düzenler. Beş parmağın oluşumu ve innervasyonu öğrenmeyi gerektirmez. Benzer şekilde, beynin temel mimarisi de atılmıştır. Doğumda korteks zaten organizedir; tüm insanlarda bulunan ve bizi diğer primatlardan ayıran kıvrımlar ve bağlantılar geliştirilir. Bununla birlikte, sinaptik bağlantıların tam yapısı, ortama bağlı olarak değişebilir. Gebeliğin üçüncü trimesterinde, fetal beyin dış dünyadan gelen bilgilere uyum sağlamaya başlar.

Şekil 9

İnsan serebral korteksi birkaç özel bölüme ayrılmıştır. 1909 gibi erken bir tarihte, Alman nörolog Korbinian Brodmann, nöronların boyutu ve dağılımı açısından korteksin heterojen olduğunu fark etti. Brodman, konuşma işlemeden sorumlu olan Broca alanında üç alan belirledi (44, 45 ve 47). Varlıkları daha sonra moleküler görüntüleme teknikleri kullanılarak doğrulandı. Bölümlerin sınırlarında, nötrosmitter reseptörlerinin yoğunluğunda sıçramaya benzer değişiklikler gözlenir. Fetal gelişim sırasında, belirli genler korteksin farklı alanlarında seçici olarak eksprese edilir ve özel bölgelere bölünmesine katkıda bulunur.

Şekil 10

Fiziksel bir sistemin kendi kendini düzenleme sürecinde, lav veya balmumu olsun, genellikle altıgenler oluşur. Sinir sistemi de bir istisna değildir: Beynin yerleşik yönlendiricisi olan entorinal kortekste, nöronlar fiziksel alan üzerinde hayali bir üçgen ve altıgen ağı kaplayan "ızgara hücreleri" içinde kendi kendilerini organize ederler. Geniş bir odayı keşfeden bir fare, kendisini bu üçgenlerden birinin tepesinde bulur bulmaz, karşılık gelen nöron ateşlenir. Kafes hücreleri, sıçan yavrularının bağımsız olarak hareket etmeye başlamasından bir gün sonra ortaya çıkar; bu nedenle, uzay duygusunun neredeyse doğuştan gelen bir navigasyon sistemine dayandığı iddia edilebilir.

Şekil 11

Sinaptik plastisite, büyük hasar durumunda beynin kısmen yeniden düzenlenmesine izin verir. Hasta A.G. (yukarıda) sadece bir yarım küre ile doğdu: sağdakinin gelişimi yedinci gebelik haftasında durdu. Normal beyinde (altta), sol yarıkürenin birincil görsel alanları, görsel alanın yalnızca sağ yarısına yanıt verir (diskte mavi ve yeşil olarak gösterilmiştir). Bununla birlikte, A.G.'de sol yarımkürenin küçük alanları yeniden yapılandırıldı ve görsel alanın sol yarısına (beyaz oklarla gösterilen) yanıt vermeye başladı. Bu nedenle, AG, cerrahi bir operasyon sırasında sağ hemisferi çıkarılmış bir yetişkinin aksine, zayıf ışık ile görme alanının sol tarafındaki hareketi ayırt edebilir. Bununla birlikte, böyle bir yeniden düzenleme ancak çok dar sınırlar içinde mümkündür: birincil görsel kortekste, genetik determinizm nöroplastisiteye üstün gelir.

Şekil 12

Eğitim, eski nöral devreleri yeni işlevlere dönüştürmekten ibarettir. Özellikle, bebeklikten itibaren beyinde bulunan ve sayıları temsil eden (yeşille gösterilen) bölgeler daha sonra zihinsel hesaplamalar için kullanılır (mavi ile gösterilir). Bu bölümler aynı zamanda profesyonel matematikçileri de içerir (kırmızı ile gösterilmiştir). Bu sinir ağları başlangıçta belirli sayıda öğeye yanıt verir, ancak daha sonra daha soyut kavramlara yeniden yönlendirilir.

Şekil 13

Matematikte ustalık, pratik olarak duyusal deneyimden bağımsızdır. Kör bir adam bile olağanüstü bir matematikçi olabilir. Kör ve gören matematikçilerde hesaplamalar sırasında parietal, temporal ve frontal lobların aynı alanlarının aktif olması dikkat çekicidir. Tek fark, birincisinin görsel korteksi de içermesidir.

Şekil 14

Okuma becerilerinin oluşumu, görsel bilgilerin ve sözlü konuşmanın işlenmesinde yer alan kortikal alanlar ağının yeniden yönlendirilmesini içerir. Okumada ustalaşma sürecinde etkinliklerini değiştiren alanlar renkli olarak vurgulanır: okuma hızı ne kadar yüksek olursa, yazılı kelimeye o kadar yoğun tepki verirler. Okuma ve yazma yeteneğinin beyin üzerinde ikili bir etkisi vardır: özellikle sol yarımkürede “görsel kelime biçim alanı” olarak adlandırılan görsel alanların harflerde uzmanlaşmasına neden olur ve sözlü iletişimden sorumlu sinir ağlarını harekete geçirir. vizyon yoluyla konuşma.

Şekil 15

Fonksiyonel MRG, çocuklarda okuma becerilerinin oluşumunu izlemenizi sağlar. Bir çocuk okumayı öğrenir öğrenmez, sol yarımküresinin görsel alanı harf zincirlerine aktif olarak yanıt vermeye başlar. Okumada ustalaşma sürecinde, primatların yüzleri, nesneleri ve yerleri tanımak için kullandığı bir dizi alan yeniden yönlendirilir.

Şekil 16

Sinyalizasyon ve aktivasyon sisteminin öğrenme üzerinde önemli bir etkisi olabilir. Sinyalleri kortekse yayılan serotonin, asetilkolin ve dopamin gibi nöromodülatörler, bize ne zaman odaklanmamız gerektiğini ve beynin öğrenmesini sağlar. Bir fare deneyinde (aşağıda), 9 kilohertz'lik bir sese, Meinert'in bazal çekirdeğinin elektriksel uyarımı eşlik ederek, asetilkolin salınımına neden oldu. Birkaç gün sonra, tüm işitsel korteks bu frekansa ve buna yakın frekanslara yanıt verdi (aktif alanlar mavi renkle gösterilmiştir).

Şekil 17

Geri bildirim, öğrenmenin üçüncü ayağıdır. Beyin, hataları tespit edip düzelterek modellerini çevreye uyarlamayı öğrenir. Hemen hemen tüm departmanlar hata sinyalleri alışverişinde bulunur. Bir deneyde beyin, ses dizisindeki düzensizlikleri tespit etmeyi öğrenir. İlk olarak, denek beş notadan oluşan kısa bir melodiyi birkaç kez dinler. Sıra uyarı olmadan değiştiğinde, sürpriz tepki (kırmızı ile gösterilen) hatayı bildirir ve beynin diğer bölgelerinin tahminlerini düzeltmesine izin verir. İşitsel alanlar beklentilerin yerel kesintilerine yanıt veriyorsa (üstte), prefrontal korteks de dahil olmak üzere geniş ağ, melodideki küresel bir değişime yanıt verir (altta).

Şekil 18

Konsolidasyon, öğrenmenin dördüncü direğidir. Başlangıçta, herhangi bir öğrenme, uzamsal ve yönetici dikkat sağlayan, parietal ve ön lobların yoğun aktivitesinin eşlik ettiği önemli çabalar gerektirir. Örneğin, okumayı öğrenmenin ilk aşamalarında bir kelimenin deşifre edilmesi yavaş, zahmetli ve ardışık bir süreçtir: Bir kelimede ne kadar çok harf olursa, okuma hızı o kadar yavaş olur (yukarıda). Deneyimle birlikte otomatizm gelişir: okuma hızlı, paralel ve bilinçsiz hale gelir (aşağıda). Sonuç olarak, diğer görevler için kortikal kaynakları serbest bırakmaya izin veren özel bir okuma ağı oluşturulur.

Şekil 19

Uyku, öğrenilen materyalin pekiştirilmesinde önemli bir rol oynar. Bir sıçan uykuya daldığında, hipokampüsündeki nöronlar, uyanık olduklarında hızlandırılmış bir hızda çoğalırlar. Bu aktivite kalıpları kortekse yayılır ve gece boyunca yüzlerce kez tekrarlanabilir. Nöral yeniden aktivasyon, bir gün önce öğrenilen her şeyi pekiştirmeye ve otomatikleştirmeye yardımcı olur. Dahası, biz uyurken beynimiz gün içinde gözden kaçırdığımız kalıpları algılayabilir.

Notlar

bir

Oscar Ribeiro de Almeida de Niemeyer Suaris Filho (1907–2012), modern Brezilya mimarisi okulunun kurucularından biri olan 20. yüzyılın Latin Amerikalı bir mimarıydı. ( Yaklaşık çev .)

2

Modern tercüme literatüründe, İngilizce devre terimi farklı şekillerde çevrilir - “ağ”, “zincir”, “bağlantı”, “topluluk”, “devre”, “karmaşık”, “sistem”, “yol” vb. İngilizce'deki tüm bu yapılar için kendi terimleri olmasına rağmen. Bu kitapta, sinapslar aracılığıyla birbirine bağlanan ve ortak bir işlevi yerine getiren bir dizi canlı nöron anlamına gelen “sinir ağı” varyantını kullanacağız. ( Yaklaşık çev .)

3

Homo docens ( lat .) - yaktı. Öğreten kimse. ( Yaklaşık çev .)

dört

Şu anda, bilimde bu konuda kesin bir bakış açısı yoktur. Bazı yazarlar, en azından bazı memeli türlerinin gençlerini aktif olarak eğittiğini öne sürüyor; muhtemelen diğer hayvanlar. Örneğin bakınız: Alem, S., Perry, CJ, Zhu, X., Loukola, OJ, Ingraham, T., Søvik, E., & Chittka, L. (2016). İlişkisel mekanizmalar, bir böcekte ip çekmenin sosyal öğrenmeye ve kültürel aktarımına izin verir. PLoS Biyoloji , 14 (10), e1002564. (Yaklaşık bilimsel ed.)

5

In silico ( lat . “silikonda”), bir deneyin bilgisayar simülasyonu için kullanılan bir terimdir; in vivo ve in vitro ile analoji ile yaratılmıştır . ( Yaklaşık çev .)

6

In vivo ( lat . "canlı bir organizmanın içinde", "bir hücrenin içinde"), canlı bir organizma üzerinde deneyler yapmak için kullanılan Latince bir terimdir. (Yaklaşık tercüme)

7

Tabula rasa tartışması, felsefedeki en eski tartışmalardan biridir ve insanların zaten içlerinde gömülü olan bireysel farklılıklarla doğup doğmadığı fikriyle ilgilidir. (Yaklaşık bilimsel ed.)

sekiz

Plastovski - İngilizce için atipik biten bir kelime; baygınlık ("bayılma") ve dalgın ("düşünceli") tipik İngilizce sözcüklerdir; dragostan, İngilizce'de bulunmayan ancak İngilizce için kabul edilebilir fonetik ve morfolojik bir bileşime sahip bir kelimedir. ( Yaklaşık çev .)

9

Rusça, İngilizce ile aynı kelime sırasına sahip diller grubuna aittir. Böyle bir dil grubuna SVO denir (İngilizce Özne - Fiil - Nesneden ). Bununla birlikte, Rusça'da - örneğin Fince veya Macarca'da olduğu gibi - bu düzen İngilizce'dekiyle aynı katı kurallara tabi değildir. (Yaklaşık bilimsel ed.)

on

Çevrimiçi kaynağı kullanarak kelime dağarcığınızı test edebilir (ve bilime katkıda bulunabilirsiniz) - https://myvocab.info/

on bir

Tour de force ( Fransızca ) - yaktı. "feat". ( Yaklaşık tercüme)

12

L.V. tarafından önerilen Rus dili “Gloka kuzdra shteko boked bokra ve kıvrılmış bokrenka” dayalı yapay bir cümleden hayali bir fiil. 1930'larda Shcherba. ( Yaklaşık çev .)

13

, R. Yöntem hakkında akıl yürütme. M.: AST, 2019 .

on dört

Conan Doyle, A. Gümüş. / A. Conan Doyle. Derleme. 8 ciltte - M.: Pravda Yayınevi, 1966. - T. 2. ( Not trans .)

on beş

Rousseau, J.-J. Emil veya Eğitim Üzerine. / J.-J. Rousseau. Pedagojik yazılar. 2 ciltte - M .: Pedagoji, 1981. - T. 1. ( Yaklaşık trans .)

16

Conan Doyle, A. Beryl diadem. / A. Conan Doyle. Derleme. 8 ciltte - M.: Pravda Yayınevi, 1966. - T. 1. ( Not trans .)

17

Bu çalışma bilim camiasında tartışmalara neden oldu, herkes yazarların yorumunun doğruluğuna ve fetüsün ışık modellerine gerçekten tepki verdiği gerçeğine katılmadı. Bakınız: Scheel, AM, Ritchie, SJ, Brown, NJL ve Jacques, SL (2017, 27 Ekim). Rahim içinden, karanlık bir şekilde: Fetal görsel algı ile ilgili yeni bir çalışmada metodolojik problemler. (Yaklaşık bilimsel ed.)

on sekiz

Pinker, S. Language as Instinct. - M.: Editoryal URSS, 2004. ( Yaklaşık çev .)

19

Darwin, Ch . İnsanın kökeni ve cinsel seçilim. / Bölüm Darwin. İşler. 9 ciltte - M., 1953. - T. 5. (Yaklaşık Çev.)

yirmi

Bashlyar, G. Felsefi Olumsuzlama: Yeni Bilimsel Ruhun Felsefesinin Bir Deneyimi. / G. Başyar. yeni rasyonalizm. - M.: İlerleme, 1987. ( Yaklaşık Çev.)

21

My Funny Valentine ve My Romance, Richard Rodgers (müzik) ve Lorenz Hart (şarkı sözleri) tarafından sırasıyla 1937 ve 1935 yıllarından ünlü caz besteleridir. ( Yaklaşık tercüme)

22

Henry Gustav Molison (1926-2008). ( Yaklaşık çev .)

23

Hemisferektomi, beynin hemisferlerinden birinin çıkarıldığı bir ameliyattır. (Yaklaşık bilimsel ed.)

24

Parfe - "örnek" ( Fransızca ); langue - "dil" ( Fransızca ) ( Yaklaşık tercüme .)

25

Konsept nöronları, belirli insanların yüzleri gibi belirli karmaşık görüntüler algılandığında özellikle aktive olan nöronlardır. (Yaklaşık bilimsel ed.)

26

Srinivasa Ramanujan Iyengore (1887–1920), yaklaşık 120 teorem formüle eden parlak bir Hintli kendi kendini yetiştirmiş matematikçiydi. ( Yaklaşık çev .)

27

Bilimsel toplulukta, herhangi bir tür oyunun dikkat uyarıcı olarak etkinliği ve bilişsel yetenekleri geliştirmek için kullanımı hakkında çok fazla tartışma var. Örneğin bakınız: http://longevity.stanford.edu/a-consensus-on-the-brain-training-industry-from-the-scientific-community-2/ . (Yaklaşık bilimsel ed.)

28

Üç hata veya üç suç yasaları (İng. Üç grev yasası ) - Eyalet mahkemelerinin üç ciddi suç işleyenleri uzun hapis cezalarına mahkum etmesi gereken ABD yasama eylemleri. ( Yaklaşık çev .)

29

Dijital yerliler veya dijital nesil (müh. Dijital yerliler ) Mark Prensky tarafından dijital devrimden sonra doğan ve dijital kanallardan bilgi almaya alışmış insanlara atıfta bulunmak için önerilen bir terimdir. ( Yaklaşık çev .)

otuz

İngilizceden. zap fiili - bir reklam varken TV kanallarını hızla değiştirin. ( Yaklaşık çev .)

31

Sam Amca (İng. Sam Amca ) - Amerika Birleşik Devletleri'nin kişileştirilmiş bir görüntüsü. En çok narin yüz hatlarına sahip, eski moda sakallı, silindir şapkalı, mavi kuyruklu ve çizgili pantolonlu yaşlı beyaz bir adam olarak tasvir edilir. ( Yaklaşık çev .)

32

Davranışı organize etmenin ana mekanizması olarak gelecekteki sonucu tahmin etmek, P.K. Anokhin ve N.A. 1950'lerde SSCB'de Bernstein. (Yaklaşık bilimsel ed.)

33

Mektuplar . "Parla, parla, küçük yıldız." ( Yaklaşık çev .)

34

Bilişsel oyunların etkinliği üzerine yapılan araştırmalarda olduğu gibi, bu araştırmalar da hararetli bir şekilde tartışılmaktadır. Yakın tarihli bir meta-analize göre, Dweck'in konseptindeki "zihniyet" etkisinin öğrenme etkinliği üzerinde çok az etkisi var veya hiç etkisi yok. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0956797617739704 (Bilimsel baskı notu)

35

2 Korintliler 13:5. ( Yaklaşık çev .)

36

Montaigne, M. Deneyler. / M. Montaigne. Seçilmiş işler. 3 ciltte. - M.: Ses, 1992. - T. 1. ( Not trans .)

37

2015 yılında Rusya, matematikte 11. sınıflar arasında 4. sırada (2015 yılında Fransa 6. sırada), fizikte 11. sınıflar arasında 2. sırada (Fransa 9. sırada) yer aldı. (Yaklaşık bilimsel ed.)

Not: Bazen Büyük Dosyaları tarayıcı açmayabilir...İndirerek okumaya Çalışınız.

Benzer Yazılar