Araştırma: Stanford Araştırmacıları, Yapay Zeka ile Cinsiyet Farklılıklarını Ortaya Çıkardı

Toplumsal cinsiyet ideolojisi bir darbe daha aldı. Kaliforniya'daki Stanford Üniversitesi'nden bir grup araştırmacı beyni inceleyerek kadın ve erkek arasındaki olası farklılıkları sorguladı. 

"Sonuçlarımız, işlevsel beyin dinamiklerindeki cinsiyet farklılıklarının yalnızca yüksek oranda tekrarlanabilir ve genelleştirilebilir değil, aynı zamanda davranışsal olarak da ilgili olduğunu göstermektedir." 

Bu bulgu, Stanford Üniversitesi araştırmacıları tarafından gerçekleştirilen ve 20 Şubat 2024 tarihinde prestijli bir bilimsel dergi olan PNAS'ta yayınlanan çalışmanın* sonucunu temsil etmektedir.

Cinsiyetin insan davranışını etkileyen önemli bir biyolojik faktör olduğu ve beyin fonksiyonları üzerinde doğrudan bir etkiye sahip olduğu artık bilim tarafından kabul edilmiş görünmektedir.

Bu amaçla, araştırmacılar yapay zekanın potansiyelinden faydalandılar. Beyindeki farklı bölgelerdeki nöron aktivitesini görselleştiren 800 fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (MR) taramasından elde edilen verileri kullanarak bir algoritma geliştirdiler. Sonrasında yapay zeka, analiz için sunulan MR taramalarının bir erkeğe mi yoksa bir kadına mı ait olduğunu neredeyse hatasız bir şekilde belirleyebildi.

Stanford ekibine göre, beynin eşeysel/cinsel dimorfizminin (cinsiyet karakteristiklerinin farklılığının) varlığı konusunda artık hiçbir şüphe kalmamıştır. PNAS'ta yayımlanan makaleye göre "Bu da erkek-kadın beyin organizasyonunda süreklilik kavramına meydan okuyor" ve "insan beyin organizasyonunda biyolojik bir belirleyici olarak cinsiyetin hayati rolünü" ortaya koyuyor.

Amerikalı araştırmacılar sonuçlarını doğrulamak için ABD ve Almanya'dan diğer MR'ları analiz ettiler: "Başarı oranı çok yüksekti, %80 civarındaydı. Paris 1 Panthéon-Sorbonne Üniversitesi'nde yapay zeka doktoru olan Salma Mesmoudi, bu küçük farkın MR'ların farklı görüntüleme merkezlerinden elde edilmiş olmasıyla açıklanabileceğini belirtiyor.

Araştırmacı bu durumu, "sonuçların veri setleri arasında tekrarlanabilir olduğunu ve dolayısıyla yapay zekanın 'muhakemesinin' sağlam olduğunu gösteriyor" şeklinde değerlendirdi. Angers Üniversite Hastanesi'nde tıbbi biyolog olan Profesör Pascal Reynier'e göre, elde edilen sonuçlar birçok şeyin yolunu açıyor: "Bu, biyolojik cinsiyetimize göre bilgiyi işlemenin farklı bir yoluna sahip olacağımız anlamına gelebilir; bu da özellikle davranışsal olarak ve aynı zamanda örneğin belirli patolojilerde gözlemlenebilir."

Sinirbilim alanında uzmanlaşmış öğretmen-araştırmacı Christophe Rodo, araştırmanın "cinsiyet veya cinsel yönelim kategorizasyonuna" odaklanarak, başka bir deyişle "cinsiyet disforisinden (cinsiyet hoşnutsuzluğundan" muzdarip olduklarına inanan deneklerin MR taramalarını analiz ederek genişletilmesini öneriyor.

Ancak Fransa'da böyle bir araştırma, ilericilerin tepkisini çekme riskini taşır: kendilerini toplumsal cinsiyet bumerang etkisinden korumak için buna ihtiyaç duyarlar. Ama aslında bu sonuçlar şaşırtıcı değil ve sadece toplumsal cinsiyet teorisi taraftarlarını şaşırtacak.

-

*“Deep learning models reveal replicable, generalizable, and behaviorally relevant sex differences in human functional brain organization”, Proceedings National Academy of Sciences.

Kaynak: fsspx.news