24 Eylül tarihinde Current Biology adlı yayında yer alan bir çalışmada, beyin aktivitesi incelenerek bir insana kaç nokta gösterildiğinin tahmin edilebileceği açıklandı.

Bu bulgular, sayıların beyinde ayrıntılı ve spesifik aktivite dağılımları sayesinde kodlandığı kanısını doğruluyor ve insanın üst düzey sayısal yeteneklerinin daha derinlikli bir analizine kapı aralıyor. “Sayılara akortlanmış” nöronlar maymunlarda da bulunmuştu, ancak araştırmacılar insan beyninde henüz keşfedilen belirli bölgeler gibi daha ileri bulgular elde edilmemişti.

Fransa INSERM (Fransız Ulusal Sağlık ve Tıp Araştırmaları Enstitüsü)’den Evelyn Eger’e göre, “fonksiyonel görüntüleme ile bunların bulunacağının garantisi yoktu”. Eger şöyle konuştu: “maymunda herhangi bir niceliği tercih eden nöronlar, başka şeylere tepki veren nöronlarla birbirine fazlasıyla karışmış görünür, bu nedenle fMRI (fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme) ile 1.5 mm çözünürlükte –bir vokselin birkaç bin nöron içerdiği ölçekte- tekil nöronların aktivite dağılımlarındaki farkların ortaya çıkarılması olası görülmüyordu. Bu yöntemin –fMRI- çalışması şuna işaret ediyor: muhtemelen tekil nöronlar için henüz nörofizyolojik yöntemlerle açığa çıkarılmamış daha ayrıntılı bir tercih düzeni mevcut.”

Araştırmacılar, beyinleri fMRI ile taranmakta olan on kişiye çeşitli sayılar ya da noktalar gösterdiler. Daha sonra, bu kişilerin hangi sayıyı ya da kaç nokta gördüğünü ayırt etmek üzere geliştirilmiş bir yöntemle, gösterilen sayıyı ya da nokta sayısını belirlemeye çalıştılar.

Herhangi bir sayı ve bu sayıdaki noktaya karşılık gelen dağılımlar bir miktar farklı olsa da, nokta kümelerinin çokluğunun, basamakların çağrıştırdığı beyin aktivasyon dağılımları ile tahmin edilebildiği görüldü. Ancak yöntem, ters yönde anlamlı sonuç vermiyor.

Elde edilen bulgulara göre, en azından küçük sayıda nokta için, dağılımlar sayıların düzenini (örneğin 6’nın 5 ve 7 arasında olduğunu) çağrıştıracak şekilde adım adım değişiyor. Basamaklar söz konusu olduğunda ise benzer bir değişim gözlenmiyor bu durum iki olasılığı gündeme getiriyor: yöntem henüz yeterince hassas olmayabilir ya da basamaklar daha hassas ayrık nicelikler olarak kodlanıyor.

Araştırmacılara göre, bu yeni çalışmada kullanılan yöntemler bir şekilde beynin daha derinlikli hesapları nasıl yaptığını ortaya çıkarmaya yardımcı olacak.

Eger’a göre “bu kodlarla, sembolik matematiğin muhtemelen dayandığı en temel yapıtaşlarına ulaşmaya başladık. Halen bu temsillerin birbiriyle nasıl etkileştiğine ve matematiksel işlemlerde bir araya geldiğine dair açık bir fikrimiz yok ancak insanda bunları ayrıştırabilmiş olmamız, bir noktada bu bulgulara gönderme yapabileceğimiz çerçeveler elde etme umudu veriyor”.

(soL - Dış Haberler)