Beynin Ötesi (Beyond Brain), Louise Barrett (Alfa Bilim Dizisi, baskıda)

8. BÖLÜM

Çıplak Beyin Diye Bir Şey Yok

Sende 4 yaşındaki bir çocuğun beyni var ve eminim o da bundan kurtulmak isterdi.

— Groucho Marx

Geçen bölümdeki görece soyut sistemlerden uzaklaşıp gerçek beyinlere ve bunların çevreyle nasıl kenetlendiğine bakarsak, hayvanların bilişsel süreçlerini ve davranışlarını daha dinamik bir yaklaşımla ele alabiliriz. Berkeley’den nörofizyolog Walter Freeman neredeyse otuz yıldır (esas olarak) tavşanların koku, görme, dokunma ve işitme duyuları üzerine çapraşık ve titiz deneyler yürütüyor ve araştırmacı beyinle çevre arasında sistem yaklaşımının öngördüğü türden dinamik bir kenetlenmeyi temel alan bir öğrenme modeli öneriyor.[1] Ama Freeman’ın beyin, beden ve çevrenin nasıl birbiriyle uyumlu olduğuna ilişkin görüşlerini tam olarak anlayabilmek için, bu çalışmaları ayrıntılı olarak incelemeden önce dinamik sistemler teorisinin temellerini biraz daha iyi kavramamız gerekiyor.

Matematiksel açıdan, dinamik bir sistem, (Watt regülatöründe buhar makinesinin hızı ve ağırlıklı kol açısı gibi) sistemin belli bir andaki durumunu belirten bir dizi “durum değişkeni” ve bu değişkenlerin zaman içinde nasıl değiştiğini açıklayan bir dizi denklemle ifade edilir. Sistemin durumunda değişikliğe yol açabilecek miktarları ifade eden ama bu değişiklik sonucunda kendileri değişmeyen belli değerler de olabilir: bunlara sistemin parametreleri adı verilir. Meselenin bütününü bu terimlerle ifade ettiğimiz zaman, dinamik bir sistemi, boyut sayısının sistemdeki durum değişkeni sayısıyla belirlendiği bir tür grafik —çok boyutlu bir “faz uzayı”— olarak düşünme olanağı elde ederiz. Böyle bir faz uzayında, sistemin olası her bir durumu (durum değişkenlerinin mümkün olan bütün kombinasyonları) tek bir noktayla ifade edilebilir. Böylece, zaman içinde sistemin durumunda gerçekleşen değişiklikler faz uzayındaki bir eğri şeklinde ifade edilebilir; bu eğriye sistemin “yörüngesi” adı verilir. Her zaman olduğu gibi, dinamik sistemi somut bir örnekle anlatırsak faz uzayı kavramının da yörünge kavramının da anlaşılması kolaylaşabilir; ama bu kez ağırlıklı regülatör örneğine geri dönmek yerine, Rolf Pfeifer ve Josh Bongard’ın “Puppy” örneğine, yani Japon robotik uzmanı Fumiya Iida tarafından geliştirilen hünerli robotik köpeğe başvuracağız.[2]

Koşabilen, 4 bacaklı bir robot olan Puppy’nin (kalça ve omuzlarda birer tane, dizlerde ve bileklerde de birer tane olmak üzere) toplam 12 eklemi var ve bacakların alt ve üst bölümleri yaylarla birbirine bağlı. Ayrıca ayaklarda ayağın yerle temas ettiğini gösteren basınç sensörleri var. Robotun kontrol sistemi son derece basit: omuzlarını ve kalçalarını ritmik bir şekilde geriye ve ileriye doğru hareket ettiren motorlar var. Yani, yere koyduğunuzda Puppy biraz eşelenerek sıkıca yere basıyor, sonra koşarak ilerliyor. Kalça ve omuz eklemlerini kontrol eden bu hareketler, anatomisinin diğer özellikleri (bedeninin genel biçimi ve yaylarının yerleştirilme tarzı) ve çevre (zemin yüzeyinin ayaklarına uyguladığı sürtünme kuvveti ve tabii yer çekimi) arasında sıkı bir kenetlenmeye olanak veren etkileşimler sayesinde gerçekleşiyor. Bu bilgiler ışığında dinamik sistemlerin yukarıda değindiğimiz genel özellikleri açısından Puppy’nin davranışlarını inceleyebiliriz. Pfeifer ve Bongard’ın örneğini izleyerek bacak eklemlerinin açısını durum değişkeni olarak kabul edebiliriz ve Puppy’nin hareketlerini zaman içinde bu değişkenlerde meydana gelen değişikliklere (bunların faz uzayındaki yörüngelerine) bakarak anlayıp açıklayabiliriz. Her bacakta 2 eklem (diz ve bilek eklemleri) olduğu için, faz uzayı sekiz boyutlu ve uzaydaki her nokta bu sekiz ekleme ait bir dizi değeri temsil ediyor. Uzayda birbirine yakın noktalar eklem açılarına ait benzer değerleri temsil ediyor (ve benzer hareketlere işaret ediyor), birbirine uzak noktalarsa birbirinden çok farklı eklem açısı değerlerine (dolayısıyla da yürüme ya da koşma gibi farklı yürüme tarzlarına) denk düşüyor. Puppy hareket ettiğinde, eklem açıları sürekli değişiyor ve eklem açısının belli bir andaki değerini temsil eden nokta, faz uzayında bu harekete uygun yer değiştirerek sistemin yörüngesini oluşturuyor; bir başka deyişle, Puppy’nin hareket örüntüsü zaman içinde değişiyor.

Artık inceleme alanımıza dinamik sistemlerin bir başka özelliğini dâhil edebiliriz: çekiciler. Çok basit ifade edersek, bunlar faz uzayında yeterli süre tanınırsa sistemin tercihen evrileceği durumlar.[3] Çeşitli çekici tipleri olabilir. Örneğin eğer Puppy eklem açıları zaman içinde sürekli birbirini tekrar edecek bir şekilde, yani sabit hızda yürürse, sistem “periyodik çekici” adı verilen bir duruma yerleşir (öte yandan, Pfeifer ve Bongard’a göre, eklem açıları her seferinde tam olarak aynı şekilde birbirini tekrarlamayacağına göre, bu daha çok bir “sanki periyodik çekici” sayılabilir).[4] Puppy düşerse ve bütünüyle hareketsizleşip, eklem açıları faz uzayında değişmeyen tek bir noktada buluşursa buna “noktasal çekici” adı verilir (ve tahmin edeceğiniz gibi bu pek de ilginç bir durum sayılmaz). Yörünge faz uzayında iyi tanımlanmış belli bir bölgenin çevresinde dolanıyorsa ama uzay içinde yörünge tam olarak öngörülemiyorsa, bu “kaotik” çekici olarak adlandırılır (biraz gelişigüzel bir benzetme yaparsak, bu bir partide birinin çok serbest biçimde dans etmesine benzetilebilir: belli bir dans üslubu olabilir ve belli hareketlerden yararlanıyor olabilir ve bütün dansları birbirine benzeyebilir, ama belli bir anda tam olarak hangi dansın yapılacağını öngörmek mümkün olmaz). Bu kaosun matematiksel teknik tanımıdır ve düzensiz görünen, oysa aslında aynı başlangıç koşulları veri alındığında aynen tekrarlanabilecek, altında belirli bir mekanizma yatan bir duruma gönderme yapar.[5]

Nasıl ki top bir çanağın ağzında hangi noktadan bırakılırsa bırakılsın dibe doğru yuvarlanırsa, farklı birçok başlangıç durumundan kalkınan yörüngeler de belli bir çekicide buluşabilir. Aynı çekiciye yönelen farklı yörüngelerin toplamına “çekim havzası” adı verilir. Çekici durumları ilginç kılan, içinde gerçekleştikleri sistemlerin sürekli ve tekrar tekrar değişmesine rağmen, çekicilerin birbirinden ayrı oluşumlar şeklinde kolayca ayırt edilebilmeleri. Bunu somutlarsak, Puppy’nin eklem açıları zaman içinde düzgün bir şekilde sürekli değiştiği halde, Puppy’yi seyreden bizler robot yürüyor mu, koşuyor mu yoksa hareketsiz duruyor mu gayet iyi biliyoruz ve dinamik sistem diyagramımızda Puppy’nin yörüngesi bir çekim havzasından çıkıp diğerine geçerken bu açıkça görülebiliyor.[6]

Şekil 8.1. Çekici durumlar dinamik bir sistemdeki düşük enerjili kararlı durumlardır. Bu fikri şematik açıdan kavramak için, yukarıdaki şekli inceleyin. Bir yaşlı kadın profili görmeniz gerekiyor, ama bakmaya devam ettikçe, görüntünün sizden uzağa bakan bir kadına dönüştüğünü göreceksiniz. Hem yaşlı kadın görüntüsü hem de genç kadın görüntüsü birer kararlı çekici durum ve algınız birinden diğerine atladıkça bir çekici durumdan diğerine geçiyorsunuz. Ama hiçbir zaman bunların ikisini birden göremiyorsunuz, çünkü ikisi birlikte sistemin kararlı durumlarından birini oluşturmuyorlar.

Anlamın Tatlı Kokusu

Hiçbir şey geçmişi bir zamanlar onunla bağlantılanmış bir koku kadar eksiksiz canlandıramaz.

— Vladimir Nabokov

Sakladığım bir kutu çizgi roman kalmıştı geriye. Kutuyu açtığım ve ortalığı o koku, eski kâğıt kokusu kapladığı zaman, akıp gelen anılarla olduğum yerde kalakaldım, sanki çocukluk benliğimin kokusu sinmişti kutuya.

— Michael Chabon

Dinamik sistemlere böylece değindikten sonra, yapay Puppy’den Walter Freeman’ın gerçek tavşanlarla yürüttüğü çalışmalara geçebiliriz. Freeman tavşanlara koku değerlerini öğreten basit koşullandırma deneylerinden yararlanarak kokunun nörofizyolojisini araştırıyor (örneğin bu deneylerde susamış tavşanlar bir kokuyla karşılaştırılıyor ve ardından suyla ödüllendiriliyor, böylece o kokuyla su arasında bağlantı kurmayı öğreniyorlar). Tavşanları daha sonra koşullandıkları bu kokulara maruz bırakarak, aynı anda beyinlerinde kokuyla ilgili olfaktör soğan etkinliğini izliyor.

Freeman’ın keşfettiği ilginç şeylerden biri, tavşan beyninin yalnızca koşullandığı kokulara tepki vermesi, koşullandırılmadığı kokulara tepki vermemesi. Bir başka deyişle, tavşanın kokuyu tanıması için, onun için bir önemi ya da anlamı olması gerekiyor; kokunun tavşana bir olanaklılık sunması zorunlu. Koşullanılmayan kokular tanınmıyor ve tavşanın çevresinde (umwelt) bir koku olarak buna yer olmadığı bile söylenebilir. Dolayısıyla, daha doğal koşullarda geçmişte havuç yemiş aç bir tavşan havuç kokusuyla karşılaşırsa, bu koku havucun sunduğu yeme olanaklılığının bir parçası olduğu için olfaktör soğanında etkinlik gelişecektir. Oysa kişnişli havuç çorbası gibi havuçtan yapılmış başka bir şeyle karşılaştığında, tavşan için havuç bu biçimiyle anlamlı olmadığı için koku olfaktör soğan etkinliğini tetiklemeyecektir.

Freeman’a göre, bu gibi bulgular çevreyi koklarken tavşanın mevcut durumu iyileştirme doğrultusunda aktif bir çaba harcadığını düşündürüyor (bu da bizi Dewey’in ve Gibson’ın organizmaya ait davranışların bu çerçevede anlamlı olduğu görüşlerine götürüyor). Olfaktör soğanındaki sinirsel bağlantılar, hayvanın karşılaştığı şey (örn. havuç kokusu) o anki ihtiyaçlarını (örn. yiyecek ihtiyacı) doyurmaya hizmet ettiği ölçüde güçleniyor. Yine bu da bizi daha önce üzerinde durduğumuz bir noktaya götürüyor, özellikle de davranışın belli bir uyarana “doğru” tepkiyi verme meselesi olmadığını, çoğu zaman bunun “doğru” uyarana götürecek “tepkiyi üretme anlamına geldiğini gösteriyor.[7] Daha önce belirttiğimiz gibi, davranış konusundaki alışılmış düşünce tarzımızın böyle ters yüz edilmesi, belli koşullarda “doğru” (yani, hayvanın o andaki durumunu iyileştirecek) davranışın ne olduğuna karar vermeyi çok kolaylaştırdığı için belirleyici önem taşıyor. Bütün hayvanların sağkalımı güvence altına alan ve doğal seçilim tarafından belirlenen belli fizyolojik ihtiyaçları vardır ve bunlar var olan durumun “iyi” olarak mı yoksa “kötü” olarak mı algılanması gerektiğine karar vermeyi kolaylaştırır. Böylece havucun kokusu yeme olanağı sağladığı için iyidir, oysa tilkinin kokusu avcı tarafından kovalanma (ve belki de yenilme) olasılığı sunduğu için kötüdür. Bütün bunlar, hayvanların doğru girdi türlerine ulaşmak üzere davranmalarını (bir başka deyişle durumu doğru algılamalarını) bekleyebileceğimizi ve hayvanın bunun ardından hangi girdinin gelmesini arzu edeceğinin bu algıdan etkilenebileceğini (örneğin dolu bir midenin, arzulanan bir sonraki girdinin kuytuda oturup bekleme duygusu olmasına yol açabileceğini) gösteriyor.[8]

Esas Olan Kaos

Düzen görünüşünün ardında ürkütücü türden bir kaosun gizlenebileceği doğrudur; ama kaosun derinlerinde daha da ürkütücü türden bir düzen gizlidir.

— Douglas Hofstadter

Freeman öğrenme sürecinin başlangıcındaki nöronal güçlenmenin (bu fikri öneren ilk bilim insanı olan büyük nörobilimci Donald Hebb’in adıyla anılan)[9] Hebb tarzı öğrenme yoluyla gerçekleştiğini, bir olaya tepki vermek için birlikte ateşlenen nöronların birbirlerine “bağlandıklarını” ve bir bağlantı oluşturduklarını varsayıyor. Başka türlü ifade edersek —ve önceki bölümlerde ele aldığımız ekolojik yaklaşımımızı izlersek— tavşanlar deneysel durumda var olan havuç-kokusu-su değişmezini saptıyorlar, böylece bir üst düzey uyaran olarak suyla koku arasında bağlantı kurmayı öğreniyorlar diyebiliriz.

Ampirik çalışmalarıyla matematik modelleme girişimlerini birleştiren Freeman bu çerçevede, belli bir koku-su eşleşmesini öğrenme sürecinde olfaktör soğandaki birbiriyle bağlantılı nöronların “sinir hücresi topluluğu” (NCA)* adını verdiği bir grup oluşturduğunu ileri sürüyor. NCA’nın herhangi bir noktasına bir uyarı sinyali geldiğinde genellikle bütünün uyarılması doğrultusunda bir eğilim ortaya çıktığını ve daha sonra bu faaliyetin soğanın bütününe yayıldığını belirtiyor. Yazara göre bunun çok yararlı olmasının nedeni de, herhangi bir koklayışta hayvanın pekişmiş kokuyu yalnızca bir nebze hissedebilmesi, dolayısıyla da bütün alıcıların aktifleşememesi. NCA içindeki bağlantıların parçalardan herhangi biri uyarıldığında bütün tetiklenebilecek ölçüde güçlenmesi, sonuç olarak NCA’nın çevreden alınan zayıf bir sinyali yükseltmesi anlamına geliyor, bu da kokuya özgü ayırt edici nitelikteki aktivite örüntüsünün bütün soğana yayılmasına olanak veren temel mekanizmayı oluşturuyor.

Modelleme çalışmaları, olfaktör soğandaki nöronların uyarılmasına paralel olarak NCA oluşmasının, bütün soğanı belli bir koku-ödül eşleşmesine denk düşen bir tür kaotik çekici oluşturmaya hazırladığını gösteriyor. Her yeni koku-ödül eşleşmesi için yeni bir çekici oluşuyor, böylece deneyimler sonucunda tavşanın olfaktör soğanı, her biri özgül bir koku ve ödül çiftine denk düşen birkaç çekim havzasını kapsayan —ve “enerji yüzeyi” biçimi adı verilen— özgül bir biçim alıyor.[10] İlginç olarak, yeni çekiciler oluştukça olfaktör soğandaki diğer çekiciler yeniden düzenleniyor; dolayısıyla zaman içinde sabit kalan tek bir çekici örüntüsü yok ve olfaktör soğan aktivitesinin yüzey görünümü sürekli değişiyor. Bunun sonucunda anlamlı her yeni deneyimle tavşanın bütün eski deneyimlerinin anlamı, belli ölçüde değişikliğe uğruyor. Bu da tavşanın gelecekteki koku deneyimlerinin doğasını etkiliyor. Bir başka ifadeyle, sistemin karşılıklı olarak birbirini etkileyen doğası olduğunu görebiliyoruz: yeni deneyimler tavşanın beyninde değişikliklere neden oluyor, bu da çevre deneyimlerini ve davranış biçimini değiştiriyor, bu da beynini değiştiriyor, bu da çevre deneyimini değiştiriyor. Daha önce tartıştığımız “döngüsel” karşılıklılığa dayalı davranış teorisinde önerildiği gibi, hayvanın dünyaya tepki verme tarzı (anlamlı yeni bir koku-ödül eşleşmesi için yeni bir çekici oluşturması) daha sonra dünyayı nasıl algılayacağını etkiliyor.

Bizim bakış açımızdan en ilginci, Freeman’ın tavşanın olfaktör soğanından korteksine gönderilen sinirsel aktivite örüntülerinin yalnızca kaotik çekicilerle sınırlı olduğunu ileri sürmesi. Bu önemli, çünkü çekiciler tavşanın belli bir uyaranla ilişkili deneyimlerinin toplamını, bunların hangi bağlamda yaşandığını ve tavşan için önemini yansıtan çok özgül aktivite örüntüleri ve aynı zamanda (yeni kokular öğrenildikçe çekici yüzeyinde gerçekleşen genel değişiklikler nedeniyle) tavşanın diğer koku-ödül eşleşmelerinin imzasını da taşıyor.

Öte yandan, ilk başta havuç koku moleküllerinin burundaki koku alıcılarıyla temas edip bir sinirsel tepki yaratmalarına ilişkin aktivite örüntüsü kortekse gönderilmiyor. Kaotik çekici oluştuktan sonra, bu koku-alıcı uyarısının izleri bütünüyle ortadan kalkıyor. Eğer Freeman bu konuda haklıysa, bu beyindeki süreçleri psikolojik-bilişsel süreçlere bağlamaya çalışan herkes için son derece önemli: olfaktör soğandaki çekicilerin havuç gibi belli bir maddenin kokusunu ya da havucun kendisine ait başka herhangi bir özelliği “temsil ettiği” söylenemez, çünkü çekiciler havuçtan fazlasını kapsıyor; çekiciler havuç kokusunun tavşan açısından anlamlı hale geldiği bağlamı da içeriyor.[11] Olfaktör soğanda oluşan örüntüler nesnenin “havuçça” özelliklerini değil, havuçlarla ilgili geçmiş deneyimler ışığında havucun o anda tavşan açısından ne anlama geldiğini yansıtıyor.

Dahası olfaktör soğanda NCA’nın ve çekici durumların oluşması, açıkça tam da Wheeler’in bilgisayımı temel almayan dinamik sistemlerde önemli olduğunu ileri sürdüğü zamansallık özelliğine denk düşüyor. Örneğin NCA’nın oluşma hızı, çekici oluşumunun zamanlamasını etkiliyor, NCA’nın oluşumu da tavşanın ritmik koklama davranışının zamansal özelliklerine bağlı olarak değişiyor, çünkü koku moleküllerinin alıcılarla temas hızını bu belirliyor. Dolayısıyla, tavşanın bedeni (kokuyu içine çeken bir burun), beyni (her koklayışta farklı çekici durumlarına geçen bir beyin) ve çevre (koklanan nesnenin sunduğu olanaklılıklar) doğrudan ve dinamik bir şekilde birbirine kenetleniyor.

Bu süreci açıklamak için Gibson’ın “rezonans” metaforundan yararlanabiliriz. Yani, tavşanın olfaktör soğanı tavşan için anlamlı olan değişmezlerle “rezonansa girecek” şekilde, seçici bir tarzda “akort ediliyor”.[12] Birbirleriyle rezonansa giren sistemler nasıl akort edildiklerine bağlı olarak aynı uyarana farklı yanıtlar verdikleri için, bu da anlamlı yeni kokularla karşılaşıldıkça çekici yüzeyinde oluşacak değişikliklere yansıyor ve farklı hayvanların neden dünyadaki farklı değişmezleri saptadıklarını da bununla açıklamak mümkün olabiliyor (kuşkusuz bu, “rezonans” kavramının sözcüğün düz anlamıyla ele alınmaması kaydıyla geçerli). İşte özelliklerin bu bileşimi —beyin ve sinir sisteminin dünyayla “rezonansa girmesi” ve aktivite örüntülerinin kokunun kendisine değil, anlamına tepki vermesi— algıyla eylemi birbirine kenetliyor.[13] Freeman’a göre bunlar döngüsel bir şekilde birbiriyle bağlantılı olduğu için, motor sistem olfaktör soğanın genel aktivasyon durumları tarafından yönlendiriliyor: yeme olanağı sunan bir havuç, tavşanın bu olanaklılığı algılayışının ayrılmaz bir parçası olarak motor sistemi uygun tepkiyi vermeye hazırlıyor. Bu da hayvanın nasıl davrandığının, en az ne düşündüğü kadar önemli olduğunu vurguluyor. Nitekim bu yaklaşımda, davranış zaten bir düşünme biçimi ve bu durumda organizmaların gösterdikleri davranış örüntülerini açıklayan içsel bir doğrusal, temsili girdi-işlem-çıktı prosedürü bulunduğunu varsaymamıza gerek kalmıyor. Grey Walter da dâhil olmak üzere Britanyalı “sibernetikçiler” hakkında harika bir kitap yazan bilim sosyoloğu Andrew Pickering beyinden ve yaptıklarından “temsili” değil “edimsel” özellikler şeklinde söz etmemiz gerektiğini söyleyerek, tam da bu noktanın altını çiziyor.[14]

Böyle bir mekanizma hayvanın, önceden bunların “temsillerini” oluşturması hiç gerekmeden, hatta ulaşmaya çalıştığı hedef durumun ne olduğu konusunda en ufak bir fikri olmaksızın, belli hedef durumlarına ulaşmasını mümkün kılabiliyor.[15] Hayvanın denge durumundan çıkarken (örneğin bir çekim havuzundan çıkıp bir diğerine yaklaşmak için hareketlenme yaşarken) yalnızca sensorimotor sisteminde bir “gerilim” hissettiği ve ne yaptığının ya da neden bunu yaptığının farkında olmaksızın bu gerilimi azaltan hareketler ya da eylemler yapmaya itildiği söylenebilir. İnsanda bu zaman zaman çok belirgin bir şekilde ortaya çıkar. Liverpool’da yaşadığım günlerden bir örnek verebilirim. Her sabah koşarak evden çıkıp, Calderstones Parkı’nın çevresini dolanıp, eve geri dönüyordum. Dönüşte belli bir sokaktan geçiyordum ve sokağa kaldırımdan girsem bile, yarı yolda fark etmeden yola inerek koşmaya orada devam ediyordum. Bunu yaptığımı fark etmem için aradan çok zaman geçmesi gerekti ve ne olup bittiğini anladıktan sonra bile, sokağın bu bölümünde neden yolda koştuğumu (çok daha güvenli olan kaldırımda koşmadığımı) anlayamıyordum. Sonra günün birinde bunu gördüm. Sokağın yaklaşık yarısına doğru yol küçük bir yeşilliğin çevresinden dolanıyor ve burada kaldırım giderek eğimlileşiyordu. Eğimli kaldırımda koşmak ritmimi kesiyordu — Dreyfus’un terimleriyle, bunun sensorimotor sistemimde bir gerilime yol açarak, beni hoş bir kararlı çekici durum olan koşu ritmimden çıkardığı söylenebilirdi— ve yüzeyi daha düz olan yola geçmek rahatça ve verimli bir tarzda koşmak açısından mevcut durumumu iyileştirmeme imkân veriyordu, ama hemen her seferinde böyle yaptığım halde, bunu yaptığımın da, neden yaptığımın da farkında değildim. Ne yaptığımı ve neden yaptığımı anladıktan sonra bile çoğu zaman önceden böyle yapacağımı fark etmeden ve buna ne zaman karar verdiğimi hatırlamaksızın kendimi yolda buluyordum.[16]

---

[1] Freeman (1991, 1995, 2000); Freeman ve Skarda (1990); Skarda ve Freeman (1990). İnsanda biliş sürecine dinamik yaklaşımlar için, ayrıca bkz. Kelso (1995) ve Spivey (2007).

[2] Pfeifer ve Bongard (2007).

[3] Bunlar düşük enerji durumları, dolayısıyla kararlılar.

[4] Pfeifer ve Bongard (2007).

[5] İnsanların oraya buraya hareket ettiği, trene binip indiği ve bağlantılarını arayıp bulduğu bir tren istasyonu teknik anlamda tam da böyle kaotik bir süreç. Buna karşılık, birisi “yangın var” diye bağırdığı için istasyonda herkesin oraya buraya kaçışması bizim için gündelik anlamda kaotik bir durum, ama matematiksel anlamda böyle değil.

[6] Pfeifer ve Bongard (2007).

[7] Cisek (1999).

[8] Ayrıca bkz. Cziko (2000).

[9] Hebb (1949).

* NCA = nerve cell assembly –çn.

[10] Freeman (2000); Dreyfus (2007).

[11] Dreyfus (2007).

[12] Bkz. örn. Shepard (1984). Bu aynı zamanda, 5. bölümde gördüğümüz gibi Gibson’ın teorisinin içsel süreçleri tümden reddetmediğini, yalnızca onları duyularla sağlanan bilgideki eksiklikleri gideren statik içsel temsiller olarak ele alan yaklaşımı eleştirdiğini gösteriyor. Daha önce de belirttiğimiz gibi, Gibson’ın teorisi sinir sisteminin hayvanın algı sisteminin ayrılmaz bir parçası olduğunu özellikle vurguluyor; dolayısıyla Freeman’ın çalışmasıyla Gibson’ın görüşlerinin doğrulandığı söylenebilir.

[13] Freeman (2000).

[14] Pickering (2010).

[15] Dreyfus (2007).

[16] Belki de bunun nedeni beynimdeki oksijen yetersizliği ve yaklaşan bir damar tıkanıklığıydı, ama Dreyfus’un açıklamasının doğru olduğunu düşünmek istiyorum.