Trinity College Dublin araştırmasına göre 2 aylık bebekler, gördüklerini zihinde kategori haline getirmeye çoktan başlıyor. fMRI taramaları ve AI analizleri, bebek beyninde farklı nesne türleri için ayırt edilebilir örüntüler bulunduğunu gösterdi. Bu erken düzeydeki kategori algısı, öğrenmenin sandığımızdan daha erken başladığına işaret ediyor.
Trinity College Dublin’den nörobilimciler, henüz 2 aylık bebeklerin bile çevrelerindeki görsel dünyayı “kategoriler” halinde düzenleyebildiğini gösteren yeni bir çalışma yayımladı. Bulgular, görsel algının temel taşlarının yaşamın çok erken dönemlerinde devreye girdiğine işaret ediyor.
Kategori algısı bebek beyninde nasıl görüldü?
Araştırma ekibi, Coombe ve Rotunda Hospitals iş birliğiyle 2 aylık 130 bebeği çalışmaya dahil etti. Bebekler, yumuşak bir minder üzerinde rahatça uzanırken ses engelleyici kulaklık taktı ve 15–20 dakika boyunca dikkat çekici, renkli görseller izledi. Bu sırada yapılan fonksiyonel MR (fMRI), beynin görsel bilgiyi işlerken oluşturduğu aktivite örüntülerini kaydetti.
Bebeklere kedi, kuş, oyuncak ördek, alışveriş arabası ve ağaç gibi 12 farklı tanıdık görsel kategoriye ait görüntüler gösterildi. Elde edilen beyin verilerinde, bu farklı kategorilere karşılık gelen belirgin aktivite desenleri saptandı. Araştırmacılara göre bu, bebeklerin yalnızca “ne gördüğünü” değil, “ne tür bir şey gördüğünü” de çok erken dönemde ayırt etmeye başladığını düşündürüyor.
Çalışmanın dikkat çeken yönlerinden biri, beyin taramalarının yapay zeka (AI) modelleriyle birlikte analiz edilmesi. Araştırmacılar, AI modellerindeki görsel tanıma yollarıyla bebeklerin beyin aktivite örüntülerini karşılaştırarak, erken kategorileştirmenin nasıl ortaya çıktığına dair daha net bir çerçeve oluşturmayı hedefledi.
Ekip, bu tür “uyanık bebek” fMRI verilerinin, gelecekte çok erken yaşlarda nörogelişimsel farklılıkları anlamak ve potansiyel klinik araçlar geliştirmek açısından da değerli olabileceğini vurguluyor. Ayrıca bebeklerin, günümüz AI sistemlerinden çok daha verimli öğrendiğine dikkat çekilerek, bu içgörülerin daha verimli ve düşük maliyetli AI tasarımlarına ilham verebileceği ifade ediliyor.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- Nature Neuroscience makalesi (DOI): https://doi.org/10.1038/s41593-025-02187-8
- Related Multimedia (YouTube): https://youtu.be/utLT6Xl2UDw
