KLASİK İŞLEM MODELİ VE İŞLEM KAPASİTESİNİN GELİŞMESİ

George Miller (1956), insanların 7±2 parçayı anlık (immediate) belleklerinde tutabildiklerini bildirmiştir. Bununla birlikte parçaların tek bir ünite altında gruplanması (chunking) ile daha fazla parça tutulabilmektedir. IP modellerinde gelişim, kognitif yapının işlem hızında ve organizasyonel kapasitesinde artışa doğrudur.

Klasik modele göre, uyaran, örneğin görsel ya da işitsel, modaliteye özgü bir şekilde milisaniyeler içinde duyusal olarak kaydolur (sensory register)- ses için ekoik depo, görme için ikonik depo. Uyaran tanımlanması için taranır ve kısa süreli belleğe (short term memory) transfer edilir. Erişkinlerde, kısa süreli bellekte 7±2 parça, 15-30 saniye kadar tutulabilir. Eğer amaçlı stratejiler kullanılırsa (kontrol işlemi, control process) daha uzun kalabilir. Bu işlemlerden birisi “prova/tekrar (rehearsal)” yapmaktır. Prova ile kişi yeni bilgiyi kullanana ya da kalıcı olana kadar tekrar eder. Bu yeni bilgi (a) önemsiz görülür ve unutulur (b) davranışsal bir yanıta neden olur (c) uzun süreli bellek (long term memory)’ de depolanır (d) kısa süreli bellekte kalır ve daha ileri işlemlere tabi tutulur. (Şekil 12.1).

Klasik modelde, yeni bilginin tutulduğu ve daha ileri işleme tabi bırakıldığı yer, basitçe kısa süreli bellektir. Bu kavram son zamanlarda daha çok ayrıntıyı içeren işleyen bellek (working memory) adını almıştır. Kısaca, dorsalateral prefrontal kortekste (PFK) dikkat benzeri, merkezi yöneticiyi içerir. İşleyen bellek bilişin en önemli alanıdır ve işlem kapasitesi problem çözmenin karmaşıklığını belirler. IP teoristlerine göre bu kapasitedeki değişim gelişimin çoğundan sorumludur.

SEMANTİK ORGANİZASYON: NETWORKLER VE ÜRETİM SİSTEMLERİ

Bir bilgisyar programında olduğu gibi, IP’e çeşitli üretim sistemleri (production system) yardımcı olur. Üretim sistemleri uzun süreli bellekte depo edilmiş şart-eylem (condition-action), (“Eğer...o zaman...”) cümleleri şeklinde belli kuralarla çalışan mental represantasyonlardır. Eğerle başlayan şartlı cümle işleyen bellekte tutulur ve uzun süreli bellekteki eylemin kuralları ile karşılaştırılır, bunun sonucunda birim (unit) bir çıktı verir, bu başka bir üretim sistemini tetikleyebilir, ve bu işlev bu şeklide devam eder. (Ör. önemli yerin altını çiz, eğer kitap senin değilse çizme gibi).

Anderson iki tip temel bilgiye (knowledge)’a göre, declarative bilgi ve procedural bilgi, bir mimari sunmuştur. Declarative bilgi, bir tarihi olayın önemi veya tarihi gibi gerçeklerin ve kavramların bilgisidir. Dile-benzer represantasyonlar ya da imaja benzer represantasyonlar şeklinde saklanabilir. Procedural bilgi, bir kitap okuma ya da bisiklete binme gibi çeşitli şeylerin nasıl yapılacağını bilmedir. Deklaratif bilginin, elementleri prosedural bilgide yer alabilir. Yani, deklaratif bilgi, prosedural bilgiye entegre olabilir, böylece kişi, bilinçli olarak bilgiyi (information) deklaratif bellekte taramaktan çok, hızlı bir şekilde otomatik olarak bilgiye ulaşır. Bununla birlikte bilgi bir kez prosedural belleğe alındığında, deklaratif elementlerin hatırlanması (retrieval), için dikkatin odaklanması (focused attention) gerekir, yani kontrollü bir işlemdir. Procedural bilgi bilince ulaşmayan otomatik işlemler tarafından kontrol edilir ve işleyen belleğe gerek yoktur. Gelişimsel olarak ne kadar bilgimizi prosedural hale getirebilirsek, o kadar çabuk ve karmaşık işlemleri yerine getirebiliriz.

Şimdi Anderson’un önerdiği Düşüncenin Uyumsal Kontrolü Modeline (Adaptive Control of Thought, ACT) göre bu sistemde bir uyaranın nasıl işlem gördüğüne bakalım. Başlangıçta, dışsal bir uyaran ya da içsel bir hesap/işlem (computation) işleyen bellekte kodlanır, Düşüncenin Uyumsal Kontrolünde (Adaptive Control of Thought, ACT), deklaratif belleğin aktif kısmında tanımlanır. Informasyon belleğe, deklaratif belleğe bir öneri, imaj ya da belli olaylar dizisinin represantasyonları olarak girebilir. Deklaratif sistem öneriler meydana getirebilir (“Yarınki sınavdan geçmem için bu gece çalışmam gerekli”) ve üretim sistemi prosedural bileşeni meydana getirir (“Dışarıya davet edilirsen, kabul etme”). (Şekil12.2)

Bilgi (knowledge) deklaratif bellekte nodların ağları olarak (a network of nodes), ve bunların arasındaki ilişkiler olarak, linkler olarak saklanır. Anderson’un şemasına göre, “önerilen networkün nodları bilgiyi, bunlar arasındaki bağlantılar (linkages) ise düşünceler arasındaki assosiasyonu (bağlantıyı) temsil eder. Uzun süreli bellekten düşüncelerin, imajların hatırlanması (retrieval) yayılan aktivasyonu içerir. Aktivasyon IP’in hızını belirler. Bir nodun ateşlenmesi ya da ateşlenmemesi, devam eden bir aktivasyonun yönünü etkileyebilir. Belli nodlar, şimdiki durumla içeriğin ilgili olmasına ya da aktive edilmiş nodlara bağlantıların yakınlığına göre, bu zincirleme reaksiyona daha kolay girebilir.

NÖRAL NETWORKLER VE KONNEKTİONİZM (CONNECTIONISM)

Anderson’un üretim sistemi aşırı “kompütürüze” ve kişilerin gerçek düşüncelerini yansıtmaktan uzak olduğu için eleştirilmiştir. ACT’de, klasik modelde olduğu gibi, semboller bir bellekten diğerine geçirilir ve sıra dahilinde eksplisit kurallar tarafından işlem gerçekleştirilir. Bu “yukardan aşağı, (top-down)” bakışa, represantionalism denir. Bunun tersi, “aşağıdan yukarı (bottom-up)” görüşü savunan konnektionizm’dir.

Nöral networkün temel dizaynını, girdi işleme ünitesi tabakası, ya da nöronları; aranöron (bağlantı nöronu) tabakaları (a layer of connecting neurons) ve çıktı nöronları tabakası oluşturur. Veri alınır ve ara tabaka ulaştırılır ara nöronların çeşitli elementleri arasında sayısız bağlantı vardır.

Her bir nöron, diğer nöron benzeri bileşenlerden, sinyali alır, biriktirir ve dışarıya sinyal verip vermemeye karar verir. Nöronal bir ünitenin tarzı, bir jurideki insanların kendi aralarında konuşmasına benzer, biri diğerini etkilemeye çalışır.

Sonuçta (connectionism), bir sorunun çözümüne çıktı (ouput) oluşturmadaki yeterlilik ya da yetersizlik yeni bir girdinin ya da belli bağlantı yollarının güçlenmesini (strengthened, weighted) ya da zayıflamasını (weakened) sağlar. Hebb (1949)’in yasasına göre “birlikte ateşlenen nöronlar birbirine bağlanırlar”. Sistem deneme yanılma yolu ile öğrenir.

Bilgi herhangi bir anda bu tüm bileşenlerdeki bağlantıların toplamıdır. Bu nedenle network boyunca yayılmıştır, santral bir işlemci (processor) ya da ayrı bir bellek bankası/deposu yoktur. Modüler sistemin bileşenlerine bilişsel olarak girilemezken, böyle bir interaksiyonist sistemde tüm bileşenlere karşılıklı girilebilir. Aktivasyon aynı anda milyonlarca nöron arasında yayılırken, sistemin birçok (ya da tüm) elementinin aynı anda aktive olması gerekir, yani sistem ardışık (sequence) olmaktan çok paralel çalışır. Bu özelliğe dayanarak en önemli konnektionalist mimarilerden birisi paralel dağılmış işlemleme (parallel distrubuted processing, PDP).

Bağlantılar deterministik olmaktan çok probabilistiktir. Nöronal network “fuzzy logic” çalışır. Connektionist model Piaget’in asimilasyon ve akodomasyon kavramlarını da açıklar. Assimilasyon, girdi networke sunulduğunda, bir interaktif networkün en istikrarlı (stable, attractor) şeklini alması olarak düşünülebilir. Piaget’e göre, bu durum bir tecrübenin assimile edilmesidir. Akomodasyon ise bir tecrübeyi assimile edebilmek için, şemanın aktivasyonunda ve gücündeki değişimdir.