İnsan Dili Neden Bilgisayar Kodu Gibi Değil? Bilim İnsanları Açıkladı
İnsan dili neden bilgisayar kodu gibi değil sorusu, dilbilimciler ve sinirbilimciler arasında uzun süredir merak uyandıran bir konu başlığıdır. Osaka Üniversitesi tarafından yürütülen yeni bir araştırma, dillerimizin bilgisayar kodları gibi yüksek oranda sıkıştırılmış olmamasının bir hata değil, beynimiz için geliştirilmiş özel bir avantaj olduğunu ortaya koydu. Bilgisayarlar bilgiyi sıfırlar ve birlerden oluşan kompakt dizilerle işlerken, insan beyni tahmine dayalı ve deneyimlerle örtüşen yapıları tercih ediyor.
Doğal diller teorik olarak çok daha kısa ve öz formatlarda iletilebilir. Ancak araştırmacılar, bu tarz bir dijital kodlamanın hem konuşan hem de dinleyen için çok daha fazla zihinsel çaba gerektireceğini belirtiyor. İnsan dili ise bunun aksine gerçek dünya deneyimlerini yansıtan tanıdık kelimeler ve öngörülebilir kalıplar üzerine inşa ediliyor.
Beynimiz Neden Tanıdık Kalıpları Tercih Ediyor?
Bilimsel verilere göre dünya genelinde yaklaşık 7 bin farklı dil konuşuluyor. Bu dillerin tamamı, kelimeleri ifadelerle birleştirerek anlamlı mesajlar oluşturma amacına hizmet ediyor. Michael Hahn ve Richard Futrell tarafından Nature Human Behaviour dergisinde yayımlanan çalışma, beynin neden daha karmaşık görünen bu yolu seçtiğini matematiksel modellerle açıklıyor.
Dijital bir kodlama sistemi bilgiyi çok daha sıkı bir şekilde paketleyebilir. Ancak bu durum, beynin her bir birimi anlamlandırmak için devasa bir enerji harcamasına neden olur. Araştırmacılar bu durumu her gün kullanılan tanıdık bir güzergah ile hiç bilinmeyen kısa bir yol arasındaki farka benzetiyor. Tanıdık yolda beyin “otopilot” modunda çalışırken, kısa ama yabancı bir yol çok daha fazla dikkat ve enerji talep ediyor.
Tahmin Edilebilir Yapı Zihinsel Yükü Azaltıyor
İnsan dili, beynin bir sonraki kelimeyi sürekli olarak tahmin etmesine olanak tanır. Bir cümleye başlandığında, kullanılan ilk kelime dilbilgisel olasılıkları belirler ve seçenekleri daraltır. Örneğin bir nesneden bahsedilirken kullanılan sıfatlar, beynin o nesnenin ne olabileceğine dair belirsizliği adım adım azaltmasını sağlar. Bu süreç, anlamın her kelimeyle biraz daha netleşmesini sağlayarak iletişimi pürüzsüz hale getirir.
Eğer kelimeler veya kodlar rastgele ya da aşırı sıkıştırılmış bir yapıda olsaydı, beyin bu öngörülebilir kalıpları kullanamayacaktı. Bu durum iletişimi hızlandırmak yerine, her bir parçanın tek tek çözülmesini gerektiren yorucu bir sürece dönüştürecekti. Doğal dil yapıları sayesinde beyin, aslında çok daha az veri işleyerek çok daha hızlı anlam üretebiliyor.
Yapay Zeka Modelleri İçin Yeni Bir Rota
Bu bulgular sadece dilbilim dünyasını değil, aynı zamanda ChatGPT ve Microsoft Copilot gibi büyük dil modellerini (LLM) de yakından ilgilendiriyor. Yapay zeka sistemlerinin insan beyninin dili işleme biçimine daha yakın tasarlanması, bu araçların daha doğal iletişim kurmasını sağlayabilir. Araştırmacılar, beynin bilişsel yükü azaltma önceliğini anlamanın, gelecekteki yapay zeka mimarileri için temel bir rehber olacağını öngörüyor.