English
Resumen: Las conclusiones contradicen la hipótesis que el sistema visual categoriza los objetos basándose únicamente en características simples.
Investigadores rusos de la Universidad HSE han estudiado una hipótesis sobre la capacidad del sistema visual de categorizar objetos automáticamente (es decir, sin requerir la capacidad de atención). Los resultados de un simple experimento han confirmado esta suposición.
Los seres humanos reciben mucha información del medio ambiente a través de su visión. Todos los días nos enfrentamos a un flujo de estímulos visuales muy variados. Al mismo tiempo, el procesamiento de la información requiere recursos cognitivos. Al igual que un procesador de un ordenador, el cerebro humano tiene una capacidad limitada en términos de los datos que puede procesar y guardar en su memoria. Una hipótesis establece que el sistema visual de alguna manera «disminuye la resolución de los archivos» para evitar la sobrecarga. Como resultado de tal «compresión», en lugar de un análisis detallado de los objetos observados, el sistema visual los categoriza por atributos generales simples, como el tamaño. Posteriormente, estos «datos primarios» se pueden utilizar para un análisis más completo.
Los investigadores querían responder a la siguiente pregunta: ¿es el sistema visual capaz de categorizar objetos automáticamente (es decir, sin atención)? En su estudio, los investigadores intentaron determinar las condiciones en las que funcionaría dicha categorización automática. Utilizaron el componente de negatividad de desajuste visual (del «visual mismatch negativity – vMMN») medido por electroencefalografía (EEG) como marcador de discriminación sensorial automática. El vMMN muestra la diferencia entre las reacciones del cerebro a un estímulo estándar (frecuente) o desviado (raro). El vMMN demuestra que el sistema visual notó una diferencia entre los estímulos y, lo que es más importante, que lo hizo sin requerir atención.
“Estamos muy interesados y asombrados por la capacidad del sistema visual humano para clasificar un gran número de objetos. Por ejemplo, cuando los humanos miran un manzano, inmediatamente diferencian las manzanas de las hojas. Este estudio muestra que el proceso de categorización rápida se puede realizar automáticamente en base a la información sobre las diferencias entre objetos”, dice Vladislav Khvostov, investigador junior en el Laboratorio de Investigación Cognitiva de HSE, Facultad de Psicología, uno de los autores del artículo.
Para estudiar la distribución automática de los objetos en grupos utilizando vMMN, los investigadores llevaron a cabo un experimento sencillo con una tarea de relleno. Se pidió a los participantes del estudio que miraran una pequeña cruz asimétrica en el centro del campo y presionasen el botón cada vez que la cruz cambiara de orientación. De esta manera, la atención de los participantes se centró en la posición de la cruz en el centro del campo. La cruz estaba rodeada por filas de líneas de diferentes longitudes y orientación.
En cada bloque de experimento, la combinación de estos parámetros fue diferente. Si bien la atención de los participantes se centró en la figura central, los investigadores utilizaron EEG para registrar la actividad cerebral en respuesta a la estimulación visual de fondo. En cada bloque del experimento, se mostraron a los participantes 700 estímulos visuales, cada uno de los cuales se presentó en la pantalla durante 200 ms seguido de 400 ms de pantalla vacía.
La mayoría de los estímulos incluían una combinación fija de longitud y orientación de las líneas (por ejemplo, las líneas largas eran empinadas y las cortas planas), pero en el 10% de los casos, la combinación de parámetros fue la opuesta.
Según Vladislav Khvostov, la única tarea de los participantes era presionar un botón cuando giraba la cruz central (tercera imagen de la izquierda). En la imagen de la izquierda, el tamaño de la cruz central se amplía con fines ilustrativos.
Junto a la cruz, los participantes observaron una estimulación visual de fondo consistente en líneas con diferentes longitudes y orientaciones. En la mayoría de los casos (estímulos estándar) la combinación de longitud y orientación era la misma: las líneas largas eran planas y las cortas eran empinadas, pero en casos muy raros (estímulos desviados, séptima imagen) esta combinación cambió a lo contrario: las líneas largas se volvieron empinadas, mientras que las cortas se vuelven planas. Los participantes no prestaron atención al cambio de estímulos, pero el análisis de los indicadores de EEG mostró que el sistema visual también rastreaba estos cambios.
Los investigadores estaban interesados en la reacción del cerebro al reemplazo de un estímulo estándar por uno desviado. Si la característica tenía solo dos valores máximos (corto/largo en el caso de la longitud; vertical/horizontal en el caso de la orientación), se denominaba «segmentable». Si el atributo tenía valores intermedios, se definió como «no segmentable».
vMMN demuestra que el sistema visual notó una diferencia entre los estímulos y, lo que es más importante, que lo hizo sin requerir atención. La imagen es de dominio público.
Los investigadores descubrieron una considerable negatividad de desajuste visual en respuesta a un estímulo desviado en los casos en que ambas características o solo la longitud eran segmentables. Dado que, en todos los estímulos dentro de cada bloque, la distribución de longitudes y orientaciones se mantuvo constante, los investigadores concluyeron que la categorización no se realizó mediante una característica simple.
Esto significa que el sistema visual categorizó las líneas por sus combinaciones. En su experimento, los investigadores contradijeron así la hipótesis que el sistema visual categoriza los objetos solo por una característica simple, pues ésta puede resolver una versión menos trivial de la tarea y utilizar diferentes combinaciones de características.
Acerca de esta noticia de investigación en neurociencia visual:
Fuente: HSE
Fuentes:
Imagen: La imagen es de dominio público.
Investigación original:
