Beynin Renk Kataloğu (Pantone): Renkleri Nasıl Algılıyoruz?
Özet
İnsanlar renkleri nasıl algılıyor? Ulusal Sağlık Örgütü (NIH) tarafından yürütülen bir deneyde beyin taramaları sayesinde ışık göze çarptığında neler olduğunu ölçmenin bir yolu bulundu.
Bu haber 6 ay öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Sinirbilim araştırmacısı olarak Ulusal Sağlık Örgütü’nde çalışan ve aynı zamanda bir sanatçı olan Bevil Conway, renkleri oldukça seviyor. Özellikle Holbein şirketi tarafından yapılan sulu boyaları çok beğeniyor ve diğer boyalarda bulamayacağımız, gerçekten güzel bir mor rengin olduğunu düşünüyor. Conway, bulması zor olan, mesela şirketin “Mars Menekşesi” olarak isimlendirdiği ve neredeyse kahverengi olan bir renge veya daha merlotlu (bir çeşit Fransız üzümü) olarak tanımlanan "Kinakridon Menekşe" gibi belirli tonun peşindeyse, renkleri benzerliğe göre düzenleyen bir Holbein kataloğuna göz atabilir. Duvarını boyamayı düşünen herkes, parlak sarılardan yeşillere, mavilere, morlara ve kahverengiye dönüşen bu renk çizgilerine aşinadır.
Ancak Conway eğer Pantone gibi başka bir boya şirketinde alışveriş yapmaya karar verirse, "renk alanı" olarak da bilinen bu katalog, farklı bir şekilde karşısına çıkacaktır. Aynı şekilde ışık ve renk ölçümlerini araştıran ve standartlaştıran bir kuruluş olan Commission Internationale de l'Éclarage’ye danışmayı seçerse de bambaşka bir renk haritası bulacaktır. Conway bu seçeneklerden dolayı şaşkınlık içerisindeyken, aklına şu soru geldi:
Neden bu kadar farklı renk alanları var ve bu alanlar, gerçekten nasıl görüp algıladığımız ile ilgili temel bir şeyi yansıtıyorsa, tek bir renk alanı olması gerekmez mi?
Bin yıldır araştırmacılar ve felsefeciler insanların renkleri nasıl algıladıkları ve renk tonları arasındaki bağlantının nasıl olduğuna dair cevaplar aramışlardır. Örneğin, mavi renk için dillerinde herhangi bir sözcük olmayan Antik Yunanlılar renklerle ilgili şunları tartışmışlardı: Tüm renkler, Platon'un teorisinde olduğu gibi, kırmızı, siyah, beyaz ve ışığın karışımı mıydı, yoksa Aristo’nun öne sürdüğü gibi tanrılar tarafından cennetten gönderilen gün ışığı mıydı ve her renk siyah ile beyazın veya karanlık ile aydınlığın bir karışımı mıydı? Isaac Newton ise prizma ile yaptığı deneyde gökkuşağını oluşturan ana bileşenleri tanımladı ve bu da onu diğer tüm renklerin 3 ana renkten meydana geldiğini düşünmeye yönlendirdi. Bu renkler kırmızı, sarı ve maviydi.
Bugün, renk algısı konusundaki bilimsel anlayışımızın kökleri biyolojiye dayanmaktadır. Her renk elektromanyetik spektrumun belirli bir bölümünü temsil etse de insanlar bu spektrumun yalnızca "görünür ışık" olarak bilinen bölümünü görebilir. İnsanlara göre görünür ışık olan dalga boylarında kırmızılar en uzun olan iken, morlar ve maviler en kısa olandır. Işık fotonları, gözdeki fotoreseptörleri uyararak bu bilgiyi elektrik sinyallerine dönüştürüp retinaya gönderir. Bu sinyaller işlenerek beynin görsel korteksine gönderilir.
Ancak göz ve sinir sisteminin bu ışık dalgaları ile nasıl iletişim halinde olduğunun mekanizmasıyla, insanın bir rengi öznel bir şekilde nasıl algılayabildiği tamamıyla iki farklı şeydir. Buna kualia adı verilir.
Allen Beyin Bilimi Enstitüsünde (İng: "Allen Institute for Brain Science") renk algısının nörolojisini inceleyen kıdemli bilim insanı olan Soumya Chatterjee, sinirbilimin, sinyal dönüşümleri üzerine bir çalışma olarak tanımlanabileceğini söylüyor. Ayrıca Chatterjee, retinadaki foto reseptörler bilgiyi görsel kortekse aktardıktan sonra, bilginin dönüştürülmeye devam ettiğini ve bilim insanlarının henüz bu dönüşüm dizilerinin algıya veya bir kişinin sahip olduğu renk deneyimine nasıl yol açtığını anlamadıklarını anlatıyor.
Rengin bazı özelliklerini zaten kesin olarak ölçebiliyoruz. Bilim insanları, ışığın dalga boyunu, bir rengin parlaklığını veya ışıltısını hesaplayabilmekteler. Ancak insan algısı söz konusu olduğunda, işler biraz daha karmaşık hale geliyor. İnsanlar rengi, ışığın kalitesi veya rengi çevreleyen diğer tonlar gibi bir dizi başka değişkeni hesaba katarak algılar. Bazen bu, beynin aynı nesneyi tamamen farklı iki renk olarak algılayacağı anlamına gelir; bunu aslında çoğumuz bazı ışıklarda beyaz ve altın renginde, diğerlerinde mavi ve siyah görünen ünlü elbiseyle gözlemledik.
Bazen bu beyindeki hesaplamalar, tamamen farklı iki girdinin sonucunu aynı çıkarabilir. Örneğin sarı ışığın, beynin sarı olarak anladığı kendine özgü dalga boyu vardır. Ancak tamamen farklı dalga boylarına sahip olan yeşil ve kırmızı ışığı karıştırdığımızda oluşan ışığın fiziksel özellikleri, sarı olarak algıladığımız diğer dalga boylarından farklı olsa da, beynimiz bu kombinasyonu da sarı olarak algılar. Beynimizin bu farklı iki girdiyi niçin birbirine benzer olarak algıladığına bir açıklama getirmek zor bir iştir.
Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, Evrim Ağacı'nda çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.Kreosus
Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.
Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.Patreon
Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.
Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.YouTube
YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.Diğer Platformlar
Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.Giriş yapmayı unutmayın!
Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.
Conway, renkleri düzenlemek ve anlayabilmek için beyindeki nöron aktivasyon modellerine dayandırdığı yeni bir yöntemi öneriyor. Kasım 2020'de Current Biology'de yayımlanan bir makalede Conway, her rengin benzersiz bir sinirsel aktivite modelini ortaya çıkardı.[1] Çalışmada, deneye katılanların sözlü olarak tanımlanan renge değil, beynin herhangi bir renge verdiği tepkiye odaklandı. Bu yaklaşım sinirbilimcilerin cevap aradığı renkleri nasıl algıladığımız sorusuna bambaşka bir bakış açısı getirdi. Chatterjee bu konuda şöyle söylüyor:
Algı, genellikle bilinen bir nicelik olarak kabul edildikten sonra, araştırmacılar buna yol açan sinirsel süreçleri anlamaya çalışır. Biz ise bu çalışmamızda, algısal değişkeni bilinmeyen olarak alıp (bahsi geçen soyut renk alanı), onu ölçülen sinirsel aktiviteye dayanarak elde etmeye çalıştık.
Elbette Conway, beynin renge tepkisini gözlemlemek için teknolojiyi kullanan ilk kişi değildi. Önceki çalışmalarda bir kişi farklı renklere bakarken neler olup bittiğini gözlemlemek için fMRI verileri kullanılıyordu; ancak bu taramaların gecikmesi beynin bu uyaranları yorumladığı anda tam olarak ne olduğunu yakalamayı zorlaştırıyordu. Ayrıca fMRI taramaları, gerçek nöron ateşlemesini değil, kan akışını ölçtüğü için, beyin aktivitesini izlemenin dolaylı bir yoluydu. Bu yüzden Conway, nöronların ateşlenmesinin elektriksel aktivitesini tespit etmek için manyetik sensörler kullanan manyetik ensefalografi (MEG) adı verilen başka bir yöntem denedi.
MEG tekniği, fMRI'den çok daha hızlıydı. Bu nedenle Conway, denekleri farklı renklere bakmadan önce, renklere bakarken ve sonrasındaki nöron ateşleme modellerini yakalayabildi. Güzellik salonlarındaki dev bir retro saç kurutma makinesine benzeyen MEG makinesine sırayla 18 gönüllü oturdu ve onlara her birinde sarı, kahverengi, pembe, mor, yeşil, koyu yeşil, mavi veya koyu mavi spiraller olan kartlar gösterdi. Daha sonra MEG taraması sırasında deneklerden gördükleri rengin adını söylemelerini istedi.
Washington Üniversitesi'nde Fizyoloji ve Biyofizik Doçenti Greg Horwitz, Conway'in çalışmayı düzenlerken çok akıllıca davrandığını söylüyor. Bu çalışmada, benzer olduğunu düşündüğümüz renkler değil de, gözdeki foto reseptörlerde benzer reaksiyonları uyandıran renkler kullanıldı. Örneğin, sarı ve kahverengi bizim için çok farklıyken aslında foto reseptörlerdeki reaksiyonları oldukça benzerdir. Bunun anlamı MEG tarafından tespit edilen beyin aktivitesi kalıplarındaki herhangi bir farklılığın, ışık ve gözdeki reseptörler arasındaki etkileşime değil, beynin görsel korteksindeki işlemeye atfedilmesi gerektiğidir. Horwitz bu sürecin fotoreseptörlerden daha karmaşık olduğunu söyleyerek, algılama sürecinin aslında ne kadar karmaşık olduğunu belirtiyor.
Conway, daha sonra MEG sonuçlarını okumak ve 18 denek arasında benzer sinirsel aktivite modellerini ortaya çıkarmak için sınıflandırıcı bir yapay zekâ tasarladı. Bunun ardından ise bu modellerin deneklerin gördüklerini bildirdikleri renklerle eşleşip eşleşmediğini görmek istedi. Örneğin belirli bir sinirsel aktivite modeli kişinin koyu mavi bir spiral gördüğünü söylemesi ile her zaman ilişkili miydi? Conway bu konuda şöyle diyor:
Eğer bilginin kodu çözülebiliyor ise, sonrasında bu bilgi beynin geri kalan kısmı için davranış bildirmeye uygun hale gelir.
Başlangıçta Conway, herhangi bir sonuç bulup bulamayacağından emin değildi; çünkü MEG, çok berbat bir uzamsal çözünürlüğe sahip olmasıyla meşhurdur. Makine, beyin aktivitesinin ne zaman gerçekleştiğini belirtmekte oldukça iyidir; ama bunun beynin tam olarak neresinde gerçekleştiğini göstermede pek de iyi değildir.
Ancak daha sonra örüntüler ortaya çıktığında, kod çözücünün bunları fark etmesinin kolay olduğu anlaşıldı. Conway’e göre örüntülere bakmak, hangi renge bakıldığını %90’ı aşan bir doğruluk payı ile çözmek için yeterliydi ve bu akıl almaz bir sonuçtu. Chatterjee, Conway’in MEG yaklaşımının sinirbilimcilerin algı hakkındaki geleneksel sorularını allak bullak ettiğini şu sözlerle ifade ediyor:
Algılama genellikle bilinen bir nicelik olarak kabul görür ki bu deneyde söz konusu nicelik, karttaki spiralin rengidir. Daha sonra araştırmacılar, algılamaya yol açan sinirsel süreçleri anlamaya çalışırlar. Bu deneyde ise Conway, soruya farklı taraftan yaklaşarak önce sinirsel süreçleri ölçtü ve sonra bu süreçlerin deneklerin renk algısını nasıl etkilediğini anlamaya çalıştı.
MEG, ayrıca Conway'in algının zamanla ortaya çıkışını izlemesine olanak verdi. Bu süreç, gönüllünün spirali gördüğü andan rengini yüksek sesle adlandırdığı ana kadar yaklaşık bir saniye sürüyordu. Makine, aktivasyon modelleriyle beyinde renk algısının ne zaman ortaya çıktığını gösterebildi. Ardından bu algının anlamsal bir kavrama dönüşmesi için -yani gönüllünün rengi adlandırmak için kullanabileceği kelimeyi bulması için- yaklaşık yarım saniye daha bu aktivasyonu izledi.
Ancak bu yaklaşımın bazı eksikleri vardı. Conway farklı renklerin beyinde yarattığı farklı desenlerdeki cevapları tanımlarken, bu cevapların beynin tam olarak neresinde olduğunu açıklayamadı. Diğer bir deyişle, 18 deneğin beyinleri sarı, kahverengi veya açık mavi için belirli kalıplar deneyimledi; ancak Conway, bu kalıpların tam olarak beynin neresinde gerçekleştiğini saptayamadı. Ayrıca makalede bu desenlerin oluşma mekanizmasından bahsedilmiyordu. Conway bu konuya şöyle yaklaşıyor:
İlk aşamada sinirsel bir fark olduğunu anlamak çok büyük bir adım. Bir farkın olduğunu bilmek ufuk açıcı çünkü bize insan beyninde bir tür topografik renk haritası olduğunu gösteriyor.
Chatterjee de şöyle diyor:
MEG, küçük nöron toplulukları düzeyine inemese bile, algıladığımız renkler arasındaki ilişkiler kaydedilen aktiviteler sayesinde belirlenebiliyor. Bu da Conway ve arakadaşlarının çalışmasını oldukça yaratıcı ve etkileyici hale getiriyor.
Buna ek olarak Conway, çalışmada MEG’in bu örüntüleri fark etme konusunda yeterince iyi olmadığına dair sunulan argümanların kesin bir şekilde aksini ispatlıyor. Conway, artık MEG'i beyindeki nöronların çok ince uzamsal yapısı ile ilgili her türlü şeyi çözmek için kullanabileceğimizi söylüyor.
MEG, ayrıca verileri beynin bu sekiz renk spiralini sıcak veya soğuk renk göstermelerine bağlı olarak farklı şekilde işlediğini gösterdi. Conway aynı tonda olan (yani gözümüzdeki fotoreseptörlerince aynı renk olarak algılanan dalga boylarında olan) fakat insanların onları farklı algılamasını sağlayan parlaklık veya ışıltı gibi ayrı değişkenlere sahip renk çiftlerini deneye dahil ettiğinden emin oldu. Örneğin sarı ve kahverengi aynı tonda olup parlaklıkları farklı olan sıcak renklerdir. Aynı durum, soğuk renkler olan mavi ve koyu mavi için de geçerlidir. MEG verileri, mavi ve koyu maviye karşılık gelen beyin aktivitesi modellerinin sarı ve kahverenginin modellerinden daha benzer olduğunu gösterdi. Bu tonların hepsi aynı; ancak parlaklık miktarında farklılık olsa bile, beyin sıcak renk çiftini (iki maviye kıyasla) birbirinden çok daha farklı olarak algılamıştır.
Conway, daha çok rengi test ederek kendi renk alanını dalga boylarına dayanarak değil sinirsel aktivite desenlerine dayanarak oluşturmak için fazlasıyla heyecanlı. Bu konsepti de “beynin pantonesi” olarak tanımlıyor. Fakat araştırmasının nasıl seyredeceği konusunda tamamıyla emin değil. Nasıl ki bir merak olarak başlayan lazer gibi araçlar, araştırmacıların onlarla oynamaya başladıklarında asla hayal etmedikleri çok sayıda uygulamaya sahip olduğu daha sonra anlaşıldıysa, yararlı olduğu ortaya çıkan çoğu şeyin yararlılığının yalnızca geçmişe bakıldığında anlaşılır olduğunu söylüyor.
Conway’in çalışması, belirli renklerin algılanmasını kodlayan sinirsel modellerin tam olarak nerede ortaya çıktığını açıklayamamakla birlikte, araştırmacılar bunun bir gün mümkün olacağına inanıyorlar. Bu kalıpları anlamak, bilim insanlarının, insanların görme deneyimini eski haline getirecek görsel protezler geliştirmelerine veya insanların algıladıkları şeyi tam olarak ifade etmelerini sağlayacak yollar bulmalarına yardımcı olabilir. Ya da belki bu, makinelerin tıpkı insanlar gibi daha iyi ve tam renkli görmeyi öğrenmelerine yardımcı olabilir.
Daha temel bir düzeyde, renk algısının sinirsel aktivite ile nasıl eşleştiğini anlamak, beynin etrafımızdaki dünyayı nasıl anladığımızı anlamaya yönelik önemli bir adım olabilir. Horwitz bu konuda şöyle diyor:
Temsilin algıyla eşleştiği bir beyin alanı bulabilirseniz, bu büyük bir sıçrama olur. Rengin temsilinin deneyimlediğimizle eşleştiği beynin bölümünü bulmak, renk algısının gerçekte ne olduğunu anlamaya doğru büyük bir adım olacaktır.
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
İlginizi Çekebilecek Sorular
- Güney afrika'da neden beyaz tenli insanlar mevcuttur? O bölgenin yerli halkı kimdi?
- Erkekler covıd-19 salgınından daha şiddetli mi etkileniyor? Cinsiyetler arası fark var mı?
- Covıd-19 nedeniyle ölenler dünya sağlık örgütü'ne hangi kodla bildirilir?
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 25/07/2021 20:03:55 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/9802
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
- Bilim Ağacı> Doğal Bilimler> Biyoloji> Sinirbilim (Nörobiyoloji)
- Bilim Ağacı> Doğal Bilimler> Fizik> AMO> Optik Fizik
- Bilim Ağacı> Beşeri Bilimler> Felsefe> Zihin Felsefesi
- Bilim Ağacı> Beşeri Bilimler> İletişim> Gazetecilik (Habercilik)> Bilim Haberciliği
- Renk Sinir Hücresi Bilim Mavi Sarı Haber Sinirbilim Nöron Habercilik Sinir Sistemi Renkler Görme Nörobiyoloji Dalga
This work is an exact translation of the article originally published in Wired. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.