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Teoría para explicar cómo reconocemos los objetos.

29 Nov

Por Matthias S. Keil

Reconocer los objetos parece fácil, pero no lo es. Debemos separar la información relevante de aspectos como la iluminación, la perspectiva o el ángulo desde el que es observado el objeto, y que hacen que aparezca diferente a nuestra vista. Este trabajo presenta una nueva teoría sobre el modo en que nuestro cerebro trata toda esta información para lograr distinguir cada uno de los objetos que observamos.

Si abres los ojos por la mañana, te levantas y te preparas tu taza de café, normalmente no eres consciente de la cantidad de cálculos que tu cerebro tiene que realizar para que tú puedas reconocer una cosa tan simple como una taza de café. Siempre cuando la ves sabes que es una taza, tanto con una iluminación artificial como con la luz del sol. De todos los objetos que conoces (por ejemplo la taza) tienes como una pequeña imagen memorizada en una parte de tu cerebro.

Debido a que, en realidad, se trata de imágenes abstractas, que son “pintadas” por las conexiones entre las células nerviosas (neuronas), o a veces representadas en la actividad de las neuronas, las llamamos representaciones. Se dice que las neuronas son activas cuando se comunican con otras neuronas. Al observar algo, tu cerebro tiene que comparar lo que ves con lo objetos que tienes memorizados. A primera vista esto no es tan difícil, pero lo es.

Imagínate la taza con sombra y otra vez sin sombra.  Una vez de cerca, otra vez de lejos. Una vez girada, otra vez recta. Si el cerebro fuera tan sólo una memoria gigante, entonces tendría una representación de cada objeto en cada situación. Sin embargo, hay un número infinito de situaciones en las que puedes encontrar un objeto, así que necesitarías una memoria con capacidad infinita, lo que es imposible. El cerebro ha encontrado una solución más inteligente. Imagínate que en el cerebro trabajan diferentes especialistas para cada característica de un objeto. Por ejemplo, un especialista se encargaría de la iluminación – te diría qué aspecto del objeto hace referencia a la iluminación, si tiene sombra, realces o variaciones de estar muy luminoso a más oscuro. Con la ayuda del especialista de iluminación podemos entonces quitar de la taza todos los efectos que son causadas por la iluminación, porque sino tendrías que memorizarte por cada iluminación la apariencia de la taza. La representación neuronal de la taza sería igual tanto a la luz de la luna como bajo luz del sol. Si añadimos entonces especialistas similares que descuentan efectos de perspectiva o rotación (entre otros), entonces bastaría con sólo tener una representación de la taza, valdría para todas las situaciones y podríamos aprovechar nuestra memoria visual para muchos más objetos.

El trabajo científico de los últimos años ha generado mucha evidencia a favor de esta teoría. Por ejemplo, se han propuesto teorías que explican que los efectos de la iluminación ya son descontados en las primeras etapas del sistema visual – es decir muy al principio de la jerarquía cuyo objetivo es reconocer los objetos que vemos, o interpretar las cosas que vemos con el ojo en un instante.

Sin embargo, a pesar de todas las ventajas, al fin y al cabo podemos percibir las sombras, realces, o gradientes de iluminación que están sobre impuestas a los objetos. Es decir, podemos descontar los efectos de iluminación que están en contradicción con lo que vemos. Además hay situaciones, en las que estos efectos son incluso ventajosos. Por ejemplo, un realce nos puede facilitar tanto información sobre la propiedad de la superficie como de su curvatura. Las sombras pueden transmitir información sobre como están colocados objetos relativamente a otros. Es decir, para interpretar el contenido de una escena visual, dicha información es imprescindible.

Yo he desarrollado una teoría acerca de como está representada esta información en la actividad neuronal al principio del proceso visual. Mi teoría complementa teorías existentes que clarifican cómo se pueden descontar efectos de la iluminación, y se ha acumulado bastante evidencia a su favor. Por consecuente, las teorías se complementan una y así explican cómo podemos tener representaciones de objetos que no varían con diferentes iluminaciones, y por otra parte cómo es posible que sí veamos los efectos de la iluminación.

Sin embargo, ¿cómo se puede saber si la teoría es correcta? En mi caso un modelo computacional de la teoría predice algunas ilusiones ópticas: las bandas de Mach, la ilusión de Chevreul, y una variante del disco de Ehrenstein. Pero no solo predice estas ilusiones, sino también predice correctamente variaciones conocidas. Asociar estas ilusiones con un especialista para la iluminación es completamente nuevo, y ahora los neurofisiólogos tienen que encontrar evidencia a favor o en contra para aceptar o rechazar mi teoría.

Fuente.

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Publicado por en noviembre 29, 2014 en Artículos

 

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