Beynin Ne Kadar Gelişmiş Olduğunu Gösterebilen Ölçüt: Nöral Karmaşıklık

ABD'de yaşayan nobel ödüllü biyolog Gerald Edelman beyindeki karmaşıklık ve ölçüsünü, bilinç ile bağdaştırmak adına bir deney yaparak simülasyon oluşturdu. Gerald Edelman’ın bilinç kitabına göre;

Deneye göre üç adet birbirinden farklı serebral korteks alanının simüle edildi.  İlki yaşlı ve hastalıklı bir beyin. ikincisi genç ve olgunlaşmamış bir beyin, sonuncusu ise normal bir yetişkin beyin. Simüle edilen alan üç kediye ait 512 adet nöronal grubu içermektedir ve bu alan görme alanındaki belirli bir konuma yanıt verir .
bu simülasyon ile görmenin gestalt nitelikleri (yani görüntüleri gruplayara anlamlandırma) de kullanılarak bir model oluşturuldu.

Simülasyonun sonucuna göre:

Birinci örnek (yaşlı beyin) farklı nöron grupları arasındaki bağlantıların kasıtlı olarak azaltıldığı bir kortikal alanı temsil etti. Böyle bir alanda tek tek böro grupları etkindir ancak bağlantıların kaybı (azalması) nedeniyle nöron ateşlenmeleri çok az ve bağımsızdır, bağlantı sayısı çok azdır.eeeg sonuçları aynı zamanda bu nöronal gruplar arasında eşzamanlılığın da kaybolduğunu gösterir. Öğe sayısı çok olduğu için sistemin entropisi yüksektir (yani sistem çok sayıda duruma girebilir) ancak bağlantılar (yaşlılıkta dolayı) anatomik olarak azaldığı için farklılaşmış durum sayısı azdır. Sistemin öğeleri birbiriyle etkileşim halinde değildir, sistemin içindeki öğelerin birbirine katkısı fazla yoktur ve karşılılı bilginin bir anlamı yoktur. yani sistemin karmaşıklığı düşüktür.

İkinci örnek ise her bir nöronal grup diğer nöronal gruplarla tek biçimli olarak bağlandığı olgunlaşmamış genç bir kortekstir. Simülasyonda tüm nöron grupları birbirleriyle tutarlı bir biçimde salınmaya başlarlar. Gruplar arasındaki bağlantı rastgeledir (çocukları düşünün). sistem oldukça bütünleşiktir ancak özelleşme kaybolmuştur. Hepsi tek bir bütün gibi davranır. sistemin alabildiği farklı durumların sayısı sınırlıdır. Bu yüzden entropisi düşüktür. sistemin içindeki bir öğenin diğerleri ile arasındaki karşılıklı bilgi ilk örneğe göre yüksektir. ancak farklılaşan durumların sayısı hala yeterince yüksek değildir. dolayısıyla sistemin karmaşıklığı hala düşüktür (ilk örneğe göre yüksektir).
sistem yeterince farklılaşmamıştır.

Son örnek normal yetişkin korteksidir. Burada nöron grupları birbirlerine bağlıdır. Benzer görsel yönelimlere sahip nöron gruplarının birbirleriyle bağlantılı olma eğilimi daha fazladır. Bu örnekte nöron grupları hem bütünüyle tutarlı (ikinci örnek gibi) hem de işlevsel özelliklere göre gruplanmışlardır (ilk örneğin aksine). Eeg sonucuna göre benzer yönelimleri olan görsel gruplar işlevsel olarak birbirleriyle ilişkisiz olan gruplara göre daha sık “eşzamanlı” ateşlenirler. sistemin entropisi birinci örnekteki kadar olmasa da yüksektir. sistemin içindeki bir öğenin diğerleriyle arasındaki karşılıklı etkileşim ve bilgi yüksektir. dolayısıyla sistemin genel karmaşıklığı yüksektir. Yani sistemin farklılaşması fazladır. sistem hem bütünleşik olabilir (eşzamanlı) hem de farklılaşabilir farlı durumlara girebilir (dinamik bir biçimde; farklılaşma sürekli değişir). 

Bilinçli hallerin olası milyarlarca durumları alabilmesini açıklar. Her biri bir bilinçli durumdur; birçok nöron farklı kombinasyonlarda eşzamanlı ateşlenir ve alakalı benzer gruplar birbirleriyle ile etkinleşir (nöral haritalar).

Bu simülasyon aynı zaman beyin anatomisinin (beynin yaşlı ya da genç olması gibi) karmaşıklık seviyesine olan katkısını da açıklar. aynı şekilde farklı grupların arasındaki etkileşimden dolayı nöronların fizyolojik etkisini de.

Nöral karmaşıklık değeri yüksek seviye farkındalığın olduğu bilincin oluşmasını, bağlantıların çok, anlamlı ve farklı olduğu; farklı veya benzer grupların sürekli eşzamanlı ateşlenip, dağılması ve sonra farklı kombinasyonda yine eşzamanlı ateşlenmesi hem uyanıklık halini açıklar hem de normal yetişkin bir bireyin farkındalıklı bilinç hallerini açıklar.