Trinity College Dublin ve Rochester Üniversitesi’nden sinirbilim uzmanları, konuşmanın anlaşılması ile ilgili bir beyin sinyali tespit ettiler. Sinyal, dinleyicilerin duydukları şeyi anladıklarında ortaya çıkıyor, ancak anlamadıklarında ya da dikkat etmediklerinde yok oluyor.
Bu özel sinyal, bebeklerdeki dil gelişimini izlemek, fiziksel tepki gösteremeyen hastalarda beyin fonksiyonlarını değerlendirmek veya yaşlılarda bunamanın erken başlangıç tarihini belirlemek gibi bir takım potansiyel uygulamalarda kullanılabileceği anlamına geliyor.
Günlük etkileşimlerimiz sırasında, rutin olarak dakikada 120 – 200 kelime ile konuşuruz. Dinlediğimiz konuşmaları anlayabilmek ve konuşulan konuyu kaçırmamak için, beynimiz bu kelimelerin her birinin anlamını çok hızlı şekilde kavrayabilmelidir.
Şaşırtıcı olan şey ise beynimizin bu işlemleri çok kolay ve hızlı yapmasıdır. Özellikle de kelimelerin anlamları, kullanıldıkları metnin içeriğine göre değişirken. Örneğin “yaş” kelimesi bir cümlede ıslak anlamına gelirken, başka bir cümlede ise zamanla ilgili bir tabir olarak kullanılabilir.
Bunun yanısıra, beynimizin kelimelerin hangi anlamını kullanacağını nasıl bildiği ise şimdiye dek cevaplanamayan bir soru oldu. Current Biology dergisinde yayınlanan bir çalışma, beynimizin kullanılan her bir kelimenin kendisinden hemen önce gelen diğer kelimelerle arasındaki anlam benzerliğini hızlı bir şekilde hesapladığını gösteriyor.
Beynin kelimeleri anlamlarına göre nasıl seçip algıladığını öğrenmek için, araştırmacılar modern bilgisayarların ve akıllı telefonların konuşmayı “anlamalarını” sağlayan gelişmiş tekniklerden yararlanmaya başladılar. Cihazlarda kullanılan bu teknikler, insanlardakinden tamamen farklıdır. Örneğin bebekler, konuşmayı öğrenme sürecinde daha az sayıda örnek kullanırken, bilgisayarların muazzam bir eğitime ihtiyaçları vardır; ancak hızlı oldukları için bu eğitimi çok çabuk tamamlayabilirler. Mesela bir bilgisayara (Wikipedia’nın tamamı gibi) pek çok örnek vererek onu eğitebilir, ve hangi kelime çiftlerinin birlikte çok fazla ya da hiç görünmediğini tanımasını sağlayabiliriz. Böylece bilgisayarın “kek” ve “pasta” gibi anlamca birbirine yakın olan kelimeleri “anlamasını” sağlayabiliriz. Aslında bilgisayar, bir dizi sayısal ölçüt sayesinde kelimelerin birbirleriyle olan benzerliklerini tespit eder.
Beynimizin, dinlemekte olduğumuz konuşmalarda geçen benzer kelimeleri nasıl ayırt ettiğini görmek için araştırmacılar bir grup gönüllüyle çalıştı. Deney sırasında katılımcılara sesli kitap dinletilirken aynı anda da EEG ile beyin sinyalleri kaydedildi. Daha sonra, beyin faaliyetlerini analiz ederek, belirli bir sözcüğün öyküde önündeki sözcüklerden ne kadar benzer ya da farklı olduğunu gösteren bir beyin yanıtının varlığını tespit ettiler.
İlginç olan ise bu sinyalin, deneklerin konuşmayı anlayamadıkları zaman (çok gürültülü olduğu için) veya sadece dikkat etmedikleri zaman kaybolmasıydı. Bu nedenle, bu sinyal bir kişinin duyduğu konuşmayı gerçekten anlamış olup olmadığına ilişkin son derece hassas bir ölçümü temsil ediyordu ve dolayısıyla potansiyel bir önemi vardı.
Trinity College Dublin Mühendislik Okulu’ndan Yard. Doç. Ussher ve Trinity College Nörobilim Enstitüsü ve Trinity Biyomühendislik Merkezi’nden Prof. Dr. Ed Lalor araştırmayı birlikte yönetti.
Profesör Lalor konuyla ilgili olarak şunları söyledi: “Potansiyel uygulamalar, bebeklerde dil gelişimini test etme ya da bilinci zayıflamış hastalarda beyin fonksiyon seviyesini belirleme yöntemlerini içeriyor. Sinyalin varlığı veya yokluğu, hava trafik kontrolörlüğü veya askerlik gibi hassas ve hızlı reaksiyonlar isteyen bir meslekte, kişilerin aldıkları talimatları anlayıp anlamadıklarını doğrulamak ve hatta demans başlangıcı görülen yaşlı bireylerin, yapılan bir konuşmayı takip edip edemediklerini ya da ne kadar takip edebildiklerini test etmek için yararlı olabilir. Konuşmayı anlayabilmemizle ilgili olarak beynimizde gerçekleşen hesaplamaları tam olarak çözebilmek için henüz yapılması gereken çok iş var. Fakat beynin kelimelerin uygun tanımlarını seçebilme yetisini anlayabilmek ve bunu bilgisayarlardan farklı olarak nasıl yaptıklarını çözebilmek için başka yollar araştırmaya da çoktan başladık. Yeni yaklaşımımızın öngördüğümüz yollarla uygulandığı zaman gerçek bir fark ortaya koyacağını umuyoruz.”
Kaynak: Neuroscience News
