Yıllardır süren araştırmalara rağmen insanların dünyayı algılayışını bir anda değiştiren hızlı sezgi parlamalarının, diğer bir deyişle “tek seferde öğrenme”nin (one-shot learning) ardındaki mekanizmalar bir sır olarak kalmıştı. Bir nesneyi sadece bir kez gördükten sonra onu tekrar tanıma yeteneğimizi köklü bir şekilde değiştiren bu algısal öğrenme biçimi, ilk kez nörolojik düzeyde aydınlatıldı.
Nature Communications dergisinde yayımlanan ve NYU Langone Health araştırmacıları tarafından yürütülen yeni bir çalışma, daha önce görülen ve hafızada depolanan görüntülerin (öncüller – priors) beyinde nerede işlendiğini ortaya koydu. Araştırmaya göre, tek seferde algısal öğrenmeyi sağlayan bu hayati merkezin “üst düzey görsel korteks” (HLVC) olduğu tespit edildi.
Bulanık görüntülerden net algıya: üst düzey Görsel Korteksin rolü
Çalışmayı yürüten ekipten Dr. Biyu He, yapılan araştırmanın sadece geçmiş görsel deneyimlerin (öncüllerin) nerede depolandığını değil, aynı zamanda bu süreçte rol oynayan beyin hesaplamalarını da ortaya çıkardığını belirtiyor.
Deneyler sırasında katılımcılara hayvanların ve nesnelerin soluk, bulanık versiyonları (Mooney görüntüleri) gösterildi ve ardından aynı görsellerin net versiyonları sunuldu. Katılımcıların net görüntüyü gördükten sonra, beynin depolanmış “öncül” bilgilerini kullanmaya zorlanması nedeniyle, bulanık görüntüyü tanıma yeteneklerinin iki katına çıktığı gözlemlendi. Araştırmacılar, bu süreçte beyin hücreleri arasındaki iletişimi incelemek ve öncüllerin yerini tespit etmek için fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme), iEEG (kafa içi elektroensefalografi), davranışsal testler ve makine öğrenimi modellerini bir arada kullandı.
Davranışsal test sonuçları, bir görüntünün boyutunun değiştirilmesinin tek seferde öğrenmeyi etkilemediğini, ancak görüntüyü döndürmenin veya konumunu değiştirmenin öğrenme oranını düşürdüğünü ortaya koydu. Bu bulgu, beynimizdeki öncüllerin soyut kavramları değil, daha önceden görülmüş belirli görsel desenleri kodladığına işaret ediyor.
Nörolojik hastalıklar ve halüsinasyonlarla bağlantısı
Elde edilen bu yeni bilgiler, sağlıklı beyin işleyişinin yanı sıra nörolojik rahatsızlıkların anlaşılması için de büyük bir önem taşıyor. Geçmiş çalışmalarda, Şizofreni ve Parkinson hastalarında tek seferde öğrenme mekanizmasının anormal şekilde çalıştığı; geçmişte depolanan öncül bilgilerin, kişinin o an gördüğü gerçekliğin önüne geçerek halüsinasyonlara yol açtığı gösterilmişti.
Araştırmacılar, ulaştıkları bu yeni verilerin halüsinasyonlar sırasında öncüllerin nasıl devreye girdiğine dair doğrudan test edilebilir bir teori sunduğunu vurguluyor. Şu anda, sistemde neyin ters gittiğini ortaya çıkarmak amacıyla nörolojik hastalıkları olan hastalardaki ilgili beyin mekanizmaları üzerinde daha fazla inceleme yapılıyor.
Yapay Zekada insansı algı devrimi
Araştırmanın en çarpıcı sonuçlarından biri de yapay zeka alanında kendini gösterdi. İnsan beynindeki üst düzey görsel korteksin gözden gelen yeni bilgilere geçmiş deneyimlerin ağırlığını eklemesi gibi, araştırmacılar da benzer bir prensiple çalışan bir “görsel dönüştürücü” (vision transformer) yapay zeka modeli geliştirdi.
Bu yapay zeka modeli, bir modülde birikmiş görüntü bilgilerini (öncülleri) depolarken, diğer bir modülde gelen yeni görüntü verilerini daha iyi tanımak için bu depolanmış bilgileri kullandı. Yeterli sayıda görselle eğitilen bu model, tıpkı insanlarda görülen tek seferde öğrenme yeteneğine ulaştı ve benzer bir öncül modülüne sahip olmayan diğer yapay zeka modellerini geride bıraktı. NYU Langone’dan Dr. Eric Oermann, önümüzdeki dönemde çok az eğitim örneğiyle veya hiç örnek olmadan yeni nesneleri sınıflandıran, insan benzeri algısal mekanizmalara sahip yapay zeka modellerinin geliştirilmesini beklediklerini belirterek, bu durumun bilgisayarlı sinirbilim ile yapay zeka arasındaki artan yakınlaşmanın bir kanıtı olduğunu ifade ediyor.
Kaynaklar
Hachisuka, A., Shor, J.D., Liu, X.C. et al. (2026). Neural and computational mechanisms underlying one-shot perceptual learning in humans. Nat Commun. 17, 1204. https://doi.org/10.1038/s41467-026-68711-x
