Kitap İnceleme: Türker Kılıç'tan Bağlantısallık ve Yaşamdaşlık

Eylül Ayı Kitabı Üzerine

Ayın Kitabı:

Türker Kılıç, Yeni Bilim: Bağlantısallık - Yeni Kültür: Yaşamdaşlık: "Beyin Nedir?"den, "Yaşam Nedir?"e Bir Bilim Serüveni

Dizin

bağlantısallık, beyin, big data, bilim, bütünlük, determinizm, gen, epigenetik, konnektom, nörozihin, özyaratım, yaşamdaşlık

Neden Okuyoruz?

Zihin felsefesi alanında yaptığı çalışmalarla tanınan Koç Üniversitesi felsefe bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Erhan Demircioğlu, Makinedeki Hayalet kitabında “Bir aşina olduklarımız, bir de anladıklarımız vardır. Aşina olmak, anlamak demek değildir. Öyle olsaydı felseye de bilime de gerek kalmazdı.” demişti.

Söz konusu aşinalığımıza rağmen anlayamadığımız şeyler olduğunda muhtemelen başı, beyin ve zihne dair mevcut problemlerimiz çekecektir. Nitekim mevcut teknolojik ve kültürel dünyamız düşünüldüğünde hala en yabancı olduğumuz şeylerden birinin kendimiz olması şaşırtıcıdır.

Türker Kılıç’ın Yeni Bilim: Bağlantısallık Yeni Kültür: Yaşamdaşlık isimli bu kitabı, beyin ve yaşam arasındaki ilişkiyi merceğe alıyor. Bunu yaparken eski bakış açılarımızın gerçeğe uygun bir anlayış yaratmak adına neden yetersiz olduğunu açıklıyor ve akabinde bizi çağın yeni bilimsel paradigması olarak gördüğü iki yeni kavramla tanışmaya davet ediyor: bağlantısallık ve yaşamdaşlık. 

Elbette bu yeni bilimsel anlayışın yeni bir felseyi anlayışın da doğmasına yol açacağı, ya da tarih içerisinde ileri sürülmüş fakat fazla taraftar toplamamış eski anlayışların yeniden görünür hale geleceğini söylemek mümkün.

Yazar Hakkında

Prof. Dr. Türker Kılıç, beyin cerrahisi profesörüdür. Hacettepe, Marmara ve Harvard Üniversitelerinde eğitim almıştır; bilim doktorasını anatomi alanında tamamlamıştır. Harvard Tıp Fakültesi, Yale, Milano Politeknik ve Johns Hopkins Üniversiteleri başta olmak üzere 10’dan fazla üniversitede konuk öğretim üyesi olarak ders vermiştir. Kılıç, 100’ün üzerinde mesleki başarı ödülü almış olup, Türkiye’den kabul edilen tek bilim insanı olarak 2015’te Avrupa Bilim ve Sanat Akademisi’ne, Aralık 2021’de Dünya Sanat ve Bilim Akademisi’ne seçilmiştir.

Ne Okudum?

“Beyin gizemini korumaya devam ettikçe evren de aynı şekilde gizemini koruyacaktır.” —Santiago Ramon ve Cajal

Descartes-Bacon-Newton Bilimi: Mekanistik Doğa Anlayışı

17. yüzyıl düşünürleri Rene Descartes ve Francis Bacon, yalnızca felsefe tarihinde önemli figürler olmakla kalmamış, aynı zamanda fikirleri ile bilimsel paradigmaların şekillenmesine zemin hazırlamıştır. Örneğin 20. yüzyıla kadar hakim bilimsel anlayış olan mekanistik evren görüşü, Rene Descartes’ın felsefesinden izler taşır. Bu görüşe göre doğa, mekanik yasalar tarafından yönetilen makine benzeri bir sistem gibi düşünülmelidir. Dolayısıyla bütüne dair bir anlayış kazanmanın yegane koşulu, onu oluşturan parçalar ve parçalar arasındaki ilişkiyi anlamaktır.

Benzer şekilde, modern biyoloji ve bilişsel bilimler de en temelde Descartes tarafından formülize edilen zihin-beden, insan-doğa ayrımlarını baz alarak şekillenmiştir. Nitekim Descartes, 1637 yılında yayınladığı Yöntem Üzerine Söylem’in beşinci bölümünde cansız maddelerin varlığına dair betimleyici bir analiz sunduktan sonra hayvan ve insanlara geçer, insan bedeninin işleyişini anlatmak için bir saat metaforuna başvurur:

Tıpkı bir saatin devinimi nasıl dengeleme ağırlıklarının ve çarklarının gücünden, durumundan, biçiminden oluşursa insan bedeninin işleyişi de bu şekildedir.¹

Descartes’ın çağdaşı Thomas Hobbes da, Leviathan adlı kitabında insan yaşamı organların hareketinden başka bir şey olmadığını, aklı ise bakiyeye benzetir. Nihayet 18. yüzyıla gelindiğinde Julien Offray de La Mettrie tarafından insanının deterministik (nedensel) yasalara indirgenebilecek karmaşık bir makine olduğu ilan edilir.²

Her ne kadar bu görüşlerin üzerinden yüzyıllar geçmiş olsa da geçtiğimiz haftalarda üzerine konuştuğumuz Richard Lewontin’in İdeoloji Olarak Biyoloji adlı kitabında söylediği gibi, modern bilim de dünyayı çarklar ve kaldıraçlardan oluşan hem canlı hem ölü, büyük karmaşık bir sistem olarak görür.³ Nitekim günümüzde bilgisayar, hesap makinası türevi metaforlarla düşünülen beyin ya da kendi kültürel dünyası hiçe sayılarak yalnızca genlerine indirgenmek istenen beden, “İnsanın olmanın anlamı nedir?” sorusunun formüle edilerek yanıtlanabileceği görüşünü esas alır. Bu açıdan insan varlığının anlamı, davranış ve fonksiyonları odağında incelenir.

Tüm bu arka plana karşın Türker Kılıç bu kitabında bize yeni bir bilimsel anlayışın inşa edilmekte olduğunu, daha doğrusu, eğer beyni ve yaşamı anlamak istiyorsak bu yeni anlayışın inşa edilmesinin şart olduğunu söyler. Dolayısıyla Descartes-Bacon-Newton biliminin insan ve evren görüşünden yaklaşık dört yüzyıl sonra, parça - bütün arası varsayılan mekanik ilişkinin yeniden değerlendirilmesi gerekliliği açığa çıkar.

Bütün Parçaların Toplamından Fazlasıdır

Kılıç, Erwin Schrödinger'in Yaşam Nedir? isimli kitabının biyoloji ve genetiği doğurduğu için 20. yüzyılın en önemli bilim klasiklerinden biri olduğunu ifade eder.

Yaşamın temellerini temel fizik kanunları ile açıklamaya dair Schrödinger’in öne sürdüğü fikir, fizik yasalarının hayatı anlamlandırmada yetersiz kalacağıdır; çünkü hayat fizikçilerin uğraştığı bütün sistemlerden çok daha karmaşık bir yapıdır ve basit sistemleri inceleyerek ortaya çıkmış olan yasaların eldeki halleriyle canlılar dünyasında uygulanabilmesini beklemek de yanlış olacaktır.

Hayatın temelindeki bütün yapıtaşlarının her birinin fiziğin temel yasalarına uyacağı aşikardır; sonuçta bir protein molekülündeki azot atomu ile havadaki azot molekülünün yapısındaki azot atomları aynıdır. Ancak bütün bu temel yapıların biraraya gelerek oluşturduğu karmaşık sistemin içerisinde bizim bildiğimiz fizik yasalarının ötesinde yeni düzenler ve eğilimler keşfetmemiz de olasıdır.

Bu konuda kitapta verilen ilginç bir örnek var. Yukarıda atıfta bulunduğum İdeoloji Olarak Biyoloji adlı kitapta da söz konusu zeka olduğunda bunun salt genetiğe indirgenmesinin yanlış olduğuna dair bir vurgu vardı.

Kılıç ise insanda 20.000 gen varken muzda 36.000 genin var olduğunu vurgulayarak bizi en zeki tür haline getiren şeyin salt genlerimizin sayısıyla değil; onların aralarındaki karmaşık bağlantılarla ilgili olduğunu belirtir.

Bu yüzden bağlantısal bütünsellik yaklaşımı, bütünü oluşturan yapıtaşlarını tanımlamanın bütüne dair doğru bir çıkarımda bulunmaya imkan vermediğini iddia eder. Yine Lewontin’in söylediği gibi, bir kek piştikten sonra onu oluşturan malzemelerden daha fazla ve farklı bir şeydir.

Özetle Descartes-Bacon-Newton bilimi olarak adlandırdığımız mekanistik doğa anlayışı bize yaşamı anlama konusunda gerçekçi bir yaklaşım sunmaz.

Yeni Bilimsel Yaklaşım: Bağlantısal Bütünsellik

Bu yeni görme biçiminde parçalar değil; parçaların birbirleriyle ve bütünle olan ilişkileri esastır. Bağlantısal bütünsellik kavramı, yaşamı oluşturan ağ yapılarının (network) iç içe kendini var ettiğini ve her bütünün bir üst-bütünün parçası olduğu enformasyon ilişkilerinin bütünlüğünü ifade eder. Burada önemli olan parçalar yani hücre, atom, nöron gibi yapı taşı unsurlar değil; onların aralarındaki enformasyon ağıdır.

Her yaşam bütünlüğü, bir başka yaşam bütünlüğünün parçasıdır. Her yaşam bütünlüğü yani paradigması o bütüne-paradigmaya özgü bir kodlama, yani enformasyon işleme sistemi kullanır ve tüm kodlama sistemleri birbirlerine dönüşebilirler. Bu dönüşümlerden en önemlisi bilginin enerjiye dönüşmesidir.

Bugüne dek beyin üzerine yapılan araştırmalarda “Yeterince nöron incelersek beyni anlarız.” şeklinde bir bakış açısı Oysa yaşamın yapıtaşının atom değil, enformasyon olduğu son on yıldır biliniyor. İngilizce’de -om(ic); bütün, birliktelik anlamına gelen bir son ektir. Türker Kılıç, genom yerine genomicsten, kültür yapılarının ilişkiler bütününü inceleyen culturomicsten, nöral bağlantıların bütününü anlatan connectomicse geçiş sürecini vurgular. Artık bütünü anlamak için, bütüne odaklanmanın zorunluluğunu keşfettik.

Nitekim en yetkin bilgi işleme sistemi beyin dahi değil; yaşamın kendisidir. Biz önceden varoluş modellerine bakıp bütünü anlayacağımızı düşünüyorduk ama bütün parçaların aritmetik toplamı değil, parçaların birbiriyle ilişkisidir.

Veri ve Bilgi Farkı

Günümüzde veri kelimesini en çok kullandığımız ifadelerden biri Big Data. Yani kullanıcıların internet aracılığıyla gerçekleştirdiği çeşitli etkinliklerin hacmi gittikçe artmakta olan veri kümelerini içeren Büyük Veri.

Kılıç, Büyük Veri İşleyebilmek başlıklı kısmında veri ile bilginin farkını açıklayarak başlıyor. Büyük veri, beyin gibi enformasyon işleyen sistemlerin nasıl çalıştıklarını anlamada yardımcı olan bir sistem olarak görülüyordu. Ancak kısa sürede anlaşıldı ki büyük veri, bilgi değildi. 

Kaos ifadesi de, bu var olan verilerin Descartes-Bacon-Newtoncu matematiksel modelleme ile anlaşılmamasına verilen isimdi. Verinin bilgi olabilmesi için bağlantılandırılabilmesi gerekiyordu. Yani lineer değil, bütüncül bir bakış gerekiyordu. Bağlantısallık ise sistemler ne kadar karışık ise o kadar zorluk ortaya koyuyordu.  0 ya da 1 değil şeklinde değil, 0,1-0,9 gibi zamana bağımlı niceliklerde de değişebilmesi nöronal ağın temel karmaşıklığını açıklayabilirken bunun modellemesini yapmak imkansızdı çünkü her bir nöron aynı anda tek değil; 5-10 ayrı karar sürecine katkı sağlıyor ve bu süreçte de kararı 0 ya da 1 şeklinde değil; 0.1-0.9 arasında zamana bağlıydı.

Bilgisayar teknolojisinin beyni ne zaman simüle edebileceğini görmenin çok zor olduğunu söylüyor Kılıç. Nitekim burada dinamik şekilde değişmekte olan bir varoluş söz konusu. Dolayısıyla onu simüle etmek için ihtiyacımız olan şey, süper bilgisayarlar.

İnsan beyninin yüksek çözünürlüklü simülasyonlarını yapabilmek için gerekli olan bilgisayarlar onlara ayrılmış bir nükleer enerji santralinin çıktısı kadar enerji tüketecektir. Yapay zeka ise henüz emekleme çağında. Genlerin, proteinlerin, hücrelerin, sinapsların parça-bütün paradigmaları olarak kodlama sistemlerinin iç içe geçtiği sonsuz boyutlu bir ağdan söz ediyoruz. Yani enformasyon, değişmekte olan nöroelektrokimyasal dediğimiz bir varoluş içinde çalışıyor.⁴

Bu varoluş ise beyin için 1500 gram ve 86 milyar nöron demek...

Dijital verileri işlemede temel bir ölçüm birimi olan byte’ın, insan beynini modellemek için yottabyte boyutuna ulaşması gerekir. Biz bugün bir solucan beynini modelleyebilecek petabyte seviyesindeyiz. Petabyte sonrası mesela balık beyni için exabyte, daha sonra fare beyni için zettabyte ve en sonunda günümüzün bir milyon katı miktarındaki yottabyte gerekecek. Bu ölçeklere bir gün varıp varamayacağımız merak konusu. Bulutların içinde bilinmeyeni daha iyi anlamak için temsiller üzerinden tasavvur ederek modellemeler kuruyoruz. Bu da bir ölçek problemi oluşturuyor. Ancak bu yüzyılın sonunda şunu yapabiliriz: Cep telefonlarımızla insan beyninin düşük çözünürlüklü dijital kopyalarını çıkarabiliriz⁵. Çözünürlük, görsel içeriğin ayrıntı düzeyinin veya netliğinin miktarını ifade eder. Yani sistemi takip etme yollarımızda görme biçimlerimizin payı büyük. Çünkü anlamak için daha iyi görmeye çalışıyoruz.

Autopoiesis: Öz Yaratımsal Sistemler

Aynı nehirde iki kez yıkanılmaz - Heraklitos

Beynin bağlantısal bütünlüğünü anlamak için gelişmiş bilgisayar sistemleri, daha yüksek Teslalı MRI cihazları, daha büyük veritabanları ya da makine öğrenmeleri yeterli değilse esas olarak nasıl bir matematik gerekiyor?

Kılıç, ilk olarak 2019’da rastladığını belirttiği Bayesian matematiğin mevcut problemlerimizi çözme konusunda daha doğru bir araç sağladığına inanıyor. Ona göre Bayesian matematik, deterministik sistemlerin er geç zeka üretebileceğinin autopoiesis denen özyaratım modellemesini yapabilmeyi⁶ sağlamış. Buna enformasyon matematiği adı da veriliyor.

Yukarıda alıntılanan özyaratım anlamındaki autopoiesis, Yunanca auto (nefs/kendi/kendiliğinden) ve poiesis (yaratım) kelimelerinden türemiş. İlk olarak Şilili biyologlar Humberto Maturana ve Francisco Varela tarafından biyolojik sistemleri açıklayabilmek için kullanılmıştır. Kendini yeniden ve kendiliğinden üreten sistemleri ifade eder.

Özyaratım sistemlerinde bilgi işleyen sistemler er ya da geç yeni bir bilgi, yani zeka üretir. Daha önce olmayan yeni enformasyon bağlantıları üretmenin başlangıcı ise merak etme eylemidir. Merak, zihnin var olan yaşam modellemelerini, yani gerçekten zihinsel karşılıklarını yeni bir biçimde bağlantılandırarak yeni bir yaşantı modeli yaratma sürecidir. Yeni bir kodlama sağlar.

Beyin yaşamının her anında daha önceki yaşanmamış ve daha sonra da yaşanmayacak yeni bir enformasyon ağını yaratır.⁷

Yaratıcılık, var olan parçalardan yeni bir bütün oluşturmak anlamına gelir.⁸ Beyin dokusu da varoluşu gereği özyaratım özelliği taşır.

Bu açıdan bakıldığında her şey bulunduğu ağ ile vardır ve onunla anlamlanarak oluşur. Beyin sisteminin her parçası ve zihin olarak adlandırdığımız çıktısı, bedenin fiziksel, sosyal, kültürel çevresinin derinliklerinde yer almaktadır. Örneğin; erken yaşta ayrılıp farklı çevrelerde yetişip büyüyen ikizlerde yapılan çalışmalar, genin kader değil; zihin ve çevre bağlantısallığı olduğunu göstermiştir.

Yaşam için İnsan: Birlikte Var Olmak

con: with (ile, birlikte)

scio: knowledge (bilgi)

ness: action, state (eylem, durum)

Bilgi, işlendiği ve ortaya çıktığı bedenden bağımsız olarak yaşama ait bir üründür. Ancak consciousness sözcüğünün birlikte bilmek anlamına geldiğini vurguluyor kitap. Her canlı, hayat içinde kendine özgü sonsuz-boyut yaşantı modelleri inşa eder ve bu dünyadaki varoluşunu hayatta tutmak için kaç bilgi örüntüsü gerekiyorsa o kadar derinlik ve çeşitlilikte zekâ ve yaratıcılık (özyaratım) ürünü vermeye çalışır.⁹

Sayfa 132

Türker Kılıç beyin üzerine yapılan bu araştırmalardan genel olarak yaşama dair bir ankayış kazanabileceğimizi söyler. Yaşamın, onu oluşturan enformasyon örüntüleriyle ilişkisinin, beynin nöronal ağlarıyla olan ilişkisine benzer. Ağ yapılarının çeşitliliği, bu yapıların ne kadar yeni enformasyon ağları oluşturabildiği ile ilgilidir. Dolayısıyla bazen bir bahçe için bir köstebek, toprağı havalandırmayan tembel bir bahçıvandan daha değerli bir varlık olabilir. Selvi ağacı ile karga, balina ile arıkuşu, insan ile arı arasında yaşam açısından bir değer farkı yoktur.¹⁰ Burada esas olan bireyler değil; bireylerin çevresiyle ne ölçüde ağ yaratımına katkı sağladığıdır.

Bu bilimsel çıktı, bize politik & toplumsal varlığımız hakkında da bir şeyler söyler. Esas olan canlılar arası çeşitliliğe rağmen yaşamdaşlıktır. Yaşam adlı canlı, organik, hareketli bütünsel ağı oluşturan ağ düğümlerinden fazlası değiliz.

Mavi Meşe Dalı ve Likeler, Lucy Martin (Fotoğraf kredisi: Tom Incrocci)

Künye

Kılıç, Türker. Yeni Bilim: Bağlantısallık - Yeni Kültür: Yaşamdaşlık: "Beyin Nedir?"den, "Yaşam Nedir?"e Bir Bilim Serüveni. 2. Basım, Ayrıntı Yayınları, 2021.

1. Rene Descartes, Yöntem Üzerine Söylem, s.89.

2. Julien Offray de La Mehrie, İnsan, Bir Makina, s. 19.

3. Richard Lewontin, İdeoloji Olarak Bilim, s.24.

4. s. 21

5. s. 23

6. s. 27

7. s. 43

8. s. 42

9. s. 52

10. s. 48