Armados con un nuevo modelo de computadora, los científicos han dado un paso más para descubrir los alucinantes secretos de las ilusiones ópticas que engañan al cerebro para que vea los colores incorrectos al procesar imágenes.
Las «ilusiones de contraste sincronizado» son un grupo a gran escala de ilustraciones engañosas que engañan a las personas para que piensen que ciertas partes de una imagen tienen colores diferentes entre sí, cuando en realidad son del mismo color. El efecto se basa en que el fotógrafo cambie la luminosidad o el color del fondo, con el fin de cambiar nuestra percepción de los objetos del primer plano. Por ejemplo, en la imagen de arriba, la banda más pequeña en el medio de la imagen es de un solo color gris, pero parece estar degradada en diferentes tonos porque el fondo es más brillante en un extremo y más oscuro en el otro. Otro ejemplo es Ellos son Monker Whiteque se muestra en la imagen a continuación, donde aparecen 12 bolas rojas, moradas y verdes, pero en realidad tienen el mismo tono de beige.
Los científicos han sabido ampliamente por qué funcionan estas ilusiones durante más de un siglo, pero en todo ese tiempo, los expertos no han podido ponerse de acuerdo sobre cómo engañaban exactamente. cerebro. Hay dos posibles explicaciones. La primera es que la ilusión se crea de abajo hacia arriba, comenzando con una actividad neuronal de bajo nivel que no requiere una exposición previa a este tipo de ilusión. El segundo es de arriba hacia abajo, lo que significa que requiere una mayor función cerebral y juega con lo que su cerebro aprendió previamente sobre el brillo y el color de la luz con el tiempo.
En un nuevo estudio publicado el 15 de junio en la revista Biología Computacionalun par de investigadores utilizaron un nuevo modelo de computadora que simula la visión humana para tratar de resolver la controversia de una vez por todas.
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El modelo, conocido como «modelo de ancho de banda espacial limitado», utiliza un código informático para imitar cómo la red de células cerebrales, o neuronas, que primero reciben datos del ojo comienza a decodificar la imagen antes de enviar esos datos a otros «superiores». «nivel» regiones del cerebro. para ser completamente procesado. El modelo divide la imagen en secciones, mide el brillo de cada sección y luego combina esas evaluaciones en un solo informe que se puede enviar al cerebro, similar a lo que sucede con la visión humana.
La belleza de este modelo es que el código solo permite que las secciones individuales se procesen a la misma velocidad que las neuronas humanas pueden evaluar, por lo que el modelo se limita a coincidir con nuestras propias limitaciones visuales, según el coautor del estudio. Joleon TroshiankoUn ecologista visual de la Universidad de Exeter en el Reino Unido le dijo a WordsSideKick.com. «Este aspecto del modelo es particularmente nuevo: nadie parece haber pensado en el impacto del ancho de banda limitado en el procesamiento visual», agregó. Específicamente, el nuevo modelo tiene en cuenta la rapidez con la que una neurona puede «disparar» o enviar un mensaje a otras neuronas en su red.
Los investigadores utilizaron su nuevo modelo para el análisis. Más de 50 ilusiones contrastantes a la vez Para ver si el programa también identificará erróneamente ciertas partes de las imágenes como colores diferentes, como lo haría un ser humano. (Los autores del informe señalan que no está claro exactamente cuántas ilusiones de contraste simultáneas existen, pero es probable que haya cientos).
Durante estos experimentos, dijo Trocianco, el modelo fue engañado constantemente para que identificara los colores incorrectos. «Mi colaborador [Daniel Osorio] Siguió enviándome correos electrónicos con nuevas ilusiones, diciendo que no creía que funcionara con esta», agregó, «pero para nuestra sorpresa y deleite, generalmente esperaba la ilusión en casi todos los casos».
Dado que el modelo también fue «ilusionado» por estas ilusiones sin el poder de procesamiento complejo equivalente del cerebro humano, sugiere que no se requiere un procesamiento visual de alto nivel ni experiencias previas para que estas ilusiones funcionen. Esto parece confirmar la hipótesis de abajo hacia arriba de que solo el procesamiento neuronal de nivel básico es responsable de engañar a las imágenes, concluyen los autores.
“En esencia, muchas ilusiones que antes se pensaba que dependían de un procesamiento visual complejo, o al menos un procesamiento visual que requiere circuitos de retroalimentación, pueden explicarse con algo tan simple como una sola capa de neuronas”, dijo Trocianko.
Los hallazgos respaldan hallazgos similares de un estudio de 2020 publicado en la revista. Investigación de la visión. En ese estudio, los niños que nacieron con cataratas pero que se habían sometido con éxito a una cirugía de extracción de cataratas fueron engañados con fotografías poco después de que recuperaron la vista, a pesar de la falta de experiencias visuales previas para brindar contexto a las imágenes.
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