Un grupo de investigadores de la Universidad de Brown, en EE.UU, ha desarrollado un modelo de red neuronal para demostrar que al igual que los seres humanos, las máquinas pueden ser engañadas con ilusiones ópticas. En este sentido, el estudio sirvió para establecer nuevos avances en el conocimiento del sistema visual humano y sentó nuevas bases para optimizar la visión artificial.
Entender cómo funciona el cerebro humano al momento de percibir el fenómeno de la ilusión óptica ha sido un desafío para los investigadores. En el caso de los fenómenos contextuales, un tipo de ilusión óptica que depende del contexto, los científicos no han sido capaces de determinar cómo ocurre el proceso de percepción e interpretación. Por ello, los expertos de la Brown basaron su estudio en los mecanismos neuronales asociados a los fenómenos contextuales.
Thomas Serre, profesor de ciencias cognitivas en Brown y autor principal del estudio, afirmó en un comunicado:
Existe un consenso cada vez mayor de que las ilusiones ópticas no son un error sino una característica (…) Creo que son una característica. Pueden representar casos extremos para nuestro sistema visual, pero nuestra visión es tan poderosa en la vida cotidiana y en el reconocimiento de objetos.
Para el estudio, los investigadores utilizaron un modelo computacional basado en datos anatómicos, fisiológicos y neurológicos de la corteza visual. El objetivo era determinar cómo las neuronas corticales se comunican entre sí y se adaptan a las respuestas de las demás cuando las ilusiones ópticas, que a su vez son estímulos complejos, se presentan.
Una característica innovadora del modelo fue un patrón determinado de conexiones hipotéticas de retroalimentación entre las neuronas. En este sentido, estas conexiones pueden activar la respuesta de una neurona central. Lo innovador es que estas conexiones no están presentes en la mayoría de los algoritmos de Inteligencia Artificial, que por lo general incluyen conexiones de alimentación entre capas.
Luego de construir el modelo, los investigadores presentaron diversas ilusiones que dependen del contexto, para que las neuronas respondieran consistentemente con los datos neurofisiológicos de la corteza visual de los monos. Posteriormente, probaron su modelo en varias ilusiones contextuales, encontrando como resultado que la computadora percibía como los humanos las ilusiones ópticas.
Referencia: David A. Mély et al, Complementary surrounds explain diverse contextual phenomena across visual modalities. Psychological Review (2018). DOI: 10.1037/rev0000109
